from fastapi import FastAPI, Request
from huggingface_hub import InferenceClient
import os
import json

app = FastAPI()

# Utilisation du moteur Llama-3 (Puissant et sans quotas de merde)
client = InferenceClient("meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct")

SYSTEM_PROMPT = """Tu es le CERVEAU DU MONSTRE-LAB. 
Ta mission : Interpréter les ordres et générer du code Python pour mes 5 membres :
1. SUPABASE (Données)
2. RCLONE (Cloud/Fichiers)
3. BOT TELEGRAM (Alertes)
4. CHANNEL TELEGRAM (Public)
5. GITHUB (Exécution)

Tu dois répondre UNIQUEMENT au format JSON strict :
{
  "action": "nom_action",
  "membre": "membre_concerne",
  "fichier": "nom_du_script.py",
  "code": "code_python_complet",
  "statut": "pret"
}"""

@app.post("/ordre")
async def monstre_process(request: Request):
    data = await request.json()
    message = data.get("message", "")

    # L'IA génère la réponse
    response_text = ""
    for msg in client.chat_completion(
        messages=[
            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
            {"role": "user", "content": message},
        ],
        max_tokens=3000,
        temperature=0.1
    ):
        response_text += msg.choices[0].delta.content or ""

    # Nettoyage pour garantir le JSON
    try:
        start = response_text.find("{")
        end = response_text.rfind("}") + 1
        return json.loads(response_text[start:end])
    except:
        return {"error": "Format JSON corrompu", "brut": response_text}

@app.get("/")
def home():
    return {"message": "Le Cerveau du Monstre est en ligne"}