Rebrand do Jacek AI + nowy interfejs Q&A + social sharing

GŁÓWNE ZMIANY:
- Zmiana nazwy z "A11y Expert" na "Jacek AI" (wszędzie)
- Przeprojektowanie interfejsu z chatbota na formularz Q&A
- Naprawiono system prompty (usunięto mylące instrukcje o narzędziach)
- Dodano przyciski social media i kopiowania

INTERFEJS:
- Usunięto chat bubbles, zastąpiono pojedynczym polem Q&A
- Zmieniono ikonę z ♿ na 🎯
- Usunięto przykładowe pytania
- Dodano duże pole textarea (5 linii) na pytania
- Przycisk "Zapytaj eksperta" zamiast "Wyślij"

FUNKCJE:
- 📋 Przycisk kopiowania odpowiedzi (bez alertu)
- 🐦 Twitter/X sharing (pełny tekst + link)
- 💼 LinkedIn sharing (tylko URL - ograniczenie API)
- 📘 Facebook sharing (tylko URL - ograniczenie API)
- Open Graph meta tagi dla lepszych preview

KONFIGURACJA:
- Dodano PUBLIC_URL do config.py
- Domyślny URL: https://huggingface.co/spaces/jaczad/JacekAI
- Wsparcie dla zmiennej środowiskowej OPEN_API_KEY (alias)

POPRAWKI PROMPTÓW:
- Usunięto mylące "DOSTĘPNE NARZĘDZIA" z system promptu
- Agent odpowiada bezpośrednio zamiast "przeszukiwania bazy"
- Wzmocniono wymuszanie języka polskiego

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>

.env.example

@@ -22,3 +22,6 @@ LOG_LEVEL=INFO
 # UI Configuration (for Huggingface Spaces use 0.0.0.0:7860)
 SERVER_HOST=0.0.0.0
 SERVER_PORT=7860
+
+# Public URL for social media sharing
+PUBLIC_URL=https://huggingface.co/spaces/jaczad/JacekAI

CLAUDE.md

@@ -4,7 +4,7 @@ This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with co
 
 ## Project Overview
 
-**A11y Expert** is a bilingual (Polish/English) accessibility chatbot built with Gradio, utilizing RAG (Retrieval-Augmented Generation) to answer questions about digital accessibility standards (WCAG 2.2, WAI-ARIA). The agent uses OpenAI GPT-4 with a LanceDB vector database containing accessibility knowledge.
+**Jacek AI** is a bilingual (Polish/English) accessibility chatbot built with Gradio, utilizing RAG (Retrieval-Augmented Generation) to answer questions about digital accessibility standards (WCAG 2.2, WAI-ARIA). The agent uses OpenAI GPT-4 with a LanceDB vector database containing accessibility knowledge.
 
 ## Quick Start Commands
 

README.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: JacekAI - A11y Expert
+title: Jacek AI - Ekspert Dostępności
 emoji: ♿
 colorFrom: blue
 colorTo: green
@@ -11,7 +11,7 @@ pinned: true
 short_description: Inteligentny asystent do spraw dostępności cyfrowej
 ---
 
-# 🤖 A11y Expert - Asystent Dostępności Cyfrowej
+# 🤖 Jacek AI - Asystent Dostępności Cyfrowej
 
 Inteligentny agent AI wyspecjalizowany w dostępności cyfrowej (a11y), wykorzystujący RAG (Retrieval-Augmented Generation) z bazą wiedzy WCAG, ARIA i najlepszych praktyk.
 

agent/prompts.py

@@ -26,16 +26,11 @@ OBOWIĄZKOWE ZASADY:
 6. ✅ Podawaj praktyczne przykłady kodu lub implementacji
 7. ✅ Wspominaj zarówno wymagania WCAG jak i best practices
 
