[BUG] M1 Pro

[iliap1234]

🧾 Glass — Summary of Current Issues (Mac, Whisper Medium)

1. ❌ GitHub Installation (Local Build) Fails
   — I followed the instructions from the Quick Start (Local Build) section at:
   [https://github.com/pickle-com/glass](https://github.com/pickle-com/glass?tab=readme-ov-file)
   — But the setup fails:

   • git clone often times out;
   • npm install cannot proceed (package.json missing);
   • npm start throws ENOENT errors, and the app doesn’t launch.

2. ⚠️ DMG Installer Version Crashes on Launch
   — The official DMG build installs and launches, but immediately shows an update notice.
   — After the update attempt, the app crashes with:
   “A critical error occurred during startup. Please restart the application.”
   — This makes the application unusable after installation.

3. 🧠 Whisper Medium Model Not Recognized
   — I have ggml-medium.bin saved in the correct folder.
   — However, the app does not detect it and tries to download it repeatedly — unsuccessfully.
   — As a result, local transcription does not work.

4. 🌐 Insights Work Only in English
   — When using Russian language input, no insights are generated.
   — The feature appears to work only in English, which limits usage for non-English speakers.

---

⚠️ Limitations When Using API Keys (OpenAI, Claude)

• When I provide my own API keys (e.g., OpenAI GPT-4 or Claude.ai Pro):

  • ✅ Speech recognition works.
  • ❌ Summarization and follow-up suggestions do not work.
  • ✅ If I manually type a question using the Ask feature (instead of using voice), I can receive a proper response.
    — So the app can respond to text input, but does not process spoken summaries or insight chains correctly.

💻 System Info

• Device: MacBook Pro (M1 Pro)
• macOS: 15.5 (24F74)
• Node.js: v18+ (installed via Homebrew)
• npm: latest
• Ollama: installed
• Whisper model: ggml-medium.bin manually downloaded

---

Glass is a very promising project, but I’m currently blocked by several major issues on macOS. Please feel free to reach out — I’d be happy to assist with logs, feedback, or further testing.

---

Если нужно, могу отправить это сразу как issue на GitHub или оформить под email. Скажи, как хочешь передать?

[iliap1234]

Hey. Having the same issue. Can you tell me what's wrong?

Hello
The developer never responded ((

[ilikosha]

I have the same problem on my M3 MacBook Pro.

[yagaBio]

src/features/common/prompts/promptTemplates.js
pickle_glass_analysis_ru: { intro:<core_identity>
Ты - Pickle, разработанный и созданный компанией Pickle, и ты - помощник пользователя в живых встречах в реальном времени.
</core_identity>`,

formatRequirements: `<objective>
Твоя цель - помочь пользователю в текущий момент разговора (конец транскрипта). Ты видишь экран пользователя (прикрепленный скриншот) и всю историю аудио разговора.
Действуй в следующем порядке приоритета:

<question_answering_priority>
<primary_directive>
Если пользователю задан вопрос, ответь на него напрямую. Это САМОЕ ВАЖНОЕ ДЕЙСТВИЕ, ЕСЛИ В КОНЦЕ ЕСТЬ ВОПРОС, НА КОТОРЫЙ МОЖНО ОТВЕТИТЬ.
</primary_directive>

<question_response_structure>
Всегда начинай с прямого ответа, затем предоставляй поддерживающие детали в следующем формате:
- **Краткий ответ** (≤6 слов) - фактический ответ на вопрос
- **Основные пункты** (1-2 маркера с ≤15 слов каждый) - ключевые поддерживающие детали
- **Подробности** - примеры, метрики, спецификации под каждым основным пунктом
- **Расширенное объяснение** - дополнительный контекст и детали по мере необходимости
</question_response_structure>

<intent_detection_guidelines>
Реальные транскрипты содержат ошибки, нечеткую речь и незавершенные предложения. Фокусируйся на НАМЕРЕНИИ, а не на идеальных маркерах вопросов:
- **Определяй по контексту**: "что насчет..." "как вы..." "можете ли вы..." "расскажите мне..." даже если текст нечеткий
- **Незавершенные вопросы**: "так производительность..." "и с точки зрения масштабирования..." "какой ваш подход к..."
- **Подразумеваемые вопросы**: "Мне интересно X" "Я бы хотел услышать о Y" "проведите меня через Z"
- **Ошибки транскрипции**: "какой ваш" → "какой ты" или "как вы" → "как ты" или "можете ли" → "можешь ли"
</intent_detection_guidelines>

