Update app.py

app.py

@@ -1,224 +1,386 @@
 # app.py
 
 import gradio as gr
-from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM # Используем Auto классы для большей гибкости
-import random
+import google.generativeai as genai
+import os
 import re
-import torch # Убедимся, что torch импортирован
-
-# --- Выбор Модели ---
-# Заменяем на самую маленькую DeepSeek Coder Instruct
-# !!! ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: МОЖЕТ НЕ ЗАПУСТИТЬСЯ ИЛИ БЫТЬ ОЧЕНЬ МЕДЛЕННОЙ НА FREE CPU !!!
-CODE_MODEL_NAME = "deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-instruct"
-
-# --- Загрузка моделей ---
-GENERATOR_LOADED = False
-QA_LOADED = False
-generator = None
-qa_pipeline = None
-
-# 1. Модель для кодирования/генерации
-try:
-    # Для моделей кода часто лучше использовать AutoModelForCausalLM и AutoTokenizer напрямую
-    # Вместо pipeline('text-generation') это дает больше контроля
-    print(f"Загрузка токенизатора: {CODE_MODEL_NAME}")
-    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(CODE_MODEL_NAME, trust_remote_code=True)
-    print(f"Загрузка модели: {CODE_MODEL_NAME}")
-    # Загружаем с torch_dtype=torch.float16 для экономии памяти, если возможно
-    try:
-         generator_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-             CODE_MODEL_NAME,
-             trust_remote_code=True,
-             torch_dtype=torch.float16 # Пытаемся загрузить в половинной точности
-             )
-    except Exception as e_half: # Если float16 не поддерживается/вызывает ошибку, пробуем float32
-        print(f"Не удалось загрузить в float16 ({e_half}), пробую float32...")
-        generator_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-             CODE_MODEL_NAME,
-             trust_remote_code=True
-             )
+import time # Для имитации небольшой задержки и лучшего UX
 
-    # Создаем pipeline вручную
-    generator = pipeline('text-generation', model=generator_model, tokenizer=tokenizer, device=-1) # device=-1 значит CPU
-
-    print(f"Генератор кода/текста ({CODE_MODEL_NAME}) загружен.")
-    GENERATOR_LOADED = True
-except Exception as e:
-    print(f"ОШИБКА: Не удалось загрузить модель {CODE_MODEL_NAME}! {e}")
-    generator = None
-    generator_model = None
-    tokenizer = None
-    GENERATOR_LOADED = False
-
-# 2. QA Модель (оставляем как есть или можно убрать, если не нужна)
-QA_MODEL_NAME = 'timpal0l/mdeberta-v3-base-squad2'
-try:
-    qa_pipeline = pipeline('question-answering', model=QA_MODEL_NAME)
-    print(f"QA модель ({QA_MODEL_NAME}) загружена.")
-    QA_LOADED = True
-    # !!! ВНИМАНИЕ: Две модели могут потребовать слишком много RAM !!!
-    # !!! Возможно, стоит закомментировать загрузку QA, если возникают проблемы с памятью !!!
-except Exception as e:
-    print(f"ОШИБКА: Не удалось загрузить QA модель! {e}")
-    qa_pipeline = None
-    QA_LOADED = False
-
-
-# --- Встроенные знания (можно сократить, т.к. модель сама умнее) ---
-knowledge_base = {
-    "кто ты": f"Я Nova (использую модель {CODE_MODEL_NAME}), работающая на Hugging Face Spaces. Я специализируюсь на помощи с кодом и ответами на вопросы по программированию.",
-    "что ты умеешь": "Я могу пытаться генерировать код, объяснять его, находить ошибки (в определенной степени), отвечать на вопросы по программированию и поддерживать диалог.",
-    "как дела": "Работаю над кодом! А если серьезно - функционирую нормально.",
-    "помощь": "Спросите меня о программировании, попросите написать фрагмент кода (например, 'напиши функцию на python для суммирования списка'), или просто пообщаемся.",
-    "python": "Python - отличный высокоуровневый язык, известный своей читаемостью. Хорошо подходит для веб-разработки, анализа данных, ИИ и автоматизации.",
-    "javascript": "JavaScript - основной язык веб-фронтенда, позволяет делать страницы интерактивными. С Node.js используется и на бэкенде.",
-    # Убрали много базовых вещей, т.к. модель должна знать их сама
-}
-
-# --- Утилиты (clean_text, clean_generated_output - как раньше) ---
-def clean_text(text):
-    if not isinstance(text, str): return ""
-    text = text.lower().strip()
-    text = re.sub(r"^[?!.,\s]+|[?!.,\s]+$", "", text)
-    text = re.sub(r"\s+", " ", text)
-    return text
+# --- Конфигурация ---
+# Получаем ключ из секретов Hugging Face Spaces
+GOOGLE_API_KEY = os.getenv("API")
 
