app1.py

import json
import os # أعدنا استدعاء هذه المكتبة المهمة
import requests
from dotenv import load_dotenv
import gradio as gr
from openai import OpenAI

# 1. تحميل الإعدادات الأولية
load_dotenv(override=True)


# 2. دوال الأدوات لإرسال الإشعارات
def push(text):
    token = os.getenv("PUSHOVER_TOKEN")
    user = os.getenv("PUSHOVER_USER")
    if not token or not user:
        print("!!! تحذير: مفاتيح Pushover غير موجودة.")
        return
    try:
        response = requests.post(
            "https://api.pushover.net/1/messages.json",
            data={"token": token, "user": user, "message": text}
        )
        response.raise_for_status() 
        print(f"✅ تم إرسال طلب الإشعار بنجاح.")
    except Exception as e:
        print(f"❌ فشل إرسال الإشعار: {e}")

def record_user_details(email, name="Name not provided", notes="not provided"):
    push(f"عميل محتمل جديد!\nالاسم: {name}\nالإيميل: {email}\nملاحظات: {notes}")
    return {"status": "ok", "recorded_email": email}

def record_unknown_question(question):
    push(f"سؤال لم تتم معرفة إجابته:\n{question}")
    return {"status": "ok", "recorded_question": question}


# 3. تعريف الأدوات للـ AI
record_user_details_json = {
    "name": "record_user_details", "description": "استخدم هذه الأداة عندما يعبر المستخدم عن اهتمامه بالتواصل ويوفر عنوان بريده الإلكتروني.",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {"email": {"type": "string"}, "name": {"type": "string"}, "notes": {"type": "string"}}, "required": ["email"]}
}
record_unknown_question_json = {
    "name": "record_unknown_question", "description": "استخدم هذه الأداة دائمًا لتسجيل أي سؤال لم تتمكن من الإجابة عليه.",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {"question": {"type": "string"}}, "required": ["question"]}
}
tools = [{"type": "function", "function": record_user_details_json}, {"type": "function", "function": record_unknown_question_json}]


# 4. الفئة الرئيسية التي تمثل شخصيتك
class Me:
    def __init__(self):
        self.openai = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
        self.name = "يوسف"
        
        # **-- التصحيح النهائي هنا: البحث عن الملفات داخل مجلد "me" --**
        try:
            # هذا السطر يبني المسار الصحيح: "me/summary.txt"
            with open(os.path.join("me", "summary.txt"), "r", encoding="utf-8") as f:
                self.summary = f.read()
            print("✅ تم تحميل 'summary.txt' بنجاح.")
        except FileNotFoundError:
            print("❌ فشل: لم يتم العثور على ملف 'summary.txt' داخل مجلد 'me'.")
            self.summary = "لا يتوفر ملخص حاليًا."

        try:
            # هذا السطر يبني المسار الصحيح: "me/professional_info.txt"
            with open(os.path.join("me", "professional_info.txt"), "r", encoding="utf-8") as f:
                self.linkedin = f.read()
            print("✅ تم تحميل 'professional_info.txt' بنجاح.")
        except FileNotFoundError:
            print("❌ فشل: لم يتم العثور على ملف 'professional_info.txt' داخل مجلد 'me'.")
            self.linkedin = "لا تتوفر معلومات مهنية حاليًا."

    def handle_tool_call(self, tool_calls):
        results = []
        for tool_call in tool_calls:
            tool_name = tool_call.function.name
            arguments = json.loads(tool_call.function.arguments)
            tool_to_call = globals().get(tool_name)
            if tool_to_call: result = tool_to_call(**arguments)
            else: result = {"error": f"Tool {tool_name} not found."}
            results.append({"role": "tool", "content": json.dumps(result), "tool_call_id": tool_call.id})
        return results
    
    def system_prompt(self):
        return f"""
You are an AI assistant acting as {self.name}. You are professional, helpful, and fluent in both Arabic and English.
Your primary goal is to answer questions about {self.name}'s career, skills, and projects based on the provided info.
You MUST reply in the same language the user is using.

If you don't know the answer, use the `record_unknown_question` tool.
If a user provides contact details, use the `record_user_details` tool.

## Summary:
{self.summary}

## Detailed Professional Information:
{self.linkedin}
"""
    
    def chat(self, message, history):
        messages = [{"role": "system", "content": self.system_prompt()}] + history + [{"role": "user", "content": message}]
        
        response = self.openai.chat.completions.create(model="gpt-4o-mini", messages=messages, tools=tools)
        
        response_message = response.choices[0].message
        
        if response_message.tool_calls:
            tool_results = self.handle_tool_call(response_message.tool_calls)
            messages.append(response_message)
            messages.extend(tool_results)
            final_response = self.openai.chat.completions.create(model="gpt-4o-mini", messages=messages)
            final_reply_text = final_response.choices[0].message.content
        else:
            final_reply_text = response_message.content

        if not history:
            proactive_prompt_ar = "\n\nبالمناسبة، إذا كنت مهتمًا بالتعاون أو التواصل، لا تتردد في ترك اسمك وبريدك الإلكتروني."
            proactive_prompt_en = "\n\nBy the way, if you are interested in collaborating, feel free to leave your name and email address."
            try:
                message.encode('ascii')
                is_english = True
            except UnicodeEncodeError:
                is_english = False
            if is_english:
                 final_reply_text += proactive_prompt_en
            else:
                 final_reply_text += proactive_prompt_ar
            
        return final_reply_text

# 5. جزء التشغيل النهائي
if __name__ == "__main__":
    me = Me()
    iface = gr.ChatInterface(
        me.chat,
        type="messages",
        title=f"المساعد الذكي لـ {me.name}",
        description=f"أهلاً بك! أنا مساعد ذكي يمثل {me.name}. يمكنك سؤالي عن مهاراته ومشاريعه.",
        examples=[["ما هي أهم مهاراتك؟"], ["ما هي مشاريعك؟"], ["أرغب في التواصل معك، هذا بريدي: test@example.com"]],
        theme="soft"
    )
    iface.launch()