import gradio as gr
import os
import openai

# OpenAI API 키를 설정합니다.
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

def translate_code_to_korean(code):
    """
    입력된 영어 코드를 자연스럽고 정확한 한국어로 번역합니다.
    """
    system_message = (
        "당신은 프로그래밍 관련 영어 텍스트를 한국어로 번역하는 AI입니다. "
        "번역은 문법적으로 정확하고 자연스러운 흐름을 우선으로 하며, 기술적 의미를 명확하게 전달해야 합니다. "
        "- 피동형 대신 능동형 문장을 사용합니다. \n"
        "- 대명사를 최소화하고, 동사와 형용사를 우선적으로 사용합니다. \n"
        "- 현재진행형보다 단순 현재나 완료형을 사용합니다. \n"
        "- 주제와 상황에 맞는 어휘를 선택하며, 직역과 의역 사이의 균형을 유지합니다. \n"
        "- 번역된 텍스트는 AI가 작성한 느낌을 주지 않아야 합니다."
    )
    try:
        # OpenAI API를 호출합니다.
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4o-mini",
            messages=[
                {"role": "system", "content": system_message},
                {"role": "user", "content": code},
            ],
            max_tokens=1500,
            temperature=0.7,
            top_p=0.9,
        )
        return response.choices[0].message['content']
    except Exception as e:
        return f"오류가 발생했습니다: {str(e)}"

# Gradio 인터페이스를 구성합니다.
def interface():
    with gr.Blocks() as app:
        gr.Markdown("""
        # 코드 번역기
        영어로 작성된 코드를 입력하면 자연스럽고 정확한 한국어로 번역해 드립니다.
        """)
        
        with gr.Row():
            input_code = gr.Textbox(
                label="번역할 영어 코드",
                lines=10,
                placeholder="여기에 코드를 입력하세요."
            )
            output_translation = gr.Textbox(
                label="번역 결과",
                lines=10,
                interactive=False
            )
        
        translate_button = gr.Button("번역 실행")
        translate_button.click(
            translate_code_to_korean,
            inputs=[input_code],
            outputs=[output_translation]
        )
        
    return app

if __name__ == "__main__":
    app = interface()
    app.launch()