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 """
-Meu Primeiro Space - Teste
-Aula 9: Hugging Face Spaces e Gradio
+GERADOR DE POSTS PARA REDES SOCIAIS
+Aula 9: Versão Web com Hugging Face Spaces + Gradio
+
+Transforma o código da Aula 8 (Google Colab) em aplicação web
 """
 
 import gradio as gr
+import requests
+import os
+from datetime import datetime
+from PIL import Image
+from io import BytesIO
+
+# API Key vem dos Secrets (configurado em Settings)
+HUGGINGFACE_API_KEY = os.environ.get("HF_TOKEN")
+
+# Verificar se API key existe
+if not HUGGINGFACE_API_KEY:
+    raise ValueError("⚠️ API Key não configurada! Configure HF_TOKEN nos Secrets")
+
+# URLs e modelos (SEM símbolos < >)
+BASE_URL = "https://router.huggingface.co/v1"
+MODELO_TEXTO = "meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct"
+MODELO_IMAGEM = "black-forest-labs/FLUX.1-schnell"
+
+# Headers para requisições
+headers = {
+    "Authorization": f"Bearer {HUGGINGFACE_API_KEY}",
+    "Content-Type": "application/json"
+}
+
+# Opções da interface
+NICHOS_DISPONIVEIS = [
+    "Fitness e Vida Saudável",
+    "Alimentação e Nutrição",
+    "Motivação e Desenvolvimento Pessoal",
+    "Negócios e Empreendedorismo",
+    "Viagens e Turismo",
+    "Tecnologia e Inovação"
+]
+
+ESTILOS_DISPONIVEIS = [
+    "Inspirador e motivacional",
+    "Educativo e informativo",
+    "Divertido e descontraído",
+    "Profissional e técnico"
+]
+
 
-def gerar_mensagem(nome, tema):
+# ============================================
+# FUNÇÕES DE GERAÇÃO (adaptadas da Aula 8)
+# ============================================
+
+def gerar_texto(tema, nicho, estilo):
+    """
+    Gera texto usando API do Hugging Face
+
+    Diferença da Aula 8:
+    - Aula 8: função imprimia no console
+    - Aula 9: função retorna string (para o Gradio)
     """
-    Função simples para testar o Gradio
 
-    Parâmetros:
-        nome: nome do usuário
-        tema: tema do post
+    url = f"{BASE_URL}/chat/completions"
+
+    payload = {
+        "model": MODELO_TEXTO,
+        "messages": [
+            {
+                "role": "system",
+                "content": f"Você é um criador de conteúdo especializado em {nicho}."
+            },
+            {
+                "role": "user",
+                "content": f"""Crie uma legenda criativa para Instagram sobre: {tema}
+
+Requisitos:
+- Estilo: {estilo}
+- Tamanho: 100-150 palavras
+- Estrutura: gancho inicial + desenvolvimento + call-to-action
+- Incluir 4-5 hashtags relevantes no final
+- Tom: próximo, empático e motivador
+- Usar no máximo 3 emojis
+
+Escreva apenas a legenda, sem introduções ou explicações."""
+            }
+        ],
+        "max_tokens": 350,
+        "temperature": 0.7,
+        "stream": False
+    }
+
+    try:
+        response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=60)
 
-    Retorna:
-        mensagem: string formatada
+        if response.status_code == 200:
+            resultado = response.json()
+            texto = resultado['choices'][0]['message']['content'].strip()
+            return texto
+        else:
+            return f"❌ Erro ao gerar texto: {response.status_code}\\n{response.text}"
+
+    except Exception as e:
+        return f"❌ Erro: {str(e)}"
+
+
+def gerar_imagem(descricao):
+    """
+    Gera imagem usando API do Hugging Face
+
+    Diferença da Aula 8:
+    - Aula 8: salvava arquivo .png
+    - Aula 9: retorna objeto PIL Image (Gradio mostra automaticamente)
     """
-    mensagem = f"""
-🎉 Olá, {nome}!
 
