Merge branch 'main' into backend-setup

configManager.js

@@ -0,0 +1,38 @@
+import fs from "fs";
+import path from "path";
+
+const filePath = path.resolve("./guildConfigs.json");
+
+export const DEFAULT_CONFIG = {
+	logChannelId: null,
+	textModel: "yaya36095/xlm-roberta-text-detector",
+	imageModel: "capcheck/ai-image-detection"
+};
+
+export function loadConfig(guildId) {
+	if (!fs.existsSync(filePath)) {
+		fs.writeFileSync(filePath, JSON.stringify({}));
+	}
+	try {
+		const data = JSON.parse(fs.readFileSync(filePath, "utf-8"));
+		return data[guildId] || { ...DEFAULT_CONFIG };
+	} catch (err) {
+		console.error("Błąd podczas odczytu konfiguracji:", err);
+		return { ...DEFAULT_CONFIG };
+	}
+}
+
+export function saveConfig(guildId, newConfig) {
+	if (!fs.existsSync(filePath)) {
+		fs.writeFileSync(filePath, JSON.stringify({}));
+	}
+	try {
+		const data = JSON.parse(fs.readFileSync(filePath, "utf-8"));
+		data[guildId] = { ...DEFAULT_CONFIG, ...data[guildId], ...newConfig };
+		fs.writeFileSync(filePath, JSON.stringify(data, null, 2));
+		return true;
+	} catch (err) {
+		console.error("Błąd podczas zapisu konfiguracji:", err);
+		return false;
+	}
+}

guildConfigs.json

@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "1515307986963267595": {
+    "logChannelId": "1515373138937123007",
+    "textModel": "yaya36095/xlm-roberta-text-detector",
+    "imageModel": "capcheck/ai-image-detection"
+  }
+}

index.js

@@ -9,9 +9,19 @@ import {
   TextInputBuilder, 
   TextInputStyle, 
   ActionRowBuilder,
-  MessageFlags 
+  MessageFlags,
+  ApplicationCommandType,
+  EmbedBuilder,
+  ButtonBuilder,
+  ButtonStyle,
+  PermissionFlagsBits,
+  ChannelSelectMenuBuilder,
+  StringSelectMenuBuilder,
+  ChannelType
 } from "discord.js";
 
+import { loadConfig, saveConfig } from "./configManager.js";
+
 const client = new Client({
 	intents: [
 		GatewayIntentBits.Guilds,
@@ -22,6 +32,15 @@ const client = new Client({
 
 const API_URL = process.env.API_URL || "http://127.0.0.1:8000";
 
+// Domyślne modele zapasowe (używane gdyby backend był wyłączony podczas konfiguracji)
+const FALLBACK_MODELS = {
+	text: ["yaya36095/xlm-roberta-text-detector", "mock"],
+	image: ["capcheck/ai-image-detection", "mock"]
+};
+
+// Pamięć podręczna przechowuje konfigurację oraz pobrane dynamicznie modele
+const activeSetupSessions = new Map();
+
 client.once(Events.ClientReady, async () => {
 	console.log(`Bot ready: ${client.user.tag}`);
 
@@ -30,14 +49,48 @@ client.once(Events.ClientReady, async () => {
 			{
 				name: "detect",
 				description: "Otwiera okienko do wklejenia linku lub tekstu do analizy",
+				type: ApplicationCommandType.ChatInput
 			},
+			{
+				name: "setup",
+				description: "Ustawienia kanału logów i modeli analizy (Wymaga Administratora)",
+				default_member_permissions: PermissionFlagsBits.Administrator.toString(),
+				type: ApplicationCommandType.ChatInput
+			},
+			{
+				name: "Przeanalizuj tekst",
+				type: ApplicationCommandType.Message
+			}
 		]);
-		console.log("Pomyślnie zarejestrowano komendę /detect");
+		console.log("Pomyślnie zarejestrowano komendy (/detect, /setup oraz menu kontekstowe)");
 	} catch (error) {
-		console.error("Błąd podczas rejestracji komendy:", error);
+		console.error("Błąd podczas rejestracji komend:", error);
 	}
 });
 
