import streamlit as st

1. 状態とパラメータの初期化（セッション状態）

if “kappa_a” not in st.session_state:
st.session_state.kappa_a = 0.8 # 因果・確定重み (s)
if “kappa_b” not in st.session_state:
st.session_state.kappa_b = 0.2 # 不明・ゆらぎ重み (r)
if “rejection_count” not in st.session_state:
st.session_state.rejection_count = 0 # ②不採用の連続カウント

st.title(“自律進化型シミュレーター”)

2. 判定アウトプット（簡易計算）

confidence = int((st.session_state.kappa_a – st.session_state.kappa_b) * 100)
st.metric(“現在のアプリ予測スコア”, f”{confidence} 点”)
st.progress(max(0, min(100, confidence)))

st.write(“—“)
st.write(“### ユーザーフィードバック (インターフェース)”)

col1, col2, col3 = st.columns(3)

3. 三択ボタンと自律補修（自己デバッグ）ロジック

with col1:
if st.button(“① 採用”):
st.session_state.rejection_count = 0
st.success(“正の学習：現在のパラメータを強化・固定しました。”)

with col2:
if st.button(“② 不採用”):
st.session_state.rejection_count += 1
st.warning(f”不採用パルス受信 (連続: {st.session_state.rejection_count} 回)”) # 【自律補修のトリガー】不採用が続いたら自動でコードの重みを自己書き換え if st.session_state.rejection_count >= 2: # 欠陥探索＆自己パラメータ繰り込み (Auto-Repair) st.session_state.kappa_a -= 0.1 # 誤った確定重みを下げる st.session_state.kappa_b += 0.05 # 不明・探索領域を広げて自己修正 st.error("⚠️ 連続不採用を検知：アプリが自己欠陥を探索し、内部コードを自動補修（再定義）しました！")

with col3:
if st.button(“③ いずれ採用”):
st.session_state.rejection_count = 0
st.info(“保留領域(r)へ格納しました。”)

　(Geminiによる)