app.py

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 import gradio as gr
 
-def greet(name):
-    return "Hello " + name + "!!"
+# Funktion zur Code-Generierung für Next.js, TypeScript und TailwindCSS
+def generate_code(prompt):
+    """
+    Diese Funktion generiert Code basierend auf einem Benutzer-Prompt.
+    Sie simuliert die Interaktion mit dem DeepSeek-V3-Modell.
+    """
+    # Beispielantwort (kann durch eine echte API-Anfrage ersetzt werden)
+    example_response = f"""
+    // Generierter Code für: {prompt}
+    import React from 'react';
 
-demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
-demo.launch()
+    const MyComponent: React.FC = () => {{
+      return (
+        <div className="p-4 bg-blue-500 text-white">
+          <h1 className="text-2xl font-bold">Hello, Next.js mit TypeScript und TailwindCSS!</h1>
+          <p className="mt-2">Dies ist ein Beispiel für {prompt}.</p>
+        </div>
+      );
+    }};
+
+    export default MyComponent;
+    """
+    return example_response
+
+# Gradio Interface
+with gr.Blocks(fill_height=True) as demo:
+    with gr.Sidebar():
+        gr.Markdown("# Next.js + TypeScript + TailwindCSS Code Generator")
+        gr.Markdown("Dieser Space hilft dir, Code für Next.js (mit App Router), TypeScript und TailwindCSS zu generieren.")
+        gr.Markdown("Gib deine Anforderungen ein und erhalte den passenden Code.")
+    
+    with gr.Column():
+        # Eingabefeld für den Benutzer-Prompt
+        user_prompt = gr.Textbox(label="Beschreibe deine Anforderungen", placeholder="z.B. Erstelle eine Komponente mit einem Button und einem Textfeld...")
+        
+        # Ausgabefeld für den generierten Code
+        code_output = gr.Code(label="Generierter Code", language="typescript")
+        
+        # Schaltfläche zum Generieren des Codes
+        generate_button = gr.Button("Code generieren")
+    
+    # Interaktion: Button-Klick ruft die generate_code-Funktion auf
+    generate_button.click(fn=generate_code, inputs=user_prompt, outputs=code_output)
+
+# Starte die Gradio-App
+demo.launch()