+// Funkcja pobierająca aktualne modele bezpośrednio z FastAPI w czasie rzeczywistym
+async function fetchAvailableModels() {
+	try {
+		const response = await fetch(API_URL);
+		if (response.ok) {
+			const data = await response.json();
+			if (data.available_models) {
+				const textModels = data.available_models.text || [];
+				const imageModels = data.available_models.image || [];
+
+				// Upewniamy się, że zawsze mamy opcję testową "mock"
+				if (!textModels.includes("mock")) textModels.push("mock");
+				if (!imageModels.includes("mock")) imageModels.push("mock");
+
+				return { text: textModels, image: imageModels };
+			}
+		}
+	} catch (err) {
+		console.warn("Nie udało się pobrać modeli z API (użyto modeli zapasowych):", err.message);
+	}
+	return FALLBACK_MODELS;
+}
+
 function preparePayload(input) {
 	const trimmed = input.trim();
 	const isUrl = trimmed.startsWith("http://") || trimmed.startsWith("https://");
@@ -66,7 +119,7 @@ function preparePayload(input) {
 				type: "file", 
 				payload: { 
 					file_url: trimmed,
-					content_type: "file" 
+					content_type: "file"
 				} 
 			};
 		}
@@ -81,7 +134,208 @@ 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);
+}
+
+// ZMIANA: Funkcja przyjmuje teraz pobrane dynamicznie modele jako drugi parametr
+function generateSetupView(tempConfig, availableModels) {
+	const embed = new EmbedBuilder()
+		.setColor(0x5865F2)
+		.setTitle("⚙️ Konfiguracja Systemu Detekcji")
+		.setDescription("Wybierz kanał do wysyłania logów oraz aktywne modele analizy z menu poniżej.")
+		.addFields(
+			{ 
+				name: "📂 Kanał logów (Raporty)", 
+				value: tempConfig.logChannelId ? `<#${tempConfig.logChannelId}>` : "*Wysyłanie tylko do konsoli*", 
+				inline: false 
+			},
+			{ 
+				name: "📝 Model tekstowy", 
+				value: `\`${tempConfig.textModel}\``, 
+				inline: true 
+			},
+			{ 
+				name: "🖼️ Model obrazów", 
+				value: `\`${tempConfig.imageModel}\``, 
+				inline: true 
+			}
+		)
+		.setFooter({ text: "Wybierz opcje i kliknij Zapisz ustawienia" })
+		.setTimestamp();
+
+	const channelSelect = new ChannelSelectMenuBuilder()
+		.setCustomId("setup_log_channel")
+		.setPlaceholder("Wybierz kanał dla raportów")
+		.addChannelTypes(ChannelType.GuildText);
+
+	// DYNAMICZNE mapowanie modeli tekstowych z API
+	const textOptions = availableModels.text.map(model => ({
+		label: model === "mock" ? "Mock (Model testowy)" : model,
+		value: model,
+		default: tempConfig.textModel === model
+	}));
+
+	const textModelSelect = new StringSelectMenuBuilder()
+		.setCustomId("setup_text_model")
+		.setPlaceholder("Wybierz model tekstu")
+		.addOptions(textOptions);
+
+	// DYNAMICZNE mapowanie modeli graficznych z API
+	const imageOptions = availableModels.image.map(model => ({
+		label: model === "mock" ? "Mock (Model testowy)" : model,
+		value: model,
+		default: tempConfig.imageModel === model
+	}));
+
+	const imageModelSelect = new StringSelectMenuBuilder()
+		.setCustomId("setup_image_model")
+		.setPlaceholder("Wybierz model obrazów")
+		.addOptions(imageOptions);
+
+	const buttonsRow = new ActionRowBuilder().addComponents(
+		new ButtonBuilder()
+			.setCustomId("setup_save")
+			.setLabel("Zapisz ustawienia")
+			.setStyle(ButtonStyle.Success)
+			.setEmoji("💾"),
+		new ButtonBuilder()
+			.setCustomId("setup_cancel")
+			.setLabel("Anuluj")
+			.setStyle(ButtonStyle.Danger)
+			.setEmoji("❌")
+	);
+
+	return {
+		embeds: [embed],
+		components: [
+			new ActionRowBuilder().addComponents(channelSelect),
+			new ActionRowBuilder().addComponents(textModelSelect),
+			new ActionRowBuilder().addComponents(imageModelSelect),
+			buttonsRow
+		]
+	};
+}
+
+async function sendLogToDiscord(guild, embedToSend) {
+	const config = loadConfig(guild.id);
+	if (!config.logChannelId) return;
+
+	try {
+		const channel = await guild.channels.fetch(config.logChannelId);
+		if (channel) {
+			await channel.send({ embeds: [embedToSend] });
+		}
+	} catch (err) {
+		console.warn(`Nie można wysłać logu na kanał ${config.logChannelId}:`, err.message);
+	}
+}
+
+async function handleAnalysis(interaction, userContent, targetMessage = null) {
+	await interaction.deferReply({ flags: [MessageFlags.Ephemeral] });
+
+	const serverConfig = loadConfig(interaction.guildId);
+
+	try {
+		const { type, payload } = preparePayload(userContent);
+		
+		if (type === "text") {
+			payload.model = serverConfig.textModel;
+		} else if (type === "image") {
+			payload.model = serverConfig.imageModel;
+		}
+
+		console.log(`Wysyłanie zapytania typu: ${type} do API z modelem: ${payload.model}...`);
+
+		const response = await fetch(`${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() });
+
+		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()
@@ -100,66 +354,145 @@ client.on(Events.InteractionCreate, async (interaction) => {
 
