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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
+import tempfile
 
-# Pipeline de generación genérica que acepta prompts
 generador = pipeline("text-generation", model="IIC/MEL", trust_remote_code=True)
 
 def procesar_tarea(archivos, prompt):
     if not prompt:
-        return "", "Debes escribir un prompt"
+        return "", None, "Debes escribir un prompt"
     texto = ""
-    for f in archivos:
+    for fpath in archivos:
         try:
-            texto += f.read().decode("utf‑8") + "\n\n"
-        except:
-            texto += ""
+            with open(fpath, "r", encoding="utf‑8") as f:
+                texto += f.read() + "\n\n"
+        except Exception:
+            # Ignorar si no se puede leer
+            pass
     entrada = prompt + "\n\n" + texto
     salida = generador(entrada, max_new_tokens=512, do_sample=False)
     respuesta = salida[0].get("generated_text", "")
-    return respuesta, respuesta
+
+    # Guardar en un archivo temporal para descarga
+    tmp = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".txt", mode="w", encoding="utf‑8")
+    tmp.write(respuesta)
+    tmp.close()
+    return respuesta, tmp.name, None
 
 demo = gr.Interface(
     fn=procesar_tarea,
     inputs=[
-        gr.File(label="Sube documentos (.txt, .md, .pdf)", file_count="multiple", type="file"),
+        gr.File(label="Sube documentos (.txt, .md, .pdf)", file_count="multiple", type="filepath"),
         gr.Textbox(label="Prompt (instrucción)", lines=3, placeholder="Ej. Resume este texto, explica esto...")
     ],
     outputs=[
         gr.Textbox(label="Resultado (para copiar)", lines=10),
-        gr.File(label="Descargar resultado", file_name="resultado.txt")
+        gr.File(label="Descargar resultado", interactive=False)
     ],
     title="Interfaz MEL con Gradio",
     description="Sube tus documentos, escribe un prompt y recibe la salida generada. Puedes copiar el texto o descargarlo."