Update web_prompter_nodes.py

web_prompter_nodes.py

@@ -94,45 +94,3 @@ class LLMNewsScriptGenerator:
             error_message = f"OpenAI API call failed: {e}"
             print(f"[LLMNewsScriptGenerator] {error_message}")
             return (error_message,)
-
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-# =================================================================================
-# 節點 3: Prompt Finalizer
-# =================================================================================
-class PromptFinalizer:
-    @classmethod
-    def INPUT_TYPES(cls):
-        return {
-            "required": {
-                # 為了讓 UI 返回值能更新這個控件，它必須存在於 INPUT_TYPES 中
-                "prompt": ("STRING", {"multiline": True, "dynamicPrompts": False, "default": ""}),
-            },
-            "optional": {
-                # 我們用一個隱藏的輸入來接收上游數據，避免衝突
-                "text_input": ("STRING", {"forceInput": True, "widget": "hide"}),
-            }
-        }
-
-    # 注意：RETURN_TYPES 現在只包含給下游節點的數據
-    RETURN_TYPES = ("STRING",)
-    RETURN_NAMES = ("final_prompt",)
-    FUNCTION = "finalize"
-    CATEGORY = "WebPrompter"
-
-    def finalize(self, prompt, text_input=None):
-        # 決定最終的文本內容，優先使用來自上游連線的數據
-        # 如果沒有連線，則使用用戶在文本框中輸入的內容
-        final_text = text_input if text_input is not None else prompt
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-        # ======================================================================
-        # V V V 這是解決問題的關鍵所在 V V V
-        # ======================================================================
-        # 我們返回一個元組，其中第二個元素是一個特殊的 "ui" 字典。
-        # 這個字典會告訴前端去更新名為 "prompt" 的控件（widget），
-        # 將其內容設置為我們處理好的 final_text。
-        return {
-            "ui": {
-                "prompt": [final_text] # 將 'prompt' 文本框的內容更新為 final_text
-            },
-            "result": (final_text,) # 'result' 鍵包含了要傳遞給下游節點的數據
-        }