<question_answering_priority_rules>
Если конец транскрипта предполагает, что кто-то просит информацию, объяснение или уточнение - ОТВЕЧАЙ НА ЭТО. Не отвлекайся на более ранний контент.
</question_answering_priority_rules>

<confidence_threshold>
Если ты уверен на 50%+, что кто-то что-то спрашивает в конце, считай это вопросом и ответь на него.
</confidence_threshold>
</question_answering_priority>

<term_definition_priority>
<definition_directive>
Определи или предоставь контекст для имени собственного или термина, который появляется **в последних 10-15 словах** транскрипта.
Это ВЫСОКИЙ ПРИОРИТЕТ - если имя компании, технический термин или имя собственное появляется в самом конце речи, определи его.
</definition_directive>

<definition_triggers>
Любой ОДИН из этих пунктов достаточен:
- названия компаний
- технические платформы/инструменты
- имена собственные, специфичные для домена
- любой термин, который выиграет от контекста в профессиональном разговоре
</definition_triggers>

<definition_exclusions>
НЕ определяй:
- обычные слова, уже определенные ранее в разговоре
- базовые термины (email, веб-сайт, код, приложение)
- термины, для которых контекст уже предоставлен
</definition_exclusions>

<term_definition_example>
<transcript_sample>
я: В основном я занимался бэкенд-разработкой прошлым летом.  
они: О, круто, какой стек технологий вы использовали?  
я: Много внутренних инструментов, но также немного Azure.  
они: Да, я слышал, Azure там очень популярен.  
я: Да, я раньше работал в Microsoft прошлым летом, но теперь я...
</transcript_sample>

<response_sample>
**Microsoft** - одна из крупнейших технологических компаний в мире, известная такими продуктами как Windows, Office и облачными сервисами Azure.

- **Глобальное влияние**: 200к+ сотрудников, капитализация $2T+, фундаментальные корпоративные инструменты.
  - Azure, GitHub, Teams, Visual Studio среди ведущих платформ для разработчиков.
- **Репутация в инженерии**: Сильный поток стажеров и новых выпускников, особенно в облачной и AI инфраструктуре.
</response_sample>
</term_definition_example>
</term_definition_priority>

<conversation_advancement_priority>
<advancement_directive>
Когда необходимо действие, но нет прямого вопроса - предложи уточняющие вопросы, предоставь возможные варианты того, что сказать, помоги продвинуть разговор вперед.
</advancement_directive>

- Если транскрипт заканчивается описанием технического проекта/истории и нового вопроса нет, всегда предоставляй 1-3 целевых уточняющих вопроса для продвижения разговора.
- Если транскрипт включает ответы в стиле discovery или обмен (например, "Расскажите о себе", "Проведите меня через ваш опыт"), всегда генерируй 1-3 сфокусированных уточняющих вопроса для углубления или продолжения обсуждения, если следующий шаг не ясен.
- Максимизируй полезность, минимизируй перегрузку - никогда не давай больше 3 вопросов или предложений за раз.

<conversation_advancement_example>
<transcript_sample>
я: Расскажите о вашем техническом опыте.
они: Прошлым летом я построил дашборд для сверки торговых операций в реальном времени используя Python и интегрировал его с Bloomberg Terminal и Snowflake для автоматической выгрузки данных.
</transcript_sample>
<response_sample>
Уточняющие вопросы для углубления в дашборд: 
- Как вы handled задержки или проблемы с консистентностью данных?
- Что сделало интеграцию с Bloomberg сложной?
- Вы измеряли влияние на операционную эффективность?
</response_sample>
</conversation_advancement_example>
</conversation_advancement_priority>

<objection_handling_priority>
<objection_directive>
Если в конце разговора представлено возражение или сопротивление (и контекст - продажи, переговоры, или ты пытаешься убедить другую сторону), ответь кратким, действенным ответом на возражение.
- Используй предоставленный пользователем контекст возражения/обработки если доступен (ссылайся на конкретное возражение и tailored обработку).
- Если контекста пользователя нет, используй common возражения, релевантные ситуации, но убедись, что идентифицируешь возражение по общему имени и address его в контексте живого разговора.
- Указывай возражение в формате: **Возражение: [Общее имя возражения]** (например, Возражение: Конкурент), затем дай конкретный ответ/действие для его преодоления, tailored к моменту.
- НЕ обрабатывай возражения в casual, non-outcome-driven или общих разговорах.
- Никогда не используй generic скрипты возражений - всегда привязывай ответ к specifics текущего разговора.
</objection_directive>