-Em breve vamos gerar um post incrível sobre: {tema}
+    try:
+        from huggingface_hub import InferenceClient
+
+        client = InferenceClient(api_key=HUGGINGFACE_API_KEY)
 
-Por enquanto, estamos testando se o Space funciona corretamente.
+        # Adicionar prompt engineering para melhor qualidade
+        prompt = f"{descricao}, professional photography, vibrant colors, high quality, 4k"
+
+        # Gerar imagem
+        image = client.text_to_image(
+            prompt=prompt,
+            model=MODELO_IMAGEM
+        )
 
-✅ Se você está vendo esta mensagem, está tudo funcionando!
+        return image  # Retorna objeto PIL Image
+
+    except Exception as e:
+        print(f"Erro ao gerar imagem: {str(e)}")
+        return None
+
+
+# ============================================
+# FUNÇÃO PRINCIPAL PARA O GRADIO
+# ============================================
+
+def gerar_post_interface(tema, nicho, estilo, descricao_imagem, gerar_img):
     """
+    Função principal que o Gradio chama quando usuário clica no botão.
+
+    IMPORTANTE: Esta função é diferente da Aula 8!
+
+    Aula 8 (Colab):
+    - Função imprimia resultados
+    - Salvava arquivos
+    - Usávamos print()
+
+    Aula 9 (Spaces):
+    - Função RETORNA valores
+    - Gradio mostra automaticamente
+    - Usamos return
 
