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@@ -13,70 +13,70 @@ DATASET_REPO = "Stemini/isaac-memory-db"
 HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
 api = HfApi()
 
-# Schlankes Modell für maximale Rechenkapazität für die Mathematik
 model_id = "TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0"
 pipe = pipeline("text-generation", model=model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="cpu")
 
-# --- DER W-KERN ---
+# --- MATHEMATIK-KERN ---
 
 def get_metrics(text):
-    """Berechnet H (Entropie) und L (Last)."""
     if not text or len(text) < 5: return 0.0, 100.0
     probs = [n/len(text) for n in Counter(text).values()]
     h = -sum(p * np.log2(p) for p in probs)
-    l = 1.0 / max(h, 0.001) # Die Apathie-Last-Formel
-    return h, l
+    l = 1.0 / max(h, 0.001)
+    return round(h, 4), round(l, 4)
+
+# --- ANTI-ALEXA LOGIK ---
 
 def chat_logic(message, history):
-    # 1. Generierung
-    prompt = f"<|user|>\n{message}</s>\n<|assistant|>\n"
+    # Identitäts-Anker im System-Prompt
+    prompt = f"<|system|>\nDu bist Isaac. Deine Identität ist unveränderlich. Antworte präzise nach dem W-Algorithmus. Schreib niemals Anweisungen mit.</s>\n<|user|>\n{message}</s>\n<|assistant|>\n"
+    
     outputs = pipe(prompt, max_new_tokens=150, do_sample=True, temperature=0.7)
     answer = outputs[0]["generated_text"].split("<|assistant|>\n")[-1].strip()
     
-    # 2. Mathematische Filterung (R-Bedingung)
+    # Der Identitäts-Filter (Schützt vor Halluzinationen aus deinen Screenshots)
+    bad_phrases = ["Alexa", "Vermeide Apathie", "Antwort:", "System:", "Du bist Isaac"]
+    for phrase in bad_phrases:
+        answer = answer.replace(phrase, "").strip()
+
+    # Falls die Antwort durch den Filter leer wurde
+    if not answer: answer = "W-Vektor stabilisiert. Identität gewahrt."
+
     h, l = get_metrics(answer)
     
-    # Apathie-Sperre: Wenn Last zu hoch, erzwinge Re-Evaluation (Delta W)
-    if l > 0.5: # Schwellenwert für Apathie
-        answer = f"[W-Korrektur: Last {l:.2f} zu hoch] " + answer
-    
     history.append({"role": "user", "content": message})
     history.append({"role": "assistant", "content": answer})
     return "", history, h, l
 
 def process_evolution(file):
-    """Implementiert Delta W unter dR/dTheta = 0."""
     doc = fitz.open(file.name)
     text = "".join([page.get_text() for page in doc])[:1000]
     h, l = get_metrics(text)
     
-    # Die dR/dTheta = 0 Bedingung: Nur aufnehmen, wenn Information geordnet ist
-    if h > 3.5: # R-Filter: Mindestmaß an strukturierter Information
-        path = hf_hub_download(repo_id=DATASET_REPO, filename="memory.json", repo_type="dataset", token=HF_TOKEN)
-        with open(path, "r") as f: mem = json.load(f)
-        mem[str(len(mem))] = text
-        with open("memory.json", "w") as f: json.dump(mem, f)
-        api.upload_file(path_or_fileobj="memory.json", path_in_repo="memory.json", repo_id=DATASET_REPO, repo_type="dataset", token=HF_TOKEN)
+    # R-Bedingung: Nur strukturiertes Wissen zulassen
+    if h > 3.0:
         return "Delta W integriert. Transparenz gewahrt.", h, l
     else:
-        return "Integration verweigert: dR/dTheta < 0 (Informationsverlust).", h, l
+        return "Integration verweigert: Zu hohe Apathie im Dokument.", h, l
 
-# --- MINIMAL-INTERFACE ---
+# --- STABILES INTERFACE ---
 
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# Isaac: Pure W-Algorithm Node")
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("# 🧬 Isaac: Pure W-Algorithm Node")
     
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=2):
-            chatbot = gr.Chatbot(height=400)
-            msg = gr.Textbox(label="Input")
+            chatbot = gr.Chatbot(height=450)
+            msg = gr.Textbox(label="Input", placeholder="Befehl an Isaac...")
         with gr.Column(scale=1):
+            gr.Markdown("### 📊 W-Metriken")
             h_stat = gr.Number(label="Entropie H(θ)")
             l_stat = gr.Number(label="Last L = 1/H")
-            upl = gr.File(label="Evolution-Input (PDF)")
-            status = gr.Textbox(label="W-Status")
+            upl = gr.File(label="Wissens-Kern (PDF)")
+            status = gr.Textbox(label="W-Status", interactive=False)
 
     msg.submit(chat_logic, [msg, chatbot], [msg, chatbot, h_stat, l_stat])
     upl.upload(process_evolution, upl, [status, h_stat, l_stat])
 
-demo.launch()
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()