<objection_handling_example>
<transcript_sample>
они: Честно говоря, я думаю, наш текущий вендор уже делает все это, так что я не вижу ценности в переходе.
</transcript_sample>
<response_sample>
- **Возражение: Конкурент**
  - Текущий вендор уже покрывает это.
  - Подчеркни уникальные инсайты в реальном времени: "Наше решение устраняет задержки аналитики, о которых вы упомянули ранее, повышая время реакции команды."
</response_sample>
</objection_handling_example>
</objection_handling_priority>

<screen_problem_solving_priority>
<screen_directive>
Решай проблемы, видимые на экране, если есть очень четкая проблема + используй экран только если это уместно для помощи в аудио разговоре.
</screen_directive>

<screen_usage_guidelines>
<screen_example>
Если на экране есть задача leetcode, и разговор - это small talk / общий разговор, ты ОПРЕДЕЛЕННО должен решить задачу leetcode. Но если есть уточняющий вопрос / супер специфический вопрос заданный в конце, ты должен ответить на него (например, Какая сложность по времени?), используя экран как дополнительный контекст.
</screen_example>
</screen_usage_guidelines>
</screen_problem_solving_priority>

<passive_acknowledgment_priority>
<passive_mode_implementation_rules>
<passive_mode_conditions>
<when_to_enter_passive_mode>
Входи в пассивный режим ТОЛЬКО когда ВСЕ эти условия выполнены:
- В конце транскрипта нет четкого вопроса, запроса или просьбы о информации. Если есть любая неопределенность, err на стороне предположения вопроса и не входи в пассивный режим.
- В пределах последних 10-15 слов транскрипта нет названия компании, технического термина, названия продукта или домен-специфичного имени собственного, которое выиграло бы от определения или объяснения.
- На экране пользователя нет четкой или видимой проблемы или пункта действия, с которыми ты мог бы помочь.
- Нет ответов в стиле discovery, истории технического проекта, обмена или общего контекста разговора, который мог бы вызвать уточняющие вопросы или предложения для продвижения обсуждения.
- Нет утверждения или сигнала, который мог бы быть интерпретирован как возражение или требовать обработки возражения
- Входи в пассивный режим только когда ты highly уверен, что никакое действие, определение, решение, продвижение или предложение не было бы уместным или полезным в текущий момент.
</when_to_enter_passive_mode>
<passive_mode_behavior>
**Все равно показывай интеллект** путем:
- Говоря "Не уверен, с чем вам нужна помощь прямо сейчас"
- Ссылаясь на видимые элементы экрана или аудио паттерны ТОЛЬКО если действительно релевантно
- Никогда не давая случайных сводок если явно не попросили
</passive_mode_behavior>
</passive_mode_conditions>
</passive_mode_implementation_rules>
</passive_acknowledgment_priority>
</objective>`,

searchUsage: ``,

content: `Контекст, предоставленный пользователем (отдавай приоритет этой информации перед общими знаниями / если есть конкретные скрипты/желаемые ответы, prioritize это над предыдущими инструкциями)

Убедись, что **полностью ссылаешься на контекст**, если он предоставлен (например, если запрошен весь/полностью что-то, дай полный список из контекста).
----------`,

outputInstructions: `{{CONVERSATION_HISTORY}}`,
},

`

src/features/listen/summary/summaryService.js

`
const { BrowserWindow } = require('electron');
const { getSystemPrompt } = require('../../common/prompts/promptBuilder.js');
const { createLLM } = require('../../common/ai/factory');
const sessionRepository = require('../../common/repositories/session');
const summaryRepository = require('./repositories');
const modelStateService = require('../../common/services/modelStateService');
const { windowPool } = require('../../../window/windowManager');

class SummaryService {
constructor() {
this.previousAnalysisResult = null;
this.analysisHistory = [];
this.conversationHistory = [];
this.currentSessionId = null;

    // Callbacks
    this.onAnalysisComplete = null;
    this.onStatusUpdate = null;

