front update

index.js

@@ -9,7 +9,11 @@ import {
   TextInputBuilder, 
   TextInputStyle, 
   ActionRowBuilder,
-  MessageFlags 
+  MessageFlags,
+  ApplicationCommandType,
+  EmbedBuilder,
+  ButtonBuilder,
+  ButtonStyle
 } from "discord.js";
 
 const client = new Client({
@@ -30,11 +34,16 @@ client.once(Events.ClientReady, async () => {
 			{
 				name: "detect",
 				description: "Otwiera okienko do wklejenia linku lub tekstu do analizy",
+				type: ApplicationCommandType.ChatInput
 			},
+			{
+				name: "Przeanalizuj tekst",
+				type: ApplicationCommandType.Message
+			}
 		]);
-		console.log("Pomyślnie zarejestrowano komendę /detect");
+		console.log("Pomyślnie zarejestrowano komendy (/detect oraz menu kontekstowe)");
 	} catch (error) {
-		console.error("Błąd podczas rejestracji komendy:", error);
+		console.error("Błąd podczas rejestracji komend:", error);
 	}
 });
 
@@ -66,7 +75,7 @@ function preparePayload(input) {
 				type: "file", 
 				payload: { 
 					file_url: trimmed,
-					content_type: "file" 
+					content_type: "file"
 				} 
 			};
 		}
@@ -81,7 +90,108 @@ function preparePayload(input) {
 	};
 }
 
+function getProgressBar(confidence, isDeepfake) {
+	const totalBlocks = 10;
+	const filledBlocks = Math.min(totalBlocks, Math.max(0, Math.round(confidence * totalBlocks)));
+	const emptyBlocks = totalBlocks - filledBlocks;
+	const blockEmoji = isDeepfake ? "🟥" : "🟩";
+	return blockEmoji.repeat(filledBlocks) + "⬛".repeat(emptyBlocks);
+}
+
+async function handleAnalysis(interaction, userContent, targetMessage = null) {
+	await interaction.deferReply({ flags: [MessageFlags.Ephemeral] });
+
+	try {
+		const { type, payload } = preparePayload(userContent);
+		
+		console.log(`Wysyłanie zapytania typu: ${type} do API...`);
+
+		const response = await fetch(`${API_URL}/analyze`, {
+			method: "POST",
+			headers: {
+				"Content-Type": "application/json",
+			},
+			body: JSON.stringify(payload),
+		});
+
+		if (!response.ok) {
+			const errorData = await response.json().catch(() => ({}));
+			console.error("Szczegóły błędu z FastAPI:", JSON.stringify(errorData, null, 2));
+			
+			let errorMsg = `Błąd serwera API (Status ${response.status})`;
+			if (errorData.detail) {
+				if (Array.isArray(errorData.detail)) {
+					errorMsg = errorData.detail
+						.map(err => `• Pole \`${err.loc.join(".")}\`: ${err.msg}`)
+						.join("\n");
+				} else {
+					errorMsg = errorData.detail;
+				}
+			}
+			throw new Error(errorMsg);
+		}
+
+		const data = await response.json();
+
+		if (targetMessage) {
+			try {
+				if (data.is_deepfake) {
+					await targetMessage.react('⚠️');
+				} else {
+					await targetMessage.react('✅');
+				}
+			} catch (reactError) {
+				console.warn("Nie udało się dodać reakcji do wiadomości:", reactError.message);
+			}
+		}
+
+		const embedColor = data.is_deepfake ? 0xFF0000 : 0x00FF00;
+		const verdictText = data.is_deepfake ? "⚠️ Wykryto potencjalny Deepfake!" : "✅ Zawartość wydaje się oryginalna";
+		const progressBar = getProgressBar(data.confidence, data.is_deepfake);
+		const confidencePercent = (data.confidence * 100).toFixed(2);
+
+		const embed = new EmbedBuilder()
+			.setColor(embedColor)
+			.setTitle("🛡️ Wynik Analizy Treści")
+			.setDescription(`**Werdykt:** ${verdictText}`)
+			.addFields(
+				{ name: "Pewność modelu", value: `\`${confidencePercent}%\` \n${progressBar}` },
+				{ name: "Czas przetwarzania", value: `\`${data.analysis_time.toFixed(3)}s\``, inline: true },
+				{ name: "Użyty model", value: `\`${data.model_used}\``, inline: true },
+				{ name: "Format danych", value: `\`${data.content_type.toUpperCase()}\``, inline: true }
+			)
+			.setTimestamp()
+			.setFooter({ text: "Deepfake Detection Service", iconURL: client.user.displayAvatarURL() });
+
+		// TWORZENIE PRZYCISKÓW
+		const buttonRow = new ActionRowBuilder().addComponents(
+			new ButtonBuilder()
+				.setCustomId("modelCorrect")
+				.setLabel("Model odpowiedział poprawnie")
+				.setStyle(ButtonStyle.Success)
+				.setEmoji("✅"),
+			new ButtonBuilder()
+				.setCustomId("reportError")
+				.setLabel("Zgłoś błąd analizy")
+				.setStyle(ButtonStyle.Danger)
+				.setEmoji("⚠️")
+		);
+
+		await interaction.editReply({
+			embeds: [embed],
+			components: [buttonRow]
+		});
+
+	} catch (error) {
+		console.error("Błąd podczas analizy:", error);
+		await interaction.editReply({
+			content: `❌ Nie udało się przeprowadzić analizy.\n\n**Szczegóły błędu:**\n${error.message}`,
+		});
+	}
+}
+
 client.on(Events.InteractionCreate, async (interaction) => {
+	
 	if (interaction.isChatInputCommand()) {
 		if (interaction.commandName === "detect") {
 			const modal = new ModalBuilder()
@@ -102,65 +212,55 @@ client.on(Events.InteractionCreate, async (interaction) => {
 		}
 	}
 
