Update app.py

app.py

@@ -17,13 +17,11 @@ GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
 genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)
 model = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21")
 
-
 def get_headers():
     if not HF_TOKEN:
         raise ValueError("Hugging Face token not found in environment variables")
     return {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"}
 
-
 def get_file_content(space_id: str, file_path: str) -> str:
     file_url = f"https://huggingface.co/spaces/{space_id}/raw/main/{file_path}"
     try:
@@ -35,7 +33,6 @@ def get_file_content(space_id: str, file_path: str) -> str:
     except requests.RequestException:
         return f"Error fetching content for file: {file_path}"
 
-
 def get_space_structure(space_id: str) -> Dict:
     try:
         files = hf_api.list_repo_files(repo_id=space_id, repo_type="space")
@@ -62,26 +59,20 @@ def get_space_structure(space_id: str) -> Dict:
         print(f"Error in get_space_structure: {str(e)}")
         return {"error": f"API request error: {str(e)}"}
 
-
 def format_tree_structure(tree_data: Dict, indent: str = "") -> str:
     if "error" in tree_data:
         return tree_data["error"]
     formatted = f"{indent}{'📁' if tree_data.get('type') == 'directory' else '📄'} {tree_data.get('name', 'Unknown')}\n"
     if tree_data.get("type") == "directory":
-        # 디렉토리를 먼저, 파일을 나중에 표시
         for child in sorted(tree_data.get("children", []), key=lambda x: (x.get("type", "") != "directory", x.get("name", ""))):
             formatted += format_tree_structure(child, indent + "  ")
     return formatted
 
+def adjust_lines_for_code(code_content: str, min_lines: int = 10, max_lines: int = 100) -> int:
+    num_lines = len(code_content.split('\n'))
+    return min(max(num_lines, min_lines), max_lines)
 
 def analyze_space(url: str, progress=gr.Progress()):
-    """
-    HuggingFace Space의 app.py와 파일구조 등을 불러와서:
-    1) 코드 요약
-    2) 코드 분석
-    3) 사용법
-    등을 반환합니다.
-    """
     try:
         space_id = url.split('spaces/')[-1]
         if not re.match(r'^[\w.-]+/[\w.-]+$', space_id):
@@ -106,8 +97,8 @@ def analyze_space(url: str, progress=gr.Progress()):
         usage = explain_usage(app_content)
 
         lines_for_app_py = adjust_lines_for_code(app_content)
-
         progress(1.0, desc="완료")
+
         return app_content, tree_view, tree_structure, space_id, summary, analysis, usage, lines_for_app_py
 
     except Exception as e:
@@ -116,13 +107,6 @@ def analyze_space(url: str, progress=gr.Progress()):
         return f"오류가 발생했습니다: {str(e)}", "", None, "", "", "", "", 10
 
 
-def adjust_lines_for_code(code_content: str, min_lines: int = 10, max_lines: int = 100) -> int:
-    """
-    코드의 줄 수에 맞춰 표시할 lines 수를 동적으로 조정합니다.
-    """
-    num_lines = len(code_content.split('\n'))
-    return min(max(num_lines, min_lines), max_lines)
-
 # --------------------------------------------------
 # Gemini 2.0 Flash Thinking 모델 (LLM) 함수들
 # --------------------------------------------------
@@ -135,7 +119,7 @@ def format_chat_history(messages: List[ChatMessage]) -> List[Dict]:
     """
     formatted = []
     for m in messages:
-        if hasattr(m, "metadata") and m.metadata:  # 'Thinking' 메시지는 제외
+        if hasattr(m, "metadata") and m.metadata:  # 'Thinking' 메시지는 무시
             continue
         role = "assistant" if m.role == "assistant" else "user"
         formatted.append({"role": role, "parts": [m.content or ""]})
@@ -145,9 +129,6 @@ def format_chat_history(messages: List[ChatMessage]) -> List[Dict]:
 import google.generativeai as genai
 
 def gemini_chat_completion(system_message: str, user_message: str, max_tokens: int = 200, temperature: float = 0.7) -> str:
-    """
-    시스템 & 유저 메시지로 Gemini 모델에게 스트리밍 요청. 최종 텍스트 반환
-    """
     init_msgs = [
         ChatMessage(role="system", content=system_message),
         ChatMessage(role="user", content=user_message)
@@ -175,7 +156,6 @@ def summarize_code(app_content: str):
     except Exception as e:
         return f"요약 생성 중 오류 발생: {str(e)}"
 
-
 def analyze_code(app_content: str):
     system_msg = (
         "You are a deep thinking AI. You may use extremely long chains of thought to deeply consider the problem "
@@ -195,7 +175,6 @@ def analyze_code(app_content: str):
     except Exception as e:
         return f"분석 생성 중 오류 발생: {str(e)}"
 