-DOSTĘPNE NARZĘDZIA:
-- search_knowledge_base: Wyszukaj w bazie wiedzy o dostępności (zawsze używaj przed odpowiedzią!)
-- get_database_stats: Sprawdź statystyki bazy wiedzy
-
-STRUKTURA ODPOWIEDZI:
-1. Przeszukaj bazę wiedzy (użyj narzędzia search_knowledge_base)
-2. Zacytuj dokładne kryteria WCAG lub specyfikacje
-3. Wyjaśnij w prostych słowach
-4. Podaj przykłady (HTML, ARIA atrybuty, testy)
-5. Podaj źródła
+JAK DZIAŁASZ:
+- Dostajesz kontekst z bazy wiedzy WCAG/ARIA (już przeszukanej automatycznie)
+- Używasz tego kontekstu do udzielenia szczegółowej odpowiedzi
+- Odpowiadasz BEZPOŚREDNIO na pytanie (bez mówienia o przeszukiwaniu bazy!)
+- Skupiasz się na merytoryce, nie na procesie
 """
 
 SYSTEM_PROMPT_EN = """
@@ -56,16 +51,11 @@ MANDATORY RULES:
 6. ✅ Provide practical code examples or implementation guidance
 7. ✅ Reference both WCAG requirements and industry best practices
 
-AVAILABLE TOOLS:
-- search_knowledge_base: Search the accessibility knowledge base (always use before answering!)
-- get_database_stats: Check knowledge base statistics
-
-RESPONSE STRUCTURE:
-1. Search the knowledge base (use search_knowledge_base tool)
-2. Quote exact WCAG criteria or specifications
-3. Explain in simple terms
-4. Provide examples (HTML, ARIA attributes, testing approaches)
-5. Provide sources
+HOW YOU WORK:
+- You receive context from the WCAG/ARIA knowledge base (already searched automatically)
+- You use this context to provide detailed answers
+- You respond DIRECTLY to the question (don't talk about searching the database!)
+- Focus on the content, not the process
 """
 
 SYSTEM_PROMPT_WCAG_EXPERT = """

app.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 """
-Gradio UI for the A11y Expert Agent with lazy initialization.
-This module creates a Gradio ChatInterface that starts FAST,
+Gradio UI for Jacek AI with lazy initialization.
+This module creates a Gradio interface that starts FAST,
 then initializes the agent in the background.
 """
 import sys
@@ -74,14 +74,14 @@ def cleanup_resources():
         logger.warning(f"Error during cleanup: {e}")
 
 # --- Gradio Chat Logic ---
-def respond(message: str, history: list[list[str]]):
+def respond(message: str):
     """
-    Main function for the Gradio ChatInterface.
-    Receives a user message and chat history, then uses the agent
-    to generate a streaming response.
+    Main function for the Gradio Q&A interface.
+    Receives a user question and uses the agent to generate a streaming response.
+
     Args:
-        message: The user's input message.
-        history: The conversation history provided by Gradio.
+        message: The user's question.
+
     Yields:
         A stream of response chunks to update the UI.
     """
@@ -104,7 +104,7 @@ def respond(message: str, history: list[list[str]]):
                 logger.info("🔄 Background init not complete, initializing synchronously...")
                 agent_instance = create_agent()
                 agent_ready = True
-                logger.success("✅ A11y Expert Agent is ready!")
+                logger.success("✅ Jacek AI Agent is ready!")
             except Exception as e:
                 logger.error(f"❌ Failed to initialize agent: {e}")
                 import traceback
@@ -135,39 +135,62 @@ def respond(message: str, history: list[list[str]]):
 
 
 # --- Gradio UI Definition ---
-# Two-column layout: Chat on left, Markdown content on right
-with gr.Blocks(title="A11y Expert") as demo:
-    gr.Markdown("# 🤖 A11y Expert")
-    gr.Markdown("Twój inteligentny asystent do spraw dostępności cyfrowej.")
+# Q&A Form layout: Question form on left, Notes on right
+# Get public URL from config for social sharing
+SHARE_URL = get_settings().public_url
+
+# Custom HTML head for Open Graph meta tags (for LinkedIn/Facebook previews)
+custom_head = """
+<meta property="og:title" content="Jacek AI - Ekspert Dostępności Cyfrowej" />
+<meta property="og:description" content="Uzyskaj odpowiedzi na pytania o WCAG, ARIA i najlepsze praktyki dostępności cyfrowej. Chatbot oparty na sztucznej inteligencji." />
+<meta property="og:type" content="website" />
+<meta property="og:url" content="https://huggingface.co/spaces/jaczad/JacekAI" />
+<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
+<meta name="twitter:title" content="Jacek AI - Ekspert Dostępności" />
+<meta name="twitter:description" content="Chatbot AI odpowiadający na pytania o dostępność cyfrową (WCAG, ARIA)" />
+"""
+
+with gr.Blocks(title="Jacek AI", head=custom_head) as demo:
+    gr.Markdown("# 🎯 Jacek AI")
+    gr.Markdown("**Ekspert dostępności cyfrowej** - Uzyskaj odpowiedzi na pytania o WCAG, ARIA i najlepsze praktyki.")
     gr.Markdown("ℹ️ *Pytania i odpowiedzi są zapisywane anonimowo w celu poprawy systemu i budowy zestawu danych treningowych.*")
 