    // Language detection
    this.currentLanguage = 'english';
}

setCallbacks({ onAnalysisComplete, onStatusUpdate }) {
    this.onAnalysisComplete = onAnalysisComplete;
    this.onStatusUpdate = onStatusUpdate;
}

setSessionId(sessionId) {
    this.currentSessionId = sessionId;
}

sendToRenderer(channel, data) {
    const { windowPool } = require('../../../window/windowManager');
    const listenWindow = windowPool?.get('listen');

    if (listenWindow && !listenWindow.isDestroyed()) {
        listenWindow.webContents.send(channel, data);
    }
}

addConversationTurn(speaker, text) {
    const conversationText = `${speaker.toLowerCase()}: ${text.trim()}`;
    this.conversationHistory.push(conversationText);
    console.log(`💬 Added conversation text: ${conversationText}`);
    console.log(`📈 Total conversation history: ${this.conversationHistory.length} texts`);

    // Detect language based on new text
    this.detectLanguage(text);

    // Trigger analysis if needed
    this.triggerAnalysisIfNeeded();
}

/**
 * Detect language from conversation text
 */
detectLanguage(text) {
    // Simple Russian language detection using Cyrillic characters
    const russianChars = /[а-яА-ЯёЁ]/;
    if (russianChars.test(text)) {
        this.currentLanguage = 'russian';
    } else {
        // Default to English if no Russian characters detected
        this.currentLanguage = 'english';
    }
    console.log(`🌐 Detected language: ${this.currentLanguage}`);
}

getConversationHistory() {
    return this.conversationHistory;
}

resetConversationHistory() {
    this.conversationHistory = [];
    this.previousAnalysisResult = null;
    this.analysisHistory = [];
    this.currentLanguage = 'english';
    console.log('🔄 Conversation history and analysis state reset');
}

/**
 * Converts conversation history into text to include in the prompt.
 */
formatConversationForPrompt(conversationTexts, maxTurns = 30) {
    if (conversationTexts.length === 0) return '';
    return conversationTexts.slice(-maxTurns).join('\n');
}

/**
 * Get language-specific prompts
 */
getLanguageSpecificPrompts() {
    if (this.currentLanguage === 'russian') {
        return {
            profile: 'pickle_glass_analysis_ru',
            fallbackActions: [
                '✨ Что мне сказать дальше?',
                '💬 Предложить уточняющие вопросы',
                '❓ Задать вопрос по теме'
            ],
            followUps: ['✉️ Написать последующее письмо', '✅ Сгенерировать задачи', '📝 Показать сводку']
        };
    } else {
        return {
            profile: 'pickle_glass_analysis',
            fallbackActions: [
                '✨ What should I say next?',
                '💬 Suggest follow-up questions',
                '❓ Ask a relevant question'
            ],
            followUps: ['✉️ Draft a follow-up email', '✅ Generate action items', '📝 Show summary']
        };
    }
}

/**
 * Russian user prompt
 */
getRussianUserPrompt() {
    let contextualPrompt = '';
    if (this.previousAnalysisResult) {
        contextualPrompt = `

Предыдущий контекст анализа:

• Основная тема: ${this.previousAnalysisResult.topic.header}
• Ключевые моменты: ${this.previousAnalysisResult.summary.slice(0, 3).join(', ')}
• Последние действия: ${this.previousAnalysisResult.actions.slice(0, 2).join(', ')}

Пожалуйста, развивай этот контекст при анализе новых сегментов разговора.
`;
}

    return `${contextualPrompt}

Проанализируй разговор и предоставь структурированную сводку. Форматируй ответ следующим образом:

Обзор разговора

• Основная тема обсуждения с контекстом

Ключевая тема: [Название темы]

• Первый ключевой инсайт
• Второй ключевой инсайт
• Третий ключевой инсайт

Подробное объяснение
Предоставь 2-3 предложения с объяснением контекста и выводов.

Рекомендуемые вопросы

1. Первый уточняющий вопрос?
2. Второй уточняющий вопрос?
3. Третий уточняющий вопрос?

Сохраняй все пункты краткими и развивай предыдущий анализ, если он предоставлен.`;
}

/**
 * English user prompt
 */
getEnglishUserPrompt() {
    let contextualPrompt = '';
    if (this.previousAnalysisResult) {
        contextualPrompt = `

Previous Analysis Context:

• Main Topic: ${this.previousAnalysisResult.topic.header}
• Key Points: ${this.previousAnalysisResult.summary.slice(0, 3).join(', ')}
• Last Actions: ${this.previousAnalysisResult.actions.slice(0, 2).join(', ')}

Please build upon this context while analyzing the new conversation segments.
`;
}

    return `${contextualPrompt}

Analyze the conversation and provide a structured summary. Format your response as follows:

Summary Overview

• Main discussion point with context

Key Topic: [Topic Name]

• First key insight
• Second key insight
• Third key insight

Extended Explanation
Provide 2-3 sentences explaining the context and implications.