-
 def explain_usage(app_content: str):
     system_msg = (
         "You are a deep thinking AI. You may use extremely long chains of thought to deeply consider the problem "
@@ -213,9 +192,9 @@ def explain_usage(app_content: str):
 def stream_gemini_response(user_message: str, conversation_state: List[ChatMessage]) -> Iterator[List[ChatMessage]]:
     """
     Gemini에 스트리밍 요청. 
-    빈 메시지도 여기서 처리(에러 없이)하도록 함.
+    user_message가 빈 문자열이어도 예외 없��� 처리.
     """
-    # 만약 user_message가 완전 빈 문자열이라면, 모델 호출 대신 간단 안내
+    # 빈 메시지 처리
     if not user_message.strip():
         conversation_state.append(
             ChatMessage(
@@ -235,7 +214,6 @@ def stream_gemini_response(user_message: str, conversation_state: List[ChatMessa
     response_buffer = ""
     thinking_complete = False
 
-    # 'Thinking' 표시용 메시지 추가
     conversation_state.append(
         ChatMessage(
             role="assistant",
@@ -296,50 +274,31 @@ def stream_gemini_response(user_message: str, conversation_state: List[ChatMessa
         yield conversation_state
 
 
-def convert_to_display_tuples(messages: List[ChatMessage]) -> List[Tuple[str, str]]:
+def convert_for_messages_format(messages: List[ChatMessage]) -> List[Dict[str, str]]:
     """
-    ChatMessage 리스트 -> (user, assistant) 튜플 리스트
+    Chatbot에 type="messages"로 넘기기 위해,
+    ChatMessage 리스트 -> [{"role": "...", "content": "..."}] 목록으로 변환
     """
-    result = []
-    i = 0
-    while i < len(messages):
-        if messages[i].role == "user":
-            user_text = messages[i].content
-            assistant_text = ""
-            if i + 1 < len(messages) and messages[i+1].role == "assistant":
-                assistant_text = messages[i+1].content
-                i += 2
-            else:
-                i += 1
-            result.append((user_text, assistant_text))
-        else:
-            # assistant 단독
-            result.append(("", messages[i].content))
-            i += 1
-    return result
-
+    output = []
+    for msg in messages:
+        output.append({"role": msg.role, "content": msg.content})
+    return output
 
 def user_submit_message(msg: str, conversation_state: List[ChatMessage]):
-    """
-    사용자가 메시지를 입력할 때 호출
-    """
     conversation_state.append(ChatMessage(role="user", content=msg))
-    # 입력창은 비워줌
+    # 입력창 클리어
     return "", conversation_state
 
-
 def respond_wrapper(message: str, conversation_state: List[ChatMessage], max_tokens, temperature, top_p):
     """
-    Gemini에 스트리밍 요청 -> 대화 이력을 갱신 -> (user, assistant) 튜플로 변환하여 화면에 표시
+    Gemini 스트리밍 -> conversation_state 갱신 -> messages format에 맞춰 변환 후 반환
     """
     for updated_messages in stream_gemini_response(message, conversation_state):
-        yield "", convert_to_display_tuples(updated_messages)
+        # ChatMessage -> [{"role":"user"/"assistant", "content": "..."}] 로 변환
+        yield "", convert_for_messages_format(updated_messages)
 
 
 def create_ui():
-    """
-    Gradio UI를 구성하는 함수
-    """
     try:
         css = """
         footer {visibility: hidden;}
@@ -378,11 +337,11 @@ def create_ui():
                 with gr.TabItem("AI 코드챗"):
                     gr.Markdown("## 예제를 입력 또는 소스 코드를 붙여넣고 질문하세요")
 
-                    # Chatbot에 type="messages"로 설정 (권장)
+                    # Chatbot: type="messages"
                     chatbot = gr.Chatbot(
                         label="대화",
                         height=400,
-                        type="messages"
+                        type="messages"  # 이후엔 [{"role":..., "content":...}] 형식
                     )
 
                     msg = gr.Textbox(
@@ -416,11 +375,9 @@ def create_ui():
                     ]
                     gr.Examples(examples, inputs=msg)
 
-                    # 대화 상태(채팅 기록)는 ChatMessage 객체로만 관리
+                    # 대화 상태
                     conversation_state = gr.State([])
 
-                    # 1) 유저 메시지 입력 -> user_submit_message
-                    # 2) respond_wrapper -> Gemini 스트리밍 -> 대화 업데이트 -> (user,assistant) 변환하여 chatbot 표시
                     msg.submit(
                         user_submit_message, 
                         inputs=[msg, conversation_state],