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 import gradio as gr
-import ast
-from transformers import pipeline
-import pyflakes.api
-from pyflakes.reporter import Reporter
-import io
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
+import torch
 
-# Cargar modelo de Hugging Face para análisis semántico
-analyzer = pipeline("text2text-generation", model="Salesforce/codet5-base")
+# Cargar modelo y tokenizer
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/codebert-base")
+model = AutoModel.from_pretrained("microsoft/codebert-base")
 
-# Función que analiza el código
+# Función para "analizar" código con CodeBERT
 def analizar_codigo(codigo):
-    errores = ""
-    explicacion = ""
-
-    # Verificación de sintaxis con pyflakes
-    reporter_output = io.StringIO()
-    reporter = Reporter(reporter_output, reporter_output)
+    errores = "⚠️ No se realizó análisis de sintaxis (solo compatible con Python)."
+    
     try:
-        # Analizar código con pyflakes
-        pyflakes.api.check(codigo, filename="<input>", reporter=reporter)
-        errores_sintaxis = reporter_output.getvalue()
+        # Obtener embeddings del código
+        inputs = tokenizer(codigo, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
+        with torch.no_grad():
+            outputs = model(**inputs)
 
-        if errores_sintaxis:
-            errores = f"❌ Errores de sintaxis detectados:\n{errores_sintaxis}"
-            explicacion = "Revisa los errores de sintaxis indicados y corrígelos antes de continuar."
-            return errores, explicacion
-        else:
-            errores = "✅ Sintaxis válida"
+        # Simulación de análisis lógico: mostrar dimensiones del embedding
+        emb_shape = outputs.last_hidden_state.shape
+        explicacion = (
+            f"✅ El código fue procesado correctamente con CodeBERT.\n\n"
+            f"Embedding shape: {emb_shape}\n"
+            f"(usa estos embeddings para tareas de clasificación, detección de errores, etc.)"
+        )
     except Exception as e:
-        errores = f"❌ Error al analizar la sintaxis: {str(e)}"
-        explicacion = "Hubo un problema al analizar la sintaxis del código. Asegúrate de que el código sea correcto."
+        explicacion = f"❌ Error al analizar el código: {str(e)}"
 
-    # Análisis semántico con modelo
-    prompt = f"Analiza el siguiente código en Python y explica si hay errores lógicos o semánticos:\n\n{codigo}"
-    try:
-        resultado = analyzer(prompt, max_length=256, do_sample=False)[0]['generated_text']
-        return errores, resultado
-    except Exception as e:
-        return errores, f"❌ Error al analizar semánticamente el código: {str(e)}"
+    return errores, explicacion
 
-# ⬇️ Interfaz Gradio
+# Interfaz con Gradio
 demo = gr.Interface(
     fn=analizar_codigo,
-    inputs=gr.Textbox(lines=15, label="Pega tu función aquí"),
+    inputs=gr.Textbox(lines=15, label="Pega tu código JavaScript aquí"),
     outputs=[
         gr.Textbox(label="Estado de la sintaxis"),
-        gr.Textbox(label="Análisis semántico (lógico)")
+        gr.Textbox(label="Análisis semántico (embeddings de CodeBERT)")
     ],
-    title="🔍 Analizador de errores en funciones de programación",
-    description="Este Space detecta errores de sintaxis y semánticos (lógicos) en funciones en Python."
+    title="🔍 Analizador básico de código JavaScript con CodeBERT",
+    description=(
+        "Este Space procesa tu código JavaScript con CodeBERT para obtener representaciones internas (embeddings). "
+        "No se realiza análisis de sintaxis ni generación textual automática."
+    )
 )
 
 demo.launch()