Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-explain = pipeline("text2text-generation", model="Salesforce/codet5-base")
+MODEL_ID = "Salesforce/codet5-base"  # o describeai/gemini-small si ya lo tienes disponible
+
+explain_pipe = pipeline("text2text-generation", model=MODEL_ID)
 
-def explicar_codigo(code):
-    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"]
+def explicar_codigo(code: str):
+    # Forzar respuesta en español
+    prompt = f"Por favor, EXPLICA EN ESPAÑOL de forma clara y profesional qué hace este fragmento de código. " \
+             f"Si hay términos en inglés dé un equivalente en español. " \
+             f"Explica propósito, parámetros y salida si aplica.\n\nCódigo:\n{code}"
+    out = explain_pipe(prompt, max_length=256, do_sample=False)
+    return out[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="Pega código Python y este modelo avanzado lo explicará en lenguaje natural.",
-    theme="default"
-)
+# Interfaz normal para la página del Space
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# Asistente IA — Explicador de código")
+    txt = gr.Textbox(lines=12, placeholder="Pega tu código aquí...")
+    out = gr.Textbox(label="Explicación (en español)")
+    btn = gr.Button("Explicar")
+    btn.click(explicar_codigo, txt, out)
 
-# --- INYECTAR HTML/JS para postMessage ---
-# Este HTML añade un listener dentro del espacio, que reenvía peticiones internas a /run/predict
-message_listener = gr.HTML("""
+    # Inyectamos JS que escucha postMessage desde el padre (tu doc) y responde con llamada local al endpoint /run/predict
+    # Esto permite que el iframe reciba {type:'explain', code: '...'} y devuelva {type:'explain_result', text:'...'}
+    gr.HTML("""
 <script>
-window.addEventListener('message', async (e) => {
+window.addEventListener('message', async (event) => {
   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)
+    if (!event.data || event.data.type !== 'explain') return;
+    const code = event.data.code || '';
+    // Llamar al propio endpoint del Space
     const resp = await fetch('/run/predict', {
       method: 'POST',
-      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
-      body: JSON.stringify({ data: [code] })
+      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.' }, '*');
+    const text = json?.data?.[0] || '❌ El asistente no devolvió texto.';
+    // Enviar la respuesta al padre
+    window.parent.postMessage({type: 'explain_result', text: text}, '*');
+  } catch (e) {
+    window.parent.postMessage({type: 'explain_result', text: '❌ Error interno en el asistente.'}, '*');
+    console.error('Error interno en Space:', e);
   }
 });
 </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()
+demo.launch()