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-import streamlit as st
-import pandas as pd
-from huggingface_hub import InferenceClient
-from duckduckgo_search import DDGS
-import json
-
-# --- 1. 初期設定 ---
-# HFのアクセストークン(Settings > Access Tokensで作成)を、
-# Spaces の Settings > Variables and Secrets に　「HR_TOKEN」として保存してください。
-import os
-token = os.getenv("HF_TOKEN")
-client = TnferenceClient("meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct", token=token)
-
-st.set_pae_cofig(page_title="企業情報リサーチAI", layout="wide")
-st.title("🏢 企業情報一覧生成プロトタイプ")
-
-# --- 2. 検索ロジック ---
-def get_web_info(query):
-    """DuckDuckGoを使用してWeb検索結果のようやくを取得"""
-    with DDGS() as ddgs:
-        results = [r for r in ddgs.text(query, max_results=5)]
-    return "\n".join([f"Source:{r['href']}\nContent: {r['body']}" for r in results])
-
-# --- 3. UI部分 ---
-theme = st.text_input("リサーチしたいテーマを入力してください。", placeholder="例: 日本国内の生成AIスタートアップ")
-
-if st.button("情報を収集してリスト化"):
-    if not token:
-        st.error("HF_TOKENが設定されていません。SettingsからSecretを設定してください。")
-    else:
-        with st.spinner("Webから情報を検索中..."):
-            # Web検索実行
-            raw_data = get_web_info(theme)
-
-            # AIへのプロンプトreturn"区生
-            prompt = f"""
-            以下のWeb検索結果を元に、テーマ「{theme}」に関連する企業のリストを作成してください。
-            出力は必ず以下のキーを持つJSON形式のリストにしてください:
-            "companies": [{"name":"企業名", "description":"企業説明", "website":"企業のウェブサイトURL"}]
-
-            【検索結果】:
-            {raw_data}
-            """
-
-            try:
-                # AIによる構造化
-                response = clent.chat_completion(
-                    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
-                    max_tokens=1500,
-                    response_format={"type": "json_object"}
-                )
-
-                #　結果の解析と表示
-                res_content = response.choices[0].message.content
-                data = json.loads(res_content)
-                df = pd.DataFrame(data["companies"])
-                
-                st.success("リストの生成が完了しました！")
-                st.dataframe(df, use_container_windth=True)
-
-                #CSVダウンロード機能
-                csv = df.to_csv(index=False).encode('utf-8')
-                st.download_button("CSVとしてダウンロード", csv, "company_list.csv", "compnay_list.csv")
-
-            except Exception as e:
-                st.error(f"エラーが発生しました: {e}")
-                st.write("AIの応答":, res_content)