from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from transformers import pipeline, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

app = FastAPI(title="مساعد كتابة المقالات العربية")

class ArticleRequest(BaseModel):
    topic: str
    style: str = "academic"
    length: str = "medium"

class OutlineRequest(BaseModel):
    topic: str
    sections: int = 3

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "مرحباً بك في مساعد كتابة المقالات العربية"}

@app.post("/generate_outline")
async def generate_outline(request: OutlineRequest):
    try:
        # هنا سيتم إضافة منطق توليد الهيكل التفصيلي
        outline = {
            "title": request.topic,
            "sections": [
                "مقدمة",
                "العرض الرئيسي",
                "الخاتمة"
            ],
            "suggestions": [
                "فكر في إضافة أمثلة عملية",
                "اربط الموضوع بالواقع المعاصر",
                "اختم بتوصيات عملية"
            ]
        }
        return outline
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

@app.post("/improve_style")
async def improve_style(text: str):
    try:
        # هنا سيتم إضافة منطق تحسين الأسلوب
        improved_text = text  # سيتم تحسين هذا لاحقاً
        suggestions = [
            "حاول استخدام جمل أقصر",
            "تجنب تكرار الكلمات",
            "استخدم روابط منطقية بين الفقرات"
        ]
        return {
            "improved_text": improved_text,
            "suggestions": suggestions
        }
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)