Update app.py

app.py

@@ -3,7 +3,7 @@ import os
 from utils import get_doc_content, call_openrouter
 from config import DOCS
 
-# 1. CSS para letras maiores e rótulos negritados
+# 1. CSS para letras maiores
 custom_css = """
 label span { font-size: 22px !important; font-weight: bold !important; color: #2d2d2d !important; }
 .gradio-container { font-family: 'Helvetica Neue', Arial, sans-serif; }
@@ -13,7 +13,6 @@ textarea { font-size: 18px !important; }
 
 # 2. FUNÇÃO PARA SALVAR O TXT
 def salvar_txt(conteudo):
-    """Gera um arquivo temporário para download."""
     if not conteudo:
         return None
     file_path = "analise_classica.txt"
@@ -21,7 +20,7 @@ def salvar_txt(conteudo):
         f.write(conteudo)
     return file_path
 
-# 3. FUNÇÃO PRINCIPAL DE PROCESSAMENTO
+# 3. FUNÇÃO PRINCIPAL
 def processar_analise(texto_usuario, modo, categoria_pergunta):
     if not texto_usuario.strip():
         return "Por favor, insira um texto.", "Aguardando...", None
@@ -29,75 +28,65 @@ def processar_analise(texto_usuario, modo, categoria_pergunta):
     url = DOCS.get(categoria_pergunta)
     perguntas_guia_ingles = get_doc_content(url)
     
-    # Prompt estruturado para TRADUÇÃO e ANÁLISE simultâneas
     prompt_completo = f"""
     VOCÊ É UM ESPECIALISTA EM FILOLOGIA CLÁSSICA E TRADUTOR TÉCNICO.
-    
     TAREFA:
-    1. Você receberá um protocolo de perguntas em INGLÊS.
-    2. Você deve TRADUZIR cada pergunta para o PORTUGUÊS.
-    3. Você deve RESPONDER cada pergunta em PORTUGUÊS com base no texto clássico fornecido.
-    
-    REGRAS RÍGIDAS:
-    - Mantenha o texto original (Grego/Latim) intacto.
-    - Formato da resposta: 
-        Pergunta [Tradução para Português]:
-        Resposta: [Sua análise detalhada]
-    
-    PROTOCOLO ORIGINAL (INGLÊS):
+    1. Traduza o protocolo de perguntas abaixo para o PORTUGUÊS.
+    2. Responda cada pergunta em PORTUGUÊS analisando o texto original.
+    REGRAS: Mantenha o Grego/Latim intacto. Formato: Pergunta [Tradução] -> Resposta.
+
+    PROTOCOLO:
     {perguntas_guia_ingles}
     
-    TEXTO ORIGINAL PARA ANÁLISE:
+    TEXTO:
     {texto_usuario}
     """
     
     resposta_ia, modelo_vencedor = call_openrouter(prompt_completo, modo)
-    
-    exibicao_final = f"--- RELATÓRIO DE ANÁLISE FILOLÓGICA ---\n\n{resposta_ia}"
+    exibicao_final = f"--- RELATORIO DE ANALISE ---\n\n{resposta_ia}"
     caminho_arquivo = salvar_txt(exibicao_final)
     
-    return exibicao_final, f"Modelo Utilizado: {modelo_vencedor}", caminho_arquivo
+    return exibicao_final, f"Modelo: {modelo_vencedor}", caminho_arquivo
 
-# 4. INTERFACE GRADIO
+# 4. INTERFACE
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css=custom_css) as demo:
-    gr.Markdown("# 🏛️ AI for Classics: Ferramenta de Pesquisa")
+    gr.Markdown("# 🏛️ AI for Classics")
     
-    # Painel informativo sobre os modelos
-    with gr.Accordion("ℹ️ Entenda as Estratégias e Modelos (Hierarchy/Fallback)", open=False):
-        gr.Markdown("""
-        ### Como funciona a seleção de modelos:
-        O sistema utiliza uma hierarquia. Se o primeiro modelo estiver fora do ar ou congestionado, o OpenRouter tentará automaticamente o próximo da lista.
-        
-        | Estratégia | Hierarquia de Modelos (Ordem de tentativa) |
-        | :--- | :--- |
-        | **Alta Precisão** | 1. Claude 3.5 Sonnet | 2. GPT-4o | 3. Gemini 1.5 Pro |
-        | **Custo-Benefício** | 1. Gemini 1.5 Flash | 2. Command R | 3. Mistral Nemo |
-        """)
+    with gr.Accordion("ℹ️ Modelos e Estrategias", open=False):
+        gr.Markdown("- **Alta Precisão:** Claude 3.5, GPT-4o, Gemini Pro.\n- **Custo-Beneficio:** Gemini Flash, Command R, Mistral.")
 
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
-            input_text = gr.Textbox(
-                label="1. Texto Original (Grego/Latim)", 
-                lines=10, 
-                placeholder="Insira o trecho da obra clássica aqui..."
-            )
-            
+            input_text = gr.Textbox(label="1. Texto Original", lines=10)
             modo_radio = gr.Radio(
                 choices=["Alta Precisão (Filológico)", "Custo-Benefício (Triagem)"], 
-                label="2. Estratégia de IA", 
-                value="Alta Precisão (Filológico)",
-                info="Define a qualidade e o custo da análise (Consulte o painel informativo acima)."
+                label="2. Estratégia", 
+                value="Alta Precisão (Filológico)"
             )
-            
             cat_perguntas = gr.Dropdown(
                 choices=["SYNTAX", "MORPHOLOGY", "SEMANTICS"], 
-                label="3. Protocolo de Pesquisa (Google Docs)", 
+                label="3. Protocolo", 
                 value="SYNTAX"
             )
-            
             with gr.Row():
-                btn_limpar = gr.Button("Limpar Tudo")
-                btn_rodar = gr.Button("🚀 EXECUTAR ANÁLISE", variant="primary")
+                btn_limpar = gr.Button("Limpar")
+                btn_rodar = gr.Button("🚀 EXECUTAR", variant="primary")
             
         with gr.Column(scale=1):
-            output_res = gr.Textbox(label="Análise
+            output_res = gr.Textbox(label="Analise Gerada", lines=18, interactive=False)
+            output_model = gr.Label(label="Status")
+            file_download = gr.File(label="Baixar TXT")
+
+    btn_rodar.click(
+        processar_analise, 
+        inputs=[input_text, modo_radio, cat_perguntas], 
+        outputs=[output_res, output_model, file_download]
+    )
+    
+    btn_limpar.click(
+        lambda: ("", "Aguardando...", "", None), 
+        outputs=[input_text, output_model, output_res, file_download]
+    )
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()