アプリに載せる AI 機能を、実行時呼び出しから配布前の一括処理に寄せました

"""素材のカテゴリ分類を配布前に一括で終わらせる。
中断しても再実行で続きから進む（内容ハッシュで判定）。"""
 
import hashlib
import json
import pathlib
from google import genai
from google.genai import types
 
CLIENT = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
MODEL = "gemini-2.5-flash"
LEDGER = pathlib.Path("classified.jsonl")   # 追記のみ。これが成果物になります
CATEGORIES = ["landscape", "portrait", "flower", "wave", "night", "uncategorized"]
 
SCHEMA = types.Schema(
    type=types.Type.OBJECT,
    required=["category", "confidence"],
    properties={
        "category": types.Schema(type=types.Type.STRING, enum=CATEGORIES),
        "confidence": types.Schema(type=types.Type.NUMBER),
    },
)
 
def content_key(path: pathlib.Path) -> str:
    """ファイル名ではなく中身で同一性を判定します。
    リネームや移動で二重に課金されるのを避けるためです。"""
    return hashlib.sha256(path.read_bytes()).hexdigest()[:16]
 
def load_done() -> dict:
    if not LEDGER.exists():
        return {}
    done = {}
    for line in LEDGER.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
        if not line.strip():
            continue
        rec = json.loads(line)
        done[rec["key"]] = rec       # 同じ鍵が複数あれば後勝ちになります
    return done
 
def classify(path: pathlib.Path) -> dict:
    res = CLIENT.models.generate_content(
        model=MODEL,
        contents=[
            types.Part.from_bytes(data=path.read_bytes(), mime_type="image/jpeg"),
            "この画像を与えられた分類のいずれか一つに割り当ててください。"
            "判断がつかない場合は uncategorized を選んでください。",
        ],
        config=types.GenerateContentConfig(
            response_mime_type="application/json",
            response_schema=SCHEMA,
            temperature=0,          # 再実行で結果がぶれると台帳の意味が薄れます
        ),
    )
    return json.loads(res.text)
 
def main(src="_preview"):
    done = load_done()
    files = sorted(pathlib.Path(src).glob("*.jpg"))
    skipped = called = failed = 0
 
    with LEDGER.open("a", encoding="utf-8") as fp:
        for path in files:
            key = content_key(path)
            if key in done:
                skipped += 1
                continue
            try:
                result = classify(path)
            except Exception as exc:            # 1件の失敗で全体を止めません
                failed += 1
                print(f"  fail {path.name}: {exc}")
                continue
            record = {"key": key, "file": path.name, **result}
            fp.write(json.dumps(record, ensure_ascii=False) + "\n")
            fp.flush()                          # 途中終了しても直前までは残ります
            called += 1
 
    print(f"total={len(files)} called={called} skipped={skipped} failed={failed}")
 
if __name__ == "__main__":
    main()

// 生成済みの分類表をアプリに同梱し、実行時は読むだけにします
type Classified = { file: string; category: string; confidence: number };
 
const KNOWN = new Set([
  "landscape", "portrait", "flower", "wave", "night", "uncategorized",
]);
 
export function groupByCategory(rows: Classified[]): Map<string, string[]> {
  const grouped = new Map<string, string[]>();
 
  for (const row of rows) {
    // 配布済みアプリが知らない分類が後から増えても落ちないようにします。
    // 分類を足すのは配布前パス側で、端末側の更新は後追いになるためです。
    const key = KNOWN.has(row.category) ? row.category : "uncategorized";
    const bucket = grouped.get(key) ?? [];
    bucket.push(row.file);
    grouped.set(key, bucket);
  }
  return grouped;
}