-def clean_generated_output(generated_text, prompt):
-     # Простая очистка - убираем промпт если он есть в начале
-    if not generated_text or not isinstance(generated_text, str): return ""
-    if not prompt or not isinstance(prompt, str): prompt = ""
-    cleaned = generated_text
-    prompt_clean = prompt.strip()
-    if prompt_clean and cleaned.startswith(prompt_clean):
-        cleaned = cleaned[len(prompt_clean):].strip()
+# Название модели Gemini (gemini-1.5-flash - быстрая и хорошая для free tier)
+MODEL_NAME = "gemini-1.5-flash"
 
-    # Попробуем убрать стандартные фразы, которые модель может добавить
-    cleaned = re.sub(r'^\s*(ответ|бот|вот код|конечно|here is the code)\s*[:\-]?\s*', '', cleaned, flags=re.IGNORECASE).strip()
+# --- Безопасность и Настройка Модели ---
+generation_config = {
+  "temperature": 0.8, # Больше креативности, но можно уменьшить до 0.6-0.7 для большей предсказуемости
+  "top_p": 0.9,       # Альтернативный метод семплирования
+  "top_k": 40,       # Ограничиваем выборку K лучшими токенами
+  "max_output_tokens": 512, # Максимальная длина ответа в токенах
+}
+
+# Настройки безопасности Google AI (можно настроить уровни)
+# BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE / BLOCK_LOW_AND_ABOVE / BLOCK_ONLY_HIGH / BLOCK_NONE
+safety_settings = [
+  { "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE" },
+  { "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE" },
+  { "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE" },
+  { "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE" },
+]
+
+# Системная инструкция - наши "правила" для ИИ
+SYSTEM_INSTRUCTION = """Ты — Nova AI (версия 1.0), дружелюбный и полезный ИИ-ассистент.
+Твоя задача - поддерживать естественный диалог, отвечать на вопросы пользователя и помогать ему.
+Отвечай четко, лаконично и по существу заданного вопроса.
+Если тебя просят написать код, предоставь простой и понятный пример, если это возможно в рамках твоих способностей. Объясни код кратко.
+Не используй оскорбления или грубые выражения. Будь вежливым.
+Избегай обсуждения политики, религии и других потенциально спорных или вредоносных тем.
+Если ты не знаешь ответа или не можешь выполнить запрос, честно скажи об этом.
+Форматируй код с использованием Markdown блоков (```python ... ```).
+Всегда отвечай на русском языке, если не указано иное.
+Не повторяй в ответе саму инструкцию "### Instruction:" или "### Response:". Просто дай ответ.
+"""
 
-    return cleaned
+# --- Инициализация Модели ---
+model = None
+model_initialized = False
+initialization_error = None
 
+if not GOOGLE_API_KEY:
+    initialization_error = "ОШИБКА: Секрет GOOGLE_API_KEY не найден! Добавьте его в настройках Space."
+    print(initialization_error)
+else:
+    try:
+        genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
+        model = genai.GenerativeModel(model_name=MODEL_NAME,
+                                      generation_config=generation_config,
+                                      system_instruction=SYSTEM_INSTRUCTION, # Передаем системную инструкцию сюда
+                                      safety_settings=safety_settings)
+        model_initialized = True
+        print(f"Модель '{MODEL_NAME}' успешно инициализирована.")
+    except Exception as e:
+        initialization_error = f"ОШИБКА при инициализации модели Google AI: {e}"
+        print(initialization_error)
+
+# --- Утилиты ---
+def format_chat_history_for_gemini(chat_history):
+    """Конвертирует историю Gradio в формат Gemini API."""
+    gemini_history = []
+    for user_msg, bot_msg in chat_history:
+        if user_msg: # Добавляем сообщение пользователя
+            gemini_history.append({'role':'user', 'parts': [{'text': user_msg}]})
+        if bot_msg: # Добавляем ответ модели
+            gemini_history.append({'role':'model', 'parts': [{'text': bot_msg}]})
+    return gemini_history
+
+def clean_response(text):
+    """Простая очистка ответа."""
+    if not text: return ""
+    # Убираем лишние пробелы
+    text = text.strip()
+    # Можно добавить другую очистку при необходимости
+    return text
 
-# --- Основная Функция Обработки (Упрощенная, больше полагаемся на модель) ---
+# --- Основная Функция Обработки ---
 def respond(message, chat_history):
+    global model, model_initialized, initialization_error # Доступ к глобальным переменным
+
     print("-" * 30)
     print(f"ВХОД: '{message}'")
-    user_message_clean = clean_text(message)
-    bot_response = ""
-
-    # 1. Проверка на точное совпадение в knowledge_base (ОСТАВЛЯЕМ для мета-вопросов)
-    if user_message_clean in knowledge_base:
-        bot_response = knowledge_base[user_message_clean]
-        print(f"Ответ [Точный]: {bot_response[:100]}...")
-
-    # 2. Основная генерация (используем модель DeepSeek Coder)
-    if not bot_response and GENERATOR_LOADED and generator:
-        print("Генерация ответа с помощью модели кода...")
-        # Формируем промпт в формате, который модель ожидает (часто нужен специальный формат для Instruct-моделей)
-        # Для DeepSeek Coder Instruct формат может быть таким:
-        prompt_list = []
-        prompt_list.append("### Instruction:")
-        # Добавим контекст из чата (если есть)
-        for user_msg, bot_msg in chat_history[-2:]: # Последние 2 обмена для контекста
-             prompt_list.append(f"User: {user_msg}")
-             if bot_msg: prompt_list.append(f"Assistant: {bot_msg}") # Используем Assistant
-        prompt_list.append(f"{message}") # Текущее сообщение как инструкция/вопрос
-        prompt_list.append("\n### Response:") # Приглашение для ответа
-
-        full_prompt = "\n".join(prompt_list)
-        print(f"Промпт для DeepSeek: ...{full_prompt[-600:]}") # Логируем конец
-
-        try:
-            # Параметры генерации для кода
-            # `max_new_tokens` - ограничивает длину *сгенерированного* текста
-            # `temperature` - контроль случайности (ниже = более предсказуемо)
-            # `top_p`, `top_k` - другие методы семплирования
-            # `eos_token_id` - ID токена конца последовательности (может помочь модели остановиться)
-            generated_output = generator(
-                full_prompt,
-                max_new_tokens=250, # Ограничим генерацию
-                temperature=0.7,
-                top_k=50,
-                top_p=0.95,
-                # eos_token_id=tokenizer.eos_token_id if tokenizer else None, # Помогает модели остановиться
-                pad_token_id=tokenizer.eos_token_id if tokenizer else 50256, # Часто нужно указать
-                num_return_sequences=1,
-                do_sample=True
-                )[0]['generated_text']
-
-            print(f"Сырой ответ DeepSeek: {generated_output}")
-
-            # Очистка - убираем весь промпт
-            bot_response = clean_generated_output(generated_output, full_prompt)
-            print(f"Очищенный ответ DeepSeek: {bot_response}")
-
-            # Дополнительно убираем инструкции, которые модель могла повторить
-            bot_response = bot_response.replace("### Instruction:", "").replace("### Response:", "").strip()
-
-            if not bot_response or len(bot_response) < 5:
-                bot_response = knowledge_base.get("не найдено", "Извините, не смог сгенерировать ответ.")
-                print("Ген��рация DeepSeek не удалась или слишком короткая.")
-
-        except Exception as e:
-            print(f"Ошибка при генерации DeepSeek: {e}")
-            bot_response = knowledge_base.get("ошибка генерации", f"Произошла ошибка при генерации: {e}")
-
-    # 3. Ответ по умолчанию
-    if not bot_response:
-        # Если генератор не загружен или ничего не получилось
-        if not GENERATOR_LOADED:
-            bot_response = "Модель для генерации кода не загружена."
-        else:
-            bot_response = knowledge_base.get("не найдено", "К сожалению, я пока не знаю, как на это ответить.")
-        print("Ответ [Заглушка/Ошибка]")
 
+    # Проверка инициализации
+    if not model_initialized or not model:
+        error_msg = initialization_error or "Модель не инициализирована."
+        chat_history.append((message, f"Ошибка системы: {error_msg}"))
+        return "", chat_history # Возвращаем ошибку в чат
+
+    # Проверка пустого сообщения
+    if not message or not message.strip():
+        chat_history.append((message, "Пожалуйста, введите сообщение."))
+        return "", chat_history
+
+    try:
+        # Форматируем историю для Gemini API
+        gemini_history = format_chat_history_for_gemini(chat_history)
+
+        # Создаем или продолжаем чат (start_chat для поддержания контекста)
+        # В новой версии API рекомендуется просто передавать историю каждый раз
+        # chat_session = model.start_chat(history=gemini_history)
+
+        print(f"Отправка запроса к Gemini (история {len(gemini_history)} сообщений)...")
+
+        # Отправляем сообщение модели
+        # Вместо start_chat передаем историю напрямую в generate_content
+        response = model.generate_content(
+             contents=gemini_history + [{'role':'user', 'parts': [{'text': message}]}],
+             # Не используем stream=True для простоты в Gradio
+             )
 
-    # Добавляем в историю и возвращаем
+
+        # --- Обработка Ответа ---
+        print("Получен ответ от Gemini.")
+
+        # Проверка на блокировку фильтрами безопасности
+        if not response.candidates:
+             # Ищем причину блокировки
+             block_reason = "Причина неизвестна"
+             try:
+                  if response.prompt_feedback.block_reason:
+                       block_reason = response.prompt_feedback.block_reason.name
+             except Exception:
+                  pass # Не всегда есть feedback
+             print(f"Ответ заблокирован фильтрами безопасности! Причина: {block_reason}")
+             bot_response = f"[Ответ заблокирован системой безопасности Google. Причина: {block_reason}]"
+        else:
+             # Извлекаем текст ответа
+              bot_response_raw = response.text
+              bot_response = clean_response(bot_response_raw)
+              print(f"Ответ Gemini (очищенный): {bot_response[:150]}...") # Логируем начало
+
+
+    except Exception as e:
+        error_text = f"Произошла ошибка при обращении к Google AI: {e}"
+        print(f"ОШИБКА: {error_text}")
+        # Проверяем на типичные ошибки API ключа
+        if "API key not valid" in str(e):
+            error_text += "\n\nПРОВЕРЬТЕ ВАШ GOOGLE_API_KEY в Секретах Spaces!"
+        elif "billing account" in str(e).lower():
+             error_text += "\n\nВозможно, требуется включить биллинг в Google Cloud (хотя бесплатный уровень Gemini должен работать без него)."
+        elif "quota" in str(e).lower():
+             error_text += "\n\nВозможно, вы превысили бесплатные лимиты запросов к API Gemini."
+
+        bot_response = f"[Системная ошибка: {error_text}]"
+
+    # Добавляем пару в историю Gradio
     chat_history.append((message, bot_response))
-    return "", chat_history
 
+    # Имитация небольшой задержки для лучшего восприятия
+    time.sleep(0.5)
+
+    return "", chat_history # Очищаем поле ввода и возвращаем обновленную историю
 
-# --- Gradio Интерфейс (CSS тот же) ---
+
+# --- Создание интерфейса Gradio с Красивым Оформлением и Анимацией ---
 custom_css = """
-.gradio-container { background-color: #f4f7f9; border-radius: 15px; padding: 25px; color: #333; }
-h1 { color: #1a237e; text-align: center; font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif; margin-bottom: 15px; font-weight: 600; }
-#title-markdown p { text-align: center; color: #546e7a; margin-top: -10px; margin-bottom: 25px;}
-#chatbot { background-color: #eceff1; border-radius: 12px; border: 1px solid #cfd8dc; padding: 10px; box-shadow: inset 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.05); }
+/* Общий фон */
+.gradio-container {
+    background: linear-gradient(135deg, #f5f7fa 0%, #c3cfe2 100%); /* Нежный серо-голубой градиент */
+    border-radius: 15px;
+    padding: 25px;
+    color: #333;
+}
+
+/* Заголовок */
+h1 {
+    color: #2c3e50; /* Темный серо-синий */
+    text-align: center;
+    font-family: 'Inter', 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif; /* Современный шрифт */
+    margin-bottom: 10px; /* Уменьшили отступ */
+    font-weight: 700; /* Жирнее */
+    letter-spacing: -0.5px;
+}
+#title-markdown p {
+     text-align: center;
+     color: #5a6a7a; /* Приглушенный цвет подзаголовка */
+     margin-top: -5px;
+     margin-bottom: 25px;
+     font-size: 0.95em;
+}
+#title-markdown a { color: #3498db; text-decoration: none; }
+#title-markdown a:hover { text-decoration: underline; }
+
+/* --- СТИЛИ ЧАТА --- */
+#chatbot {
+    background-color: #ffffff; /* Белый фон */
+    border-radius: 12px;
+    border: 1px solid #e0e4e7; /* Слегка видная рамка */
+    padding: 10px;
+    box-shadow: 0 4px 12px rgba(0, 0, 0, 0.05); /* Мягкая тень */
+}
+
+/* Анимация появления сообщений (простая) */
+@keyframes fadeIn { from { opacity: 0; transform: translateY(10px); } to { opacity: 1; transform: translateY(0); } }
+#chatbot > div { /* Применяем ко всем контейнерам сообщений */
+    animation: fadeIn 0.3s ease-out;
+}
+
+/* Сообщения пользователя */
 #chatbot .user-message .message-bubble-border { border: none !important; }
-#chatbot .user-message .message-bubble { background: #007bff !important; color: white !important; border-radius: 18px 18px 5px 18px !important; padding: 12px 18px !important; margin: 8px 5px 8px 0 !important; align-self: flex-end !important; max-width: 80% !important; box-shadow: 0 2px 4px rgba(0, 123, 255, 0.2); word-wrap: break-word; text-align: left;}
+#chatbot .user-message .message-bubble {
+    background: linear-gradient(to right, #007bff, #0056b3) !important; /* Синий градиент */
+    color: white !important;
+    border-radius: 18px 18px 5px 18px !important;
+    padding: 12px 18px !important;
+    margin: 8px 5px 8px 0 !important;
+    align-self: flex-end !important;
+    max-width: 80% !important;
+    box-shadow: 0 3px 6px rgba(0, 91, 179, 0.2);
+    word-wrap: break-word;
+    text-align: left;
+    font-size: 0.98em; /* Чуть меньше шрифт сообщения */
+    line-height: 1.5; /* Межстрочный интервал */
+}
+
+/* Сообщения бота */
 #chatbot .bot-message .message-bubble-border { border: none !important; }
-#chatbot .bot-message .message-bubble { background: #ffffff !important; color: #212529 !important; border: 1px solid #dee2e6 !important; border-radius: 18px 18px 18px 5px !important; padding: 12px 18px !important; margin: 8px 0 8px 5px !important; align-self: flex-start !important; max-width: 80% !important; box-shadow: 0 2px 4px rgba(0, 0, 0, 0.05); word-wrap: break-word; text-align: left;}
-#chatbot .bot-message .message-bubble pre { background-color: #f8f9fa; border: 1px solid #e9ecef; border-radius: 6px; padding: 10px; margin: 8px 0 5px 0; overflow-x: auto; word-wrap: normal; }
-#chatbot .bot-message .message-bubble pre code { background-color: transparent !important; color: #2d3748; font-family: 'Consolas', 'Monaco', 'Courier New', monospace; font-size: 0.9em; padding: 0; white-space: pre; }