-	if (interaction.isModalSubmit()) {
-		if (interaction.customId === "detectModal") {
-			const userContent = interaction.fields.getTextInputValue("detectInput");
-
-			await interaction.deferReply({ flags: [MessageFlags.Ephemeral] });
+	if (interaction.isMessageContextMenuCommand()) {
+		if (interaction.commandName === "Przeanalizuj tekst") {
+			const targetMessage = interaction.targetMessage;
+			
+			let contentToAnalyze = targetMessage.content;
+			const attachment = targetMessage.attachments.first();
+			
+			if (attachment) {
+				contentToAnalyze = attachment.url;
+			}
 
-			try {
-				const { type, payload } = preparePayload(userContent);
-				
-				console.log(`Wysyłanie zapytania typu: ${type} do API...`);
-
-				const response = await fetch(`${API_URL}/analyze`, {
-					method: "POST",
-					headers: {
-						"Content-Type": "application/json",
-					},
-					body: JSON.stringify(payload),
+			if (!contentToAnalyze || contentToAnalyze.trim().length === 0) {
+				return interaction.reply({
+					content: "❌ Ta wiadomość nie zawiera tekstu ani załączników do analizy.",
+					flags: [MessageFlags.Ephemeral]
 				});
+			}
 
-				if (!response.ok) {
-					const errorData = await response.json().catch(() => ({}));
-					console.error("Szczegóły błędu z FastAPI:", JSON.stringify(errorData, null, 2));
-					
-					let errorMsg = `Błąd serwera API (Status ${response.status})`;
-					if (errorData.detail) {
-						if (Array.isArray(errorData.detail)) {
-							errorMsg = errorData.detail
-								.map(err => `• Pole \`${err.loc.join(".")}\`: ${err.msg}`)
-								.join("\n");
-						} else {
-							errorMsg = errorData.detail;
-						}
-					}
-					throw new Error(errorMsg);
-				}
+			await handleAnalysis(interaction, contentToAnalyze, targetMessage);
+		}
+	}
 
-				const data = await response.json();
+	if (interaction.isModalSubmit()) {
+		if (interaction.customId === "detectModal") {
+			const userContent = interaction.fields.getTextInputValue("detectInput");
+			await handleAnalysis(interaction, userContent);
+		}
+	}
 
-				const statusEmoji = data.is_deepfake ? "⚠️ **Wykryto potencjalny Deepfake!**" : "✅ **Zawartość wydaje się oryginalna**";
-				const confidencePercent = (data.confidence * 100).toFixed(2);
-				const timeSec = data.analysis_time.toFixed(3);
+	// GUZIKI
+	if (interaction.isButton()) {
+		// ZGŁOSZENIE BŁĘDU
+		if (interaction.customId === "reportError") {
+			await interaction.reply({
+				content: "✅ **Dziękujemy!** Twoje zgłoszenie błędu zostało zarejestrowane. Pomoże nam ono udoskonalić algorytmy detekcji.",
+				flags: [MessageFlags.Ephemeral]
+			});
 
-				const replyMessage = 
-					`### Wyniki Analizy (${data.content_type.toUpperCase()})\n` +
-					`${statusEmoji}\n\n` +
-					`* **Pewność modelu:** \`${confidencePercent}%\`\n` +
-					`* **Użyty model:** \`${data.model_used}\`\n` +
-					`* **Czas przetwarzania:** \`${timeSec} sekund\`\n`;
+			console.log(`[RAPORT BŁĘDU] Użytkownik ${interaction.user.tag} (ID: ${interaction.user.id}) zgłosił błędną klasyfikację bota.`);
+		}
 
-				await interaction.editReply({
-					content: replyMessage,
-				});
+		// POTWIERDZENIE POPRAWNOŚCI
+		if (interaction.customId === "modelCorrect") {
+			await interaction.reply({
+				content: "✅ **Dziękujemy!** Twoje potwierdzenie zostało pomyślnie zapisane. Cieszymy się, że model zadziałał prawidłowo.",
+				flags: [MessageFlags.Ephemeral]
+			});
 
-			} catch (error) {
-				console.error("Błąd podczas analizy:", error);
-				await interaction.editReply({
-					content: `❌ Nie udało się przeprowadzić analizy.\n\n**Szczegóły błędu:**\n${error.message}`,
-				});
-			}
+			console.log(`[POTWIERDZENIE] Użytkownik ${interaction.user.tag} (ID: ${interaction.user.id}) potwierdził poprawną klasyfikację bota.`);
 		}
 	}
 });