import gradio as gr

# Fonction pour classifier les prompts
def classifier_prompt(prompt):
    # Code pour classifier le prompt (ex: par type de contenu, domaine, style)
    categorie = "Génération de texte"  # Exemple de catégorie
    tags = ["Créatif", "Marketing"]  # Exemple de tags
    return categorie, tags

# Fonction pour charger la bibliothèque de prompts
def charger_prompts():
    # Code pour charger les prompts depuis un fichier ou une base de données
    prompts = [
        "Génère une description de produit pour un nouveau type de chaussures de course.",
        "Crée un slogan accrocheur pour une campagne publicitaire sur le recyclage.",
        "Écris une histoire courte sur un voyage dans le temps.",
    ]
    return prompts

# Fonction pour analyser la performance d'un prompt
def analyser_performance(prompt, reponse_ia):
    # Code pour analyser la qualité du prompt et de la réponse de l'IA
    score = 85  # Exemple de score
    analyse = "Le prompt est clair et précis, et la réponse de l'IA est pertinente."
    return score, analyse

# Fonction pour générer des suggestions de prompts
def generer_suggestions(idee):
    # Code pour générer des suggestions de prompts en fonction de l'idée
    suggestions = [
        f"Écris un poème sur {idee}.",
        f"Génère une image de {idee} dans le style de Van Gogh.",
        f"Compose une musique qui évoque {idee}."
    ]
    return suggestions

# Interface Gradio
with gr.Blocks() as demo:
    # Composants pour la classification des prompts
    prompt_input = gr.Textbox(lines=5, label="Entrez votre prompt")
    categorie_output = gr.Textbox(label="Catégorie")
    tags_output = gr.Textbox(label="Tags")
    classifier_button = gr.Button("Classifier")
    classifier_button.click(
        classifier_prompt, inputs=prompt_input, outputs=[categorie_output, tags_output]
    )

    # Composants pour la bibliothèque de prompts
    prompts_output = gr.Textbox(lines=5, label="Bibliothèque de prompts")
    charger_button = gr.Button("Charger")
    charger_button.click(charger_prompts, outputs=prompts_output)

    # Composants pour l'analyse de la performance
    # ... (à compléter)

    # Composants pour le générateur de prompts assisté par IA
    idee_input = gr.Textbox(label="Entrez une idée")
    suggestions_output = gr.Textbox(lines=5, label="Suggestions de prompts")
    generer_button = gr.Button("Générer")
    generer_button.click(generer_suggestions, inputs=idee_input, outputs=suggestions_output)

demo.launch()