 			await interaction.showModal(modal);
 		}
+
+		// ZMIANA: Pobieranie modeli z API na żywo przed pokazaniem setupu
+		if (interaction.commandName === "setup") {
+			const guildId = interaction.guildId;
+			const currentConfig = loadConfig(guildId);
+
+			// Informujemy Discord, że pobieramy konfigurację z API
+			await interaction.deferReply({ flags: [MessageFlags.Ephemeral] });
+
+			// Pobieramy aktywne modele bezpośrednio z FastAPI
+			const availableModels = await fetchAvailableModels();
+
+			// Zapisujemy w sesji zarówno konfigurację, jak i pobrane modele
+			activeSetupSessions.set(guildId, { 
+				config: { ...currentConfig }, 
+				availableModels 
+			});
+
+			const setupView = generateSetupView(currentConfig, availableModels);
+			await interaction.editReply(setupView);
+		}
+	}
+
+	// OBSŁUGA ZMIANY KANAŁU LOGÓW
+	if (interaction.isChannelSelectMenu()) {
+		if (interaction.customId === "setup_log_channel") {
+			const guildId = interaction.guildId;
+			const tempSession = activeSetupSessions.get(guildId);
+			if (tempSession) {
+				tempSession.config.logChannelId = interaction.values[0];
+				await interaction.update(generateSetupView(tempSession.config, tempSession.availableModels));
+			}
+		}
+	}
+
+	// OBSŁUGA ZMIANY MODELI
+	if (interaction.isStringSelectMenu()) {
+		const guildId = interaction.guildId;
+		const tempSession = activeSetupSessions.get(guildId);
+		
+		if (tempSession) {
+			if (interaction.customId === "setup_text_model") {
+				tempSession.config.textModel = interaction.values[0];
+			} else if (interaction.customId === "setup_image_model") {
+				tempSession.config.imageModel = interaction.values[0];
+			}
+			await interaction.update(generateSetupView(tempSession.config, tempSession.availableModels));
+		}
+	}
+
+	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;
+			}
+
+			if (!contentToAnalyze || contentToAnalyze.trim().length === 0) {
+				return interaction.reply({
+					content: "❌ Ta wiadomość nie zawiera tekstu ani załączników do analizy.",
+					flags: [MessageFlags.Ephemeral]
+				});
+			}
+
+			await handleAnalysis(interaction, contentToAnalyze, targetMessage);
+		}
 	}
 
 	if (interaction.isModalSubmit()) {
 		if (interaction.customId === "detectModal") {
 			const userContent = interaction.fields.getTextInputValue("detectInput");
+			await handleAnalysis(interaction, userContent);
+		}
+	}
 
