Update app.py

app.py

@@ -64,7 +64,6 @@ def capabilities() -> Dict[str, Any]:
     return {
         "capabilities": [
             "advanced_visualizations",
-            "plotly_html",
             "matplotlib_seaborn_png",
         ]
     }
@@ -89,6 +88,7 @@ def sanitize_script(script: str) -> str:
     - Remove deprecated plt.style.use
     - Ensure seaborn theme is set
     - Avoid unsafe casts of string columns to float
+    - Remove any Plotly imports/usages (Plotly disabled)
     """
     try:
         # Force read_csv('data.csv')
@@ -120,6 +120,13 @@ def sanitize_script(script: str) -> str:
             script,
             count=1,
         )
+        # Strip Plotly imports and common usages
+        script = re.sub(r"^\s*import\s+plotly[\s\S]*?$", "", script, flags=re.MULTILINE)
+        script = re.sub(r"^\s*from\s+plotly[\s\S]*?$", "", script, flags=re.MULTILINE)
+        script = re.sub(r"px\.", "# px.", script)
+        script = re.sub(r"go\.", "# go.", script)
+        script = re.sub(r"\.write_html\(", "# .write_html(", script)
+        script = re.sub(r"\.write_image\(", "# .write_image(", script)
         return script
     except Exception:
         return script
@@ -155,14 +162,13 @@ POVINNÉ POKROČILÉ VIZUALIZACE:
 3. INTERAKTIVNÍ A 3D VIZUALIZACE:
    - 3D scatter plots s color mapping
    - Surface plots a contour plots
-   - Interactive plots s plotly
+   - Interaktivní prvky pouze pokud je to možné s matplotlib; preferujte statické PNG
    - Animated plots s matplotlib.animation
    - Subplot grids s komplexními layouty
 
 4. POKROČILÉ KNIHOVNY (POVINNÉ):
    - PyTorch pro deep learning vizualizace
    - scikit-learn pro ML algoritmy
-   - plotly pro interaktivní grafy
    - seaborn pro statistické grafy
    - matplotlib pro custom vizualizace
    - numpy pro numerické operace
@@ -177,10 +183,8 @@ TECHNICKÉ POŽADAVKY:
 - Uložte každý graf jako 'graph1.{output_format}', 'graph2.{output_format}', atd.
 - Hlavní graf uložte jako 'main.{output_format}'
 
-POVINNÉ PRO PLOTLY:
-- Importujte 'import plotly.io as pio' a zajistěte, že je nainstalován 'kaleido'
-- Pokud 'output_format' je 'png' nebo 'svg', použijte 'fig.write_image(...)' (Kaleido)
-- Pokud 'output_format' je 'html', použijte 'fig.write_html(...)'
+OMEZENÍ:
+- Plotly je zakázáno; nepoužívejte importy ani funkce Plotly
 
 KRITICKÉ SYNTAX POŽADAVKY:
 - NIKDY nepoužívejte plt.style.use() - je to ZASTARALÉ a způsobuje chyby!
@@ -192,30 +196,7 @@ KRITICKÉ SYNTAX POŽADAVKY:
  - PRO ML a numerické operace používejte pouze numerické sloupce: numeric_df = df.select_dtypes(include=['number'])
  - Nikdy neprovádějte df.astype(float) na celém DataFrame; místo toho použijte pd.to_numeric(..., errors='coerce') na jednotlivé sloupce nebo pracujte s numeric_df
 
-PŘÍKLAD POKROČILÉ VIZUALIZACE:
-```python
-# Clustering analysis
-from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN
-from sklearn.decomposition import PCA
-from sklearn.manifold import TSNE
-import plotly.express as px
-import plotly.graph_objects as go
-
-# PCA analysis
-pca = PCA(n_components=2)
-pca_result = pca.fit_transform(numeric_data)
-
-# Clustering
-kmeans = KMeans(n_clusters=3)
-clusters = kmeans.fit_predict(numeric_data)
-
-# 3D interactive plot
-fig = px.scatter_3d(df, x='PC1', y='PC2', z='PC3', color='cluster', 
-                    title='3D PCA with Clustering')
-fig.write_html('interactive_3d.html')
-```
-
-Vytvořte podobně pokročilý skript s více vizualizacemi!
+Vytvořte pokročilý skript s více vizualizacemi výhradně pomocí matplotlib a seaborn.
 """
     resp = client.messages.create(
         model="claude-3-5-sonnet-20241022",  # Funkční model