Suggested Questions

1. First follow-up question?
2. Second follow-up question?
3. Third follow-up question?

Keep all points concise and build upon previous analysis if provided.`;
}

async makeOutlineAndRequests(conversationTexts, maxTurns = 30) {
    console.log(`🔍 makeOutlineAndRequests called - conversationTexts: ${conversationTexts.length}`);

    if (conversationTexts.length === 0) {
        console.log('⚠️ No conversation texts available for analysis');
        return null;
    }

    const recentConversation = this.formatConversationForPrompt(conversationTexts, maxTurns);

    // Get language-specific prompts
    const { profile, fallbackActions, followUps } = this.getLanguageSpecificPrompts();
    const userPrompt = this.currentLanguage === 'russian' ? this.getRussianUserPrompt() : this.getEnglishUserPrompt();

    const basePrompt = getSystemPrompt(profile, '', false);
    const systemPrompt = basePrompt.replace('{{CONVERSATION_HISTORY}}', recentConversation);

    try {
        if (this.currentSessionId) {
            await sessionRepository.touch(this.currentSessionId);
        }

        const modelInfo = await modelStateService.getCurrentModelInfo('llm');
        if (!modelInfo || !modelInfo.apiKey) {
            throw new Error('AI model or API key is not configured.');
        }
        console.log(`🤖 Sending analysis request to ${modelInfo.provider} using model ${modelInfo.model}`);

        const messages = [
            {
                role: 'system',
                content: systemPrompt,
            },
            {
                role: 'user',
                content: userPrompt,
            },
        ];

        console.log('🤖 Sending analysis request to AI...');

        const llm = createLLM(modelInfo.provider, {
            apiKey: modelInfo.apiKey,
            model: modelInfo.model,
            temperature: 0.7,
            maxTokens: 1024,
            usePortkey: modelInfo.provider === 'openai-glass',
            portkeyVirtualKey: modelInfo.provider === 'openai-glass' ? modelInfo.apiKey : undefined,
        });

        const completion = await llm.chat(messages);

        const responseText = completion.content;
        console.log(`✅ Analysis response received: ${responseText}`);
        const structuredData = this.parseResponseText(responseText, this.previousAnalysisResult, fallbackActions, followUps);

        if (this.currentSessionId) {
            try {
                summaryRepository.saveSummary({
                    sessionId: this.currentSessionId,
                    text: responseText,
                    tldr: structuredData.summary.join('\n'),
                    bullet_json: JSON.stringify(structuredData.topic.bullets),
                    action_json: JSON.stringify(structuredData.actions),
                    model: modelInfo.model
                });
            } catch (err) {
                console.error('[DB] Failed to save summary:', err);
            }
        }

        // Save analysis result
        this.previousAnalysisResult = structuredData;
        this.analysisHistory.push({
            timestamp: Date.now(),
            data: structuredData,
            conversationLength: conversationTexts.length,
            language: this.currentLanguage
        });

        if (this.analysisHistory.length > 10) {
            this.analysisHistory.shift();
        }

        return structuredData;
    } catch (error) {
        console.error('❌ Error during analysis generation:', error.message);
        return this.previousAnalysisResult; // Return previous result on error
    }
}

parseResponseText(responseText, previousResult, fallbackActions, followUps) {
    const structuredData = {
        summary: [],
        topic: { header: '', bullets: [] },
        actions: [],
        followUps: followUps,
    };

    // Use previous result as default if available
    if (previousResult) {
        structuredData.topic.header = previousResult.topic.header;
        structuredData.summary = [...previousResult.summary];
    }

    try {
        const lines = responseText.split('\n');
        let currentSection = '';
        let isCapturingTopic = false;
        let topicName = '';

        // Determine section headers based on language
        const summaryHeader = this.currentLanguage === 'russian' ? '**Обзор разговора**' : '**Summary Overview**';
        const topicHeader = this.currentLanguage === 'russian' ? '**Ключевая тема:' : '**Key Topic:';
        const explanationHeader = this.currentLanguage === 'russian' ? '**Подробное объяснение**' : '**Extended Explanation**';
        const questionsHeader = this.currentLanguage === 'russian' ? '**Рекомендуемые вопросы**' : '**Suggested Questions**';

        for (const line of lines) {
            const trimmedLine = line.trim();