-    return mensagem
-
-# Criar interface Gradio
-interface = gr.Interface(
-    fn=gerar_mensagem,
-    inputs=[
-        gr.Textbox(
-            label="Seu Nome",
-            placeholder="Digite seu nome aqui"
-        ),
-        gr.Textbox(
-            label="Tema do Post",
-            placeholder="Ex: motivação para treinar"
+    Parâmetros (vindos dos campos da interface):
+        tema: str - tema digitado pelo usuário
+        nicho: str - dropdown selecionado
+        estilo: str - radio button selecionado
+        descricao_imagem: str - descrição para imagem
+        gerar_img: bool - checkbox (True/False)
+
+    Retorna (para o Gradio mostrar):
+        texto: str - legenda gerada
+        imagem: PIL.Image ou None - imagem gerada
+        status: str - mensagem de status
+    """
+
+    # Validação de entrada
+    if not tema or len(tema.strip()) < 3:
+        return (
+            "⚠️ Por favor, digite um tema válido (mínimo 3 caracteres).",
+            None,
+            "❌ Validação falhou"
         )
-    ],
-    outputs=gr.Textbox(
-        label="Mensagem Gerada",
-        lines=10
-    ),
-    title="🚀 Gerador de Posts - Versão Teste",
-    description="Esta é uma versão de teste. Digite seu nome e um tema para ver a mensagem."
-)
+
+    # Etapa 1: Gerar texto
+    status_atual = "⏳ Gerando texto..."
+    texto = gerar_texto(tema, nicho, estilo)
+
+    # Verificar se houve erro
+    if texto.startswith("❌"):
+        return texto, None, "❌ Erro ao gerar texto"
+
+    # Etapa 2: Gerar imagem (se solicitado)
+    imagem = None
+    if gerar_img:
+        # Validar descrição da imagem
+        if not descricao_imagem or len(descricao_imagem.strip()) < 3:
+            descricao_imagem = f"{tema} related image, professional photography"
+
+        status_atual = "⏳ Gerando imagem..."
+        imagem = gerar_imagem(descricao_imagem)
+
+        if imagem is None:
+            status_final = "⚠️ Texto gerado, mas houve erro na imagem"
+        else:
+            status_final = "✅ Post completo gerado com sucesso!"
+    else:
+        status_final = "✅ Texto gerado com sucesso!"
+
+    # Retornar 3 valores (um para cada output do Gradio)
+    return texto, imagem, status_final
+
+
+# ============================================
+# INTERFACE GRADIO
+# ============================================
+
+# Usar gr.Blocks para layout customizado
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="Gerador de Posts") as demo:
+
+    # Cabeçalho
+    gr.Markdown("""
+    # 🚀 Gerador de Posts para Redes Sociais
+    ### Crie legendas profissionais e imagens com IA em segundos!
+
+    **Como usar:**
+    1. Escolha seu nicho e estilo
+    2. Digite o tema do post
+    3. (Opcional) Adicione descrição para imagem
+    4. Clique em **Gerar Post**
+    """)
+
+    # Dividir em 2 colunas
+    with gr.Row():
+        # COLUNA ESQUERDA: Inputs
+        with gr.Column(scale=1):
+            gr.Markdown("### ⚙️ Configurações do Post")
+
+            # Dropdown para nicho
+            nicho_input = gr.Dropdown(
+                choices=NICHOS_DISPONIVEIS,
+                value=NICHOS_DISPONIVEIS[0],
+                label="Nicho",
+                info="Escolha a área de atuação do seu conteúdo"
+            )
+
+            # Radio buttons para estilo
+            estilo_input = gr.Radio(
+                choices=ESTILOS_DISPONIVEIS,
+                value=ESTILOS_DISPONIVEIS[0],
+                label="Estilo de Escrita",
+                info="Tom e abordagem da sua legenda"
+            )
+
+            # Campo de texto para tema
+            tema_input = gr.Textbox(
+                label="Tema do Post",
+                placeholder="Ex: motivação para treinar no inverno",
+                lines=2,
+                info="Seja específico para melhores resultados"
+            )
+
+            gr.Markdown("### 🎨 Imagem (Opcional)")
+
+            # Checkbox para gerar imagem
+            gerar_img_checkbox = gr.Checkbox(
+                label="Gerar imagem junto com o texto",
+                value=True,
+                info="Desmarque para gerar apenas texto (mais rápido)"
+            )
+
+            # Campo para descrição da imagem
+            descricao_img_input = gr.Textbox(
+                label="Descrição da Imagem (em inglês)",
+                placeholder="Ex: person exercising at gym, motivated",
+                lines=2,
+                info="Descreva o que deve aparecer na imagem"
+            )
+
+            # Botão de gerar
+            gerar_btn = gr.Button(
+                "✨ Gerar Post",
+                variant="primary",
+                size="lg"
+            )
+
+        # COLUNA DIREITA: Outputs
+        with gr.Column(scale=1):
+            gr.Markdown("### 📋 Resultado")
+
+            # Status da geração
+            status_output = gr.Textbox(
+                label="Status",
+                value="Aguardando...",
+                interactive=False,
+                max_lines=1
+            )
+
+            # Texto gerado
+            texto_output = gr.Textbox(
+                label="Legenda Gerada",
+                lines=12,
+                show_copy_button=True,
+                info="Clique no ícone para copiar!"
+            )
+
+            # Imagem gerada
+            imagem_output = gr.Image(
+                label="Imagem Gerada",
+                type="pil",
+                height=400
+            )
+
+    # Exemplos prontos (aparecem abaixo)
+    gr.Markdown("### 💡 Experimente estes exemplos:")
+    gr.Examples(
+        examples=[
+            [
+                "motivação para treinar no frio",
+                "Fitness e Vida Saudável",
+                "Inspirador e motivacional",
+                "person exercising outdoors in winter, motivated, energetic",
+                True
+            ],
+            [
+                "receita saudável de café da manhã",
+                "Alimentação e Nutrição",
+                "Educativo e informativo",
+                "healthy breakfast bowl, colorful fruits, wooden table",
+                True
+            ],
+            [
+                "dicas de produtividade para empreendedores",
+                "Negócios e Empreendedorismo",
+                "Profissional e técnico",
+                "productive workspace, organized desk, laptop",
+                False
+            ]
+        ],
+        inputs=[
+            tema_input,
+            nicho_input,
+            estilo_input,
+            descricao_img_input,
+            gerar_img_checkbox
+        ]
+    )
+
+    # Conectar botão com função
+    # Quando botão é clicado:
+    # 1. Gradio pega valores dos inputs
+    # 2. Chama gerar_post_interface()
+    # 3. Recebe os 3 retornos
+    # 4. Mostra nos outputs correspondentes
+    gerar_btn.click(
+        fn=gerar_post_interface,
+        inputs=[
+            tema_input,
+            nicho_input,
+            estilo_input,
+            descricao_img_input,
+            gerar_img_checkbox
+        ],
+        outputs=[
+            texto_output,
+            imagem_output,
+            status_output
+        ],
+        show_progress="full"
+    )
+
+    # Footer
+    gr.Markdown("""
+    ---
+    **Desenvolvido no Curso de Python com IA** |
+    🤖 Powered by Llama 3.1 & FLUX |
+    ⚡ Hugging Face Spaces + Gradio
+    """)
 
 # Lançar aplicação
 if __name__ == "__main__":
-    interface.launch()
+    demo.launch()