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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Usa un modelo avanzado compatible
-explain = pipeline("text2text-generation", model="describeai/gemini-small")
+explain = pipeline("text2text-generation", model="Salesforce/codet5-base")
 
 def explicar_codigo(code):
-    
-    prompt = (
-     "Eres un experto ingeniero de software que habla español. "
-     "Tu tarea es analizar y explicar el siguiente código Python **solamente en español**. "
-     "No uses inglés ni mezcles idiomas en ningún momento. "
-     "Explica en un lenguaje natural, claro y profesional. "
-     f"Aquí está el código:\n\n{code}"
-    )
-
-    output = explain(prompt, max_length=512, do_sample=False)
+    prompt = f"Explica detalladamente qué hace este fragmento de código Python:\n\n{code}\n\nRESPONDE EN ESPAÑOL."
+    output = explain(prompt, max_length=256, do_sample=False)
     return output[0]["generated_text"]
 
+# tu interfaz original (ejemplo)
 interface = gr.Interface(
     fn=explicar_codigo,
     inputs=gr.Textbox(lines=15, placeholder="Pega el código Python que quieras entender..."),
     outputs="text",
     title="Asistente IA para explicar código Python",
-    description="Este asistente explica cualquier código Python en lenguaje español claro y entendible.",
+    description="Pega código Python y este modelo avanzado lo explicará en lenguaje natural.",
     theme="default"
 )
 
-interface.launch()
+# --- INYECTAR HTML/JS para postMessage ---
+# Este HTML añade un listener dentro del espacio, que reenvía peticiones internas a /run/predict
+message_listener = gr.HTML("""
+<script>
+window.addEventListener('message', async (e) => {
+  try {
+    // validación mínima: esperar mensaje con .type === 'explain' (puedes ajustarlo)
+    if (!e.data || e.data.type !== 'explain') return;
+    const code = e.data.code || '';
+    // mostrar loader si quieres (no obligatorio)
+    // Llamada interna al endpoint del propio Gradio (misma origen => sin CORS)
+    const resp = await fetch('/run/predict', {
+      method: 'POST',
+      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+      body: JSON.stringify({ data: [code] })
+    });
+    const json = await resp.json();
+    const texto = json?.data?.[0] || '❌ El Space respondió sin contenido.';
+    // devolver al parent
+    window.parent.postMessage({ type: 'explain_result', text: texto }, '*');
+  } catch (err) {
+    window.parent.postMessage({ type: 'explain_result', text: '❌ Error interno en el Space.' }, '*');
+  }
+});
+</script>
+""")
+
+# Monta la UI: incorpora message_listener en el layout (por ejemplo al final)
+# Si usas .launch(layout=...) u otro layout, simplemente incluye 'message_listener' en la lista
+app = gr.Blocks()
+with app:
+    interface.render()  # si usas Interface
+    message_listener.render()
+
+# Lanzar
+app.launch()