import gradio as gr
import autogen
import os
from utils import process_uploaded_file, export_to_docx
from agents_config import create_agents

def run_novel_studio(uploaded_file, manual_text, user_token):
    """
    الدالة الرئيسية التي تدير تدفق العمل من الرفع إلى التصدير.
    """
    if not user_token or not user_token.startswith("hf_"):
        return "⚠️ يرجى إدخال Hugging Face Token صحيح (يبدأ بـ hf_).", None

    # 1. معالجة المدخلات (الملف المرفوع + النص اليدوي)
    file_content = ""
    if uploaded_file is not None:
        try:
            file_content = process_uploaded_file(uploaded_file)
        except Exception as e:
            return f"❌ خطأ في قراءة ملف docx: {str(e)}", None

    # دمج المحتوى مع الحفاظ على الأسطر
    combined_context = f"{file_content}\n\n{manual_text}".strip()
    
    if len(combined_context) < 10:
        return "⚠️ المحتوى المقدم غير كافٍ. يرجى رفع ملف أو كتابة مسودة.", None

    try:
        # 2. إنشاء فريق الوكلاء الـ 9
        agents_dict = create_agents(user_token)
        
        # 3. إعداد غرفة النقاش (Group Chat)
        # الوكلاء المساعدون (بدون المدير ورئيس التحرير)
        assistant_agents = [
            agents_dict["analyst"], agents_dict["style_guardian"],
            agents_dict["architect"], agents_dict["draft_writer"],
            agents_dict["humanizer"], agents_dict["continuity_guard"],
            agents_dict["psychologist"], agents_dict["critic"]
        ]
        
        groupchat = autogen.GroupChat(
            agents=assistant_agents,
            messages=[],
            max_round=12,
            speaker_selection_method="auto"
        )
        
        manager = autogen.GroupChatManager(
            groupchat=groupchat,
            llm_config=agents_dict["editor"].llm_config
        )

        # 4. إطلاق المهمة بقيادة Ling-1T
        init_message = f"""بصفتي رئيس التحرير، أضع بين أيديكم هذه المسودة. 
        المطلوب: تحليلها، إكمال أحداث الفصل التالي، وتنسيقها أدبياً بشكل احترافي.
        
        المسودة:
        {combined_context}"""
        
        chat_result = agents_dict["editor"].initiate_chat(
            manager,
            message=init_message
        )
        
        # 5. استخراج النص النهائي من Ling-1T وتوليد ملف DOCX
        # نبحث عن آخر رسالة تحتوي على النص المدمج
        final_story_text = chat_result.chat_history[-1]['content']
        
        # توليد الملف باستخدام دالة utils المحدثة
        output_file_path = export_to_docx(final_story_text)
        
        return final_story_text, output_file_path

    except Exception as e:
        return f"❌ فشل النظام في المعالجة: {str(e)}", None

# تصميم واجهة المستخدم (تنسيق احترافي وهادئ)
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="Ling-1T Novel Studio") as demo:
    gr.HTML("""
        <div style="text-align: center;">
            <h1>🖋️ Ling-1T Novel Production Studio</h1>
            <p>نظام ذكاء اصطناعي متعدد الوكلاء لإنتاج وتنسيق الروايات العربية</p>
        </div>
    """)
    
    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=1):
            gr.Markdown("### 🛠️ إعدادات المدخلات")
            token_input = gr.Textbox(
                label="Hugging Face Token", 
                type="password", 
                placeholder="hf_..."
            )
            file_upload = gr.File(
                label="ارفع مسودة الرواية (.docx, .txt)", 
                file_types=[".docx", ".txt"]
            )
            text_area = gr.Textbox(
                label="تعليمات إضافية أو نص تكميلي", 
                lines=6, 
                placeholder="اكتب هنا إذا كنت تريد توجيه الوكلاء لمسار معين..."
            )
            submit_btn = gr.Button("🚀 إطلاق فريق العمل", variant="primary")
            
        with gr.Column(scale=2):
            gr.Markdown("### 📖 المخطوطة النهائية")
            output_markdown = gr.Markdown(
                label="معاينة النص",
                value="ستظهر الرواية هنا بعد اكتمال نقاش الوكلاء..."
            )
            download_btn = gr.File(label="تحميل ملف الوورد المنسق")

    # ربط الأحداث
    submit_btn.click(
        fn=run_novel_studio,
        inputs=[file_upload, text_area, token_input],
        outputs=[output_markdown, download_btn]
    )

    gr.Markdown("""
    ---
    **ملاحظة:** هذا النظام يستخدم 9 نماذج متخصصة تعمل بالتوازي. قد تستغرق العملية من 1-3 دقائق حسب طول النص.
    """)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()