Update app.py

app.py

@@ -1,69 +1,68 @@
 import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
+import os
+from pipeline import run_course_builder  # импортируем твою функцию
 
+# Если у тебя API ключи в .env
+from dotenv import load_dotenv
+load_dotenv()
 
-def respond(
-    message,
-    history: list[dict[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-    hf_token: gr.OAuthToken,
-):
-    """
-    For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
-    """
-    client = InferenceClient(token=hf_token.token, model="openai/gpt-oss-20b")
+def generate_course(query: str, toc: str, archive_file):
+    if archive_file is None:
+        return "Пожалуйста, загрузите архив с материалами (.zip)", ""
+    
+    try:
+        # Сохраняем загруженный файл временно
+        temp_path = "temp_materials.zip"
+        with open(temp_path, "wb") as f:
+            f.write(archive_file.read())
+        
+        result = run_course_builder(query, toc, temp_path)
+        
+        # Если result — строка (markdown), возвращаем её
+        if isinstance(result, str):
+            markdown = result
+        else:
+            markdown = result.get("markdown", result.get("result", str(result)))
+        
+        return "✅ Курс успешно сгенерирован!", markdown
+        
+    except Exception as e:
+        return f"❌ Ошибка: {str(e)}", ""
 
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
+# ====================== Gradio Interface ======================
 
-    messages.extend(history)
+with gr.Blocks(title="Генератор учебных курсов", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("# 📚 Генератор Интенсивных Учебных Курсов")
+    gr.Markdown("Загрузи оглавление + архив с материалами → получи красивый понедельный план")
 
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=2):
+            query_input = gr.Textbox(
+                label="Запрос / Описание курса",
+                placeholder="Напиши мне интенсивный курс на 9 недель по алгебре и введению в алгебраическую геометрию...",
+                lines=3
+            )
+            toc_input = gr.Textbox(
+                label="Оглавление (TOC)",
+                placeholder="Вставь оглавление курса...",
+                lines=10
+            )
+            file_input = gr.File(
+                label="Архив с материалами (.zip)",
+                file_types=[".zip"]
+            )
 
-    response = ""
+        with gr.Column(scale=3):
+            output_status = gr.Textbox(label="Статус", interactive=False)
+            output_markdown = gr.Markdown(label="Сгенерированный курс", height=800)
 
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        choices = message.choices
-        token = ""
-        if len(choices) and choices[0].delta.content:
-            token = choices[0].delta.content
-
-        response += token
-        yield response
-
-
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
-chatbot = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(
-            minimum=0.1,
-            maximum=1.0,
-            value=0.95,
-            step=0.05,
-            label="Top-p (nucleus sampling)",
-        ),
-    ],
-)
-
-with gr.Blocks() as demo:
-    with gr.Sidebar():
-        gr.LoginButton()
-    chatbot.render()
+    btn = gr.Button("🚀 Сгенерировать курс", variant="primary", size="large")
 
+    btn.click(
+        fn=generate_course,
+        inputs=[query_input, toc_input, file_input],
+        outputs=[output_status, output_markdown]
+    )
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch()