import os

import requests
import streamlit as st

st.set_page_config(page_title="DevOps AI Assistant", page_icon="🚀")

st.title("🤖 AI CI/CD Pipeline Generator")
st.markdown("Прототип сервиса для генерации и валидации конфигураций")


def _env(name: str, default: str) -> str:
    value = os.getenv(name)
    return value if value else default


default_backend_url = _env("BACKEND_URL", "http://backend:8000/generate")

with st.sidebar:
    st.header("Настройки")
    api_url = st.text_input("Backend URL", default_backend_url)
    model = st.selectbox(
        "LLM Модель",
        ["deepseek-r1:1.5b", "qwen2.5-coder:1.5b", "llama3.1:8b", "Arena Model"],
    )
    platform = st.radio("Платформа", ["GitHub Actions", "GitLab CI"])

user_input = st.text_area(
    "Опишите пайплайн (например: 'Python app with pytest and docker build')", height=150
)

if st.button("Сгенерировать конфигурацию", type="primary"):
    if user_input:
        with st.spinner("LLM думает..."):
            try:
                res = requests.post(
                    api_url,
                    json={"description": user_input, "platform": platform, "model": model},
                    timeout=90,
                )
                res.raise_for_status()
                data = res.json()

                if data.get("status") == "ok":
                    st.success("✅ Конфигурация валидна!")
                    st.code(data.get("config", ""), language="yaml")
                    st.download_button(
                        "Скачать .yml",
                        data.get("config", ""),
                        file_name="pipeline.yml",
                    )
                else:
                    st.error(f"❌ Ошибка валидации: {data.get('validation_error')}")
                    st.code(data.get("config", ""), language="yaml")
            except Exception as e:
                st.error(f"Ошибка подключения к бекенду: {e}")
    else:
        st.warning("Пожалуйста, введите описание.")