import streamlit as st
import requests

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")

with st.sidebar:
    st.header("Настройки")
    api_url = st.text_input("Backend URL", "http://localhost:8000/generate")
    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
                })
                data = res.json()
                
                if data["status"] == "ok":
                    st.success("✅ Конфигурация валидна!")
                    st.code(data["config"], language="yaml")
                    st.download_button("Скачать .yml", data["config"], file_name="pipeline.yml")
                else:
                    st.error(f"❌ Ошибка валидации: {data['validation_error']}")
                    st.code(data["config"], language="yaml")
            except Exception as e:
                st.error(f"Ошибка подключения к бекенду: {e}")
    else:
        st.warning("Пожалуйста, введите описание.")