import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Modelle laden
summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
headline_model = pipeline("text2text-generation", model="google/flan-t5-base")

def simplify_and_structure(text):
    if not text.strip() or len(text.strip()) < 30:
        return "❗ Bitte gib einen längeren Text ein."

    try:
        # Zusammenfassung erzeugen
        summary = summarizer(text, max_length=150, min_length=40, do_sample=False)[0]['summary_text']

        # Überschrift generieren
        headline_prompt = f"Schreibe eine passende Überschrift zu diesem Text:\n{text}"
        headline = headline_model(headline_prompt, max_length=20, do_sample=False)[0]['generated_text']

        # Strukturierte Ausgabe
        output = f"## 🏷 {headline.strip()}\n\n{summary.strip()}"
        return output
    except Exception as e:
        return f"⚠️ Fehler:\n{str(e)}"

# Gradio App
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("## 📚 Textvereinfachung & Überschrift (Mittelschulniveau)")

    input_text = gr.Textbox(label="📝 Ursprünglicher Text", lines=12)
    output_markdown = gr.Textbox(label="🧠 Ausgabe", lines=12, interactive=False)

    run_button = gr.Button("Vereinfachen & Überschrift erzeugen")

    run_button.click(fn=simplify_and_structure, inputs=input_text, outputs=output_markdown)

demo.launch()