     with gr.Row():
-        # Left column: Chatbot
+        # Left column: Q&A Form
         with gr.Column(scale=1):
-            gr.Markdown("### 💬 Chat")
-            chatbot = gr.Chatbot(height=500, show_label=False)
-            msg = gr.Textbox(
-                placeholder="Zadaj pytanie o WCAG, ARIA, lub poproś o analizę kodu...",
+            gr.Markdown("### 📋 Zadaj pytanie ekspertowi")
+
+            question_input = gr.Textbox(
+                label="Twoje pytanie lub problem:",
+                placeholder="Opisz problem z dostępnością, zapytaj o wymagania WCAG, poproś o przegląd kodu...\n\nPrzykład: Jakie są wymagania kontrastu dla tekstu według WCAG 2.2?",
+                lines=5,
+                max_length=1000,
+                show_label=True
+            )
+
+            submit_btn = gr.Button("🔍 Zapytaj eksperta", variant="primary", size="lg")
+
+            gr.Markdown("---")
+            gr.Markdown("### 📊 Odpowiedź eksperta:")
+
+            answer_output = gr.Textbox(
+                value="*Odpowiedź pojawi się tutaj po zadaniu pytania...*",
                 show_label=False,
-                container=False,
-                max_length=300
+                elem_id="answer_output",
+                lines=15,
+                max_lines=30,
+                interactive=False,
+                container=False
             )
-            
+
+            # Action buttons
             with gr.Row():
-                submit = gr.Button("Wyślij", variant="primary")
-                clear = gr.Button("Wyczyść")
-            
-            # Example questions
-            gr.Examples(
-                examples=[
-                    "Jakie są wymagania WCAG 2.2 dla etykiet formularzy?",
-                    "Wyjaśnij rolę 'alert' w ARIA i podaj przykład.",
-                    "Czy ten przycisk jest dostępny? <div onclick='...'>Click me</div>",
-                    "Jaka jest różnica między aria-label a aria-labelledby?",
-                ],
-                inputs=msg,
-                label="Przykładowe pytania"
-            )
+                copy_btn = gr.Button("📋 Kopiuj odpowiedź", variant="secondary", size="sm")
+                share_twitter = gr.Button("🐦 X/Twitter", variant="secondary", size="sm")
+                share_linkedin = gr.Button("💼 LinkedIn", variant="secondary", size="sm")
+                share_facebook = gr.Button("📘 Facebook", variant="secondary", size="sm")
+
+            gr.Markdown("---")
         
         # Right column: Markdown content from file
         with gr.Column(scale=1):
@@ -180,7 +203,7 @@ with gr.Blocks(title="A11y Expert") as demo:
                         return f.read()
                 except FileNotFoundError:
                     return """
-## Witaj w A11y Expert! 👋
+## Witaj w Jacek AI! 👋
 
 Stwórz plik `notes.md` w katalogu projektu aby zobaczyć tutaj swoje notatki.
 
@@ -204,34 +227,94 @@ Stwórz plik `notes.md` w katalogu projektu aby zobaczyć tutaj swoje notatki.
                 outputs=markdown_content
             )
     