-			await interaction.deferReply({ flags: [MessageFlags.Ephemeral] });
+	if (interaction.isButton()) {
+		const guildId = interaction.guildId;
 
-			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 (interaction.customId === "setup_save") {
+			const tempSession = activeSetupSessions.get(guildId);
+			if (tempSession) {
+				saveConfig(guildId, tempSession.config);
+				activeSetupSessions.delete(guildId);
+				await interaction.update({
+					content: "✅ **Ustawienia zostały pomyślnie zapisane!**",
+					embeds: [],
+					components: []
 				});
+			}
+		}
 
-				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);
-				}
+		if (interaction.customId === "setup_cancel") {
+			activeSetupSessions.delete(guildId);
+			await interaction.update({
+				content: "❌ **Konfiguracja została anulowana.**",
+				embeds: [],
+				components: []
+			});
+		}
+
+		if (interaction.customId === "reportError") {
+			await interaction.reply({
+				content: "✅ **Dziękujemy!** Twoje zgłoszenie błędu zostało zarejestrowane.",
+				flags: [MessageFlags.Ephemeral]
+			});
 
-				const data = await response.json();
+			console.log(`[RAPORT BŁĘDU] Użytkownik ${interaction.user.tag} (ID: ${interaction.user.id}) zgłosił błędną klasyfikację.`);
 
-				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);
+			const originalEmbed = interaction.message.embeds[0];
+			if (originalEmbed) {
+				const logEmbed = EmbedBuilder.from(originalEmbed)
+					.setColor(0xFFAA00)
+					.setTitle("⚠️ Zgłoszenie błędu analizy")
+					.setDescription(`Użytkownik **${interaction.user.tag}** (ID: \`${interaction.user.id}\`) zgłosił błąd analizy w poniższym raporcie.`);
+				
+				await sendLogToDiscord(interaction.guild, logEmbed);
+			}
+		}
 
-				const replyMessage = 
-					`### Wyniki Analizy (${data.content_type.toUpperCase()})\n` +
-					`${statusEmoji}\n\n` +
-					`* **Pewność modelu:** \`${confidencePercent}%\`\n` +
-					`* **Użyty model:** \`${data.used_model}\`\n` +
-					`* **Czas przetwarzania:** \`${timeSec} sekund\`\n`;
+		if (interaction.customId === "modelCorrect") {
+			await interaction.reply({
+				content: "✅ **Dziękujemy!** Twoje potwierdzenie zostało pomyślnie zapisane.",
+				flags: [MessageFlags.Ephemeral]
+			});
 
-				await interaction.editReply({
-					content: replyMessage,
-				});
+			console.log(`[POTWIERDZENIE] Użytkownik ${interaction.user.tag} (ID: ${interaction.user.id}) potwierdził poprawną klasyfikację.`);
 
-			} catch (error) {
-				console.error("Błąd podczas analizy:", error);
-				await interaction.editReply({
-					content: `❌ Nie udało się przeprowadzić analizy.\n\n**Szczegóły błędu:**\n${error.message}`,
-				});
+			const originalEmbed = interaction.message.embeds[0];
+			if (originalEmbed) {
+				const logEmbed = EmbedBuilder.from(originalEmbed)
+					.setColor(0x00AAFF)
+					.setTitle("✅ Potwierdzona poprawność analizy")
+					.setDescription(`Użytkownik **${interaction.user.tag}** (ID: \`${interaction.user.id}\`) potwierdził poprawność raportu.`);
+				
+				await sendLogToDiscord(interaction.guild, logEmbed);
 			}
 		}
 	}