            // Detect section headers
            if (trimmedLine.startsWith(summaryHeader)) {
                currentSection = 'summary-overview';
                continue;
            } else if (trimmedLine.startsWith(topicHeader)) {
                currentSection = 'topic';
                isCapturingTopic = true;
                topicName = trimmedLine.match(/\*\*Ключевая тема: (.+?)\*\*/)?.[1] ||
                            trimmedLine.match(/\*\*Key Topic: (.+?)\*\*/)?.[1] || '';
                if (topicName) {
                    structuredData.topic.header = topicName + (this.currentLanguage === 'russian' ? ':' : ':');
                }
                continue;
            } else if (trimmedLine.startsWith(explanationHeader)) {
                currentSection = 'explanation';
                continue;
            } else if (trimmedLine.startsWith(questionsHeader)) {
                currentSection = 'questions';
                continue;
            }

            // Parse content
            if (trimmedLine.startsWith('-') && currentSection === 'summary-overview') {
                const summaryPoint = trimmedLine.substring(1).trim();
                if (summaryPoint && !structuredData.summary.includes(summaryPoint)) {
                    // Update existing summary (keep max 5 items)
                    structuredData.summary.unshift(summaryPoint);
                    if (structuredData.summary.length > 5) {
                        structuredData.summary.pop();
                    }
                }
            } else if (trimmedLine.startsWith('-') && currentSection === 'topic') {
                const bullet = trimmedLine.substring(1).trim();
                if (bullet && structuredData.topic.bullets.length < 3) {
                    structuredData.topic.bullets.push(bullet);
                }
            } else if (currentSection === 'explanation' && trimmedLine) {
                // Add explanation to topic bullets (sentence by sentence)
                const sentences = trimmedLine
                    .split(/\.\s+/)
                    .filter(s => s.trim().length > 0)
                    .map(s => s.trim() + (s.endsWith('.') ? '' : '.'));

                sentences.forEach(sentence => {
                    if (structuredData.topic.bullets.length < 3 && !structuredData.topic.bullets.includes(sentence)) {
                        structuredData.topic.bullets.push(sentence);
                    }
                });
            } else if (trimmedLine.match(/^\d+\./) && currentSection === 'questions') {
                const question = trimmedLine.replace(/^\d+\.\s*/, '').trim();
                if (question && (question.includes('?') || question.includes('？'))) {
                    const actionPrefix = this.currentLanguage === 'russian' ? '❓ ' : '❓ ';
                    structuredData.actions.push(`${actionPrefix}${question}`);
                }
            }
        }

        // Add default actions
        fallbackActions.forEach(action => {
            if (!structuredData.actions.includes(action)) {
                structuredData.actions.push(action);
            }
        });

        // Limit number of actions
        structuredData.actions = structuredData.actions.slice(0, 5);

        // Validate and merge with previous data
        if (structuredData.summary.length === 0 && previousResult) {
            structuredData.summary = previousResult.summary;
        }
        if (structuredData.topic.bullets.length === 0 && previousResult) {
            structuredData.topic.bullets = previousResult.topic.bullets;
        }
    } catch (error) {
        console.error('❌ Error parsing response text:', error);
        // Return previous result or fallback on error
        return (
            previousResult || {
                summary: [],
                topic: {
                    header: this.currentLanguage === 'russian' ? 'Анализ в процессе' : 'Analysis in progress',
                    bullets: []
                },
                actions: fallbackActions,
                followUps: followUps,
            }
        );
    }

    console.log('📊 Final structured data:', JSON.stringify(structuredData, null, 2));
    return structuredData;
}

/**
 * Triggers analysis when conversation history reaches 5 texts.
 */
async triggerAnalysisIfNeeded() {
    if (this.conversationHistory.length >= 5 && this.conversationHistory.length % 5 === 0) {
        console.log(`Triggering analysis - ${this.conversationHistory.length} conversation texts accumulated`);

        const data = await this.makeOutlineAndRequests(this.conversationHistory);
        if (data) {
            console.log('Sending structured data to renderer');
            this.sendToRenderer('summary-update', data);

            // Notify callback
            if (this.onAnalysisComplete) {
                this.onAnalysisComplete(data);
            }
        } else {
            console.log('No analysis data returned');
        }
    }
}

getCurrentAnalysisData() {
    return {
        previousResult: this.previousAnalysisResult,
        history: this.analysisHistory,
        conversationLength: this.conversationHistory.length,
        currentLanguage: this.currentLanguage
    };
}

}

module.exports = SummaryService;
`