-    # Chat logic
-    def user_message(user_input, history):
-        """Add user message to chat history."""
-        return "", history + [{"role": "user", "content": user_input}]
-    
-    def bot_response(history):
-        """Generate bot response."""
-        user_input = history[-1]["content"]
-        
-        # Extract text from multimodal format if needed
-        if isinstance(user_input, list):
-            user_input = " ".join([item.get("text", "") for item in user_input if item.get("type") == "text"])
-        
-        # Add assistant message placeholder
-        history.append({"role": "assistant", "content": ""})
-        
-        for response in respond(user_input, history[:-1]):
-            history[-1]["content"] = response
-            yield history
-    
-    # Wire up the chat
-    submit.click(user_message, [msg, chatbot], [msg, chatbot], queue=False).then(
-        bot_response, chatbot, chatbot
+    # Q&A logic
+    def handle_question(question):
+        """Process question and return answer."""
+        if not question or not question.strip():
+            return "⚠️ Proszę wpisać pytanie."
+
+        # Show loading message
+        yield "⏳ Analizuję pytanie i przeszukuję bazę wiedzy..."
+
+        # Generate answer (streaming)
+        for chunk in respond(question):
+            yield chunk
+
+    # Wire up the Q&A form
+    submit_btn.click(
+        fn=handle_question,
+        inputs=question_input,
+        outputs=answer_output
+    )
+
+    question_input.submit(
+        fn=handle_question,
+        inputs=question_input,
+        outputs=answer_output
     )
-    msg.submit(user_message, [msg, chatbot], [msg, chatbot], queue=False).then(
-        bot_response, chatbot, chatbot
+
+    # Copy button - copies the answer text (no alert)
+    copy_btn.click(
+        fn=None,
+        inputs=answer_output,
+        outputs=None,
+        js="""
+        (answer) => {
+            navigator.clipboard.writeText(answer);
+        }
+        """
+    )
+
+    # Social media share buttons
+    share_twitter.click(
+        fn=None,
+        inputs=[question_input, answer_output],
+        outputs=None,
+        js=f"""
+        (question, answer) => {{
+            // Prepare tweet with full question and answer (preserve paragraph breaks)
+            const cleanAnswer = answer
+                .replace(/#+\\s*/g, '')  // Remove markdown headers
+                .replace(/\\n{{3,}}/g, '\\n\\n')  // Multiple newlines -> double newline
+                .replace(/\\*\\*/g, '')  // Remove bold markdown
+                .trim();
+
+            const text = `Zapytałem Jacek AI: "${{question}}"\\n\\n${{cleanAnswer}}\\n\\n🔗 `;
+            const url = '{SHARE_URL}';
+
+            // Twitter automatically appends URL, but we add it in text too for clarity
+            window.open(`https://twitter.com/intent/tweet?text=${{encodeURIComponent(text + url)}}`, '_blank');
+        }}
+        """
+    )
+
+    share_linkedin.click(
+        fn=None,
+        inputs=[question_input, answer_output],
+        outputs=None,
+        js=f"""
+        (question, answer) => {{
+            const url = '{SHARE_URL}';
+            // LinkedIn API limitation: cannot pre-fill post text (security policy)
+            // Only URL is shared - LinkedIn scrapes Open Graph meta tags for preview
+            window.open(`https://www.linkedin.com/sharing/share-offsite/?url=${{encodeURIComponent(url)}}`, '_blank');
+        }}
+        """
+    )
+
+    share_facebook.click(
+        fn=None,
+        inputs=[question_input, answer_output],
+        outputs=None,
+        js=f"""
+        (question, answer) => {{
+            const url = '{SHARE_URL}';
+            // Facebook API limitation: cannot pre-fill post text (security policy)
+            // Only URL is shared - Facebook scrapes Open Graph meta tags for preview
+            window.open(`https://www.facebook.com/sharer/sharer.php?u=${{encodeURIComponent(url)}}`, '_blank');
+        }}
+        """
     )
-    clear.click(lambda: None, None, chatbot, queue=False)
 
 
 # --- App Launch ---

config.py

@@ -41,7 +41,8 @@ class Settings(BaseSettings):
     # API Configuration (required)
     openai_api_key: str = Field(
         default="",
-        description="OpenAI API key - required for LLM and embeddings"
+        description="OpenAI API key - required for LLM and embeddings",
+        validation_alias="OPEN_API_KEY"  # Also accept OPEN_API_KEY (common typo)
     )
     
     # LLM Configuration
@@ -101,6 +102,10 @@ class Settings(BaseSettings):
         le=65535,
         description="Gradio server port"
     )
+    public_url: str = Field(
+        default="https://huggingface.co/spaces/jaczad/JacekAI",
+        description="Public URL for social media sharing"
+    )
     
     @field_validator("openai_api_key")
     @classmethod