Update app.py

app.py

@@ -3,41 +3,98 @@ import requests
 import os
 import json
 
+# 1. جلب المفتاح
 api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
 
-def check_api_key():
+def analyze_sentiment(text):
+    if not text:
+        return "يرجى إدخال نص.", "⚪"
+    
     if not api_key:
-        return "❌ خطأ: لم يتم العثور على المفتاح في الـ Secrets."
+        return "خطأ: لم يتم العثور على مفتاح API Key.", "❌"
+
+    # 2. استخدام أقوى نموذج متاح في قائمتك (Gemini 2.5 Flash)
+    # لاحظ: قمنا بتغيير اسم النموذج هنا بناءً على القائمة التي ظهرت لك
+    model_name = "gemini-2.5-flash" 
+    url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{model_name}:generateContent?key={api_key}"
+    
+    # 3. تجهيز الرسالة (Prompt) بتعليمات دقيقة
+    prompt_text = f"""
+    أنت نظام ذكي لتحليل المشاعر (Sentiment Analysis) للنصوص العربية (فصحى ولهجات).
+    
+    النص المراد تحليله: "{text}"
     
-    # نطلب من جوجل قائمة النماذج المتاحة لهذا المفتاح
-    url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models?key={api_key}"
+    المطلوب منك الرد بنسق JSON فقط يحتوي على:
+    - sentiment: (إيجابي، سلبي، أو محايد)
+    - reason: (سبب التصنيف في جملة قصيرة جداً)
+    - confidence: (نسبة مئوية تقديرية)
     
+    إذا لم تستطع الرد بـ JSON، اكتب النتيجة نصياً بشكل مختصر.
+    """
+    
+    payload = {
+        "contents": [{
+            "parts": [{"text": prompt_text}]
+        }]
+    }
+    
+    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
+
     try:
-        response = requests.get(url)
+        # 4. الاتصال المباشر
+        response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
+        
+        if response.status_code != 200:
+            return f"خطأ من جوجل ({response.status_code}): {response.text}", "❌"
+            
         data = response.json()
         
-        if "error" in data:
-            return f"❌ المفتاح لا يعمل. رسالة جوجل:\n{json.dumps(data['error'], indent=2, ensure_ascii=False)}"
+        # استخراج الرد
+        try:
+            result_text = data['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text']
             
-        if "models" in data:
-            # نستخرج أسماء النماذج فقط
-            model_names = [m['name'] for m in data['models']]
+            # تنظيف الرد
+            clean_result = result_text.replace("```json", "").replace("```", "").strip()
             
-            # تنسيق القائمة للعرض
-            formatted_list = "\n".join(model_names)
-            return f"✅ المفتاح يعمل بنجاح!\n\nالنماذج المتاحة لك هي:\n----------------\n{formatted_list}"
-        
-        return f"⚠️ رد غير متوقع من جوجل:\n{data}"
+            # تحديد الإيموجي واللون
+            emoji = "🤔"
+            if "إيجابي" in clean_result:
+                emoji = "🤩 إيجابي"
+            elif "سلبي" in clean_result:
+                emoji = "😡 سلبي"
+            else:
+                emoji = "😐 محايد"
+            
+            return clean_result, emoji
+
+        except Exception as e:
+            return f"فشل استخراج الرد: {str(e)} \nالرد الخام: {str(data)}", "⚠️"
 
     except Exception as e:
-        return f"خطأ في الاتصال: {str(e)}"
+        return f"خطأ في الاتصال: {str(e)}", "❌ فشل"
 
+# 5. تصميم واجهة انطباع (Entibaa) الاحترافية
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css=".gradio-container {direction: rtl; text-align: right;}") as demo:
-    gr.Markdown("# 🛠️ فحص مفتاح API")
     
-    btn = gr.Button("اضغط لفحص المفتاح والنماذج المتاحة", variant="primary")
-    output = gr.Textbox(label="نتيجة الفحص", lines=15, text_align="left")
+    with gr.Row():
+        gr.Markdown("# 📊 تطبيق انطباع (Entibaa)")
     
-    btn.click(check_api_key, outputs=output)
+    gr.Markdown(f"### يتم العمل الآن بواسطة محرك: **Gemini 2.5 Flash** ⚡")
+    
+    with gr.Row():
+        input_text = gr.Textbox(
+            label="أدخل التعليق هنا لتحليله", 
+            placeholder="مثال: التجربة كانت ممتازة والخدمة سريعة...",
+            lines=3,
+            text_align="right"
+        )
+    
+    analyze_btn = gr.Button("تحليل الانطباع 🚀", variant="primary")
+    
+    with gr.Row():
+        output_text = gr.Textbox(label="تقرير التحليل المفصل", lines=4, text_align="right")
+        sentiment_badge = gr.Label(label="النتيجة النهائية")
+
+    analyze_btn.click(analyze_sentiment, inputs=input_text, outputs=[output_text, sentiment_badge])
 
 demo.launch()