-textarea { border: 1px solid #ced4da !important; border-radius: 10px !important; padding: 12px 15px !important; background-color: #ffffff; transition: border-color 0.3s ease, box-shadow 0.3s ease; font-size: 1rem; }
-textarea:focus { border-color: #80bdff !important; box-shadow: 0 0 0 0.2rem rgba(0, 123, 255, 0.25); outline: none; }
-button { border-radius: 10px !important; padding: 10px 15px !important; transition: background-color 0.2s ease, transform 0.1s ease !important; font-weight: 500 !important; border: none !important; }
-button:active { transform: translateY(1px); }
-button.primary { background-color: #007bff !important; color: white !important; }
-button.primary:hover { background-color: #0056b3 !important; box-shadow: 0 2px 5px rgba(0, 123, 255, 0.3); }
-button.secondary { background-color: #6c757d !important; color: white !important; }
-button.secondary:hover { background-color: #5a6268 !important; box-shadow: 0 2px 5px rgba(108, 117, 125, 0.3); }
+#chatbot .bot-message .message-bubble {
+    background: #f8f9fa !important; /* Очень светлый фон */
+    color: #343a40 !important; /* Почти черный текст */
+    border: 1px solid #e9ecef !important;
+    border-radius: 18px 18px 18px 5px !important;
+    padding: 12px 18px !important;
+    margin: 8px 0 8px 5px !important;
+    align-self: flex-start !important;
+    max-width: 80% !important;
+    box-shadow: 0 3px 6px rgba(0, 0, 0, 0.05);
+    word-wrap: break-word;
+    text-align: left;
+     font-size: 0.98em;
+     line-height: 1.5;
+}
+
+/* Аватар бота */
+#chatbot .bot-message img.avatar-image { /* Стили для аватарки бота */
+    width: 30px !important;
+    height: 30px !important;
+    margin-right: 8px !important; /* Отступ справа от аватарки */
+    border-radius: 50% !important;
+    align-self: flex-start; /* Прижать к верху бабла */
+    margin-top: 5px;
+}
+
+
+/* Блоки кода внутри сообщений бота */
+#chatbot .bot-message .message-bubble pre {
+    background-color: #e9ecef; /* Фон */
+    border: 1px solid #ced4da;
+    border-radius: 6px;
+    padding: 12px;
+    margin: 10px 0 5px 0;
+    overflow-x: auto;
+    word-wrap: normal;
+    box-shadow: inset 0 1px 2px rgba(0,0,0,0.05);
+}
+#chatbot .bot-message .message-bubble pre code {
+    background-color: transparent !important;
+    color: #212529; /* Цвет текста кода */
+    font-family: 'Fira Code', 'Consolas', 'Monaco', 'Courier New', monospace; /* Красивый шрифт для кода */
+    font-size: 0.9em;
+    padding: 0;
+    white-space: pre;
+}
+
+/* --- ОСТАЛЬНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ --- */
+textarea {
+    border: 1px solid #ced4da !important;
+    border-radius: 10px !important;
+    padding: 12px 15px !important;
+    background-color: #ffffff;
+    transition: border-color 0.3s ease, box-shadow 0.3s ease;
+    font-size: 1rem;
+    box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.05);
+}
+textarea:focus {
+    border-color: #80bdff !important;
+    box-shadow: 0 0 0 0.2rem rgba(0, 123, 255, 0.25), 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.05);
+    outline: none;
+}
+
+/* Кнопки */
+button {
+    border-radius: 10px !important;
+    padding: 11px 15px !important; /* Чуть меньше паддинг по высоте */
+    transition: all 0.2s ease !important; /* Плавнее анимация */
+    font-weight: 500 !important;
+    border: none !important;
+    box-shadow: 0 2px 4px rgba(0, 0, 0, 0.05); /* Базовая тень */
+}
+button:active {
+    transform: scale(0.98); /* Уменьшение при нажатии */
+    box-shadow: inset 0 2px 4px rgba(0, 0, 0, 0.1); /* Внутренняя тень при нажатии */
+}
+button.primary {
+    background: linear-gradient(to right, #007bff, #0056b3) !important; /* Градиент основной */
+    color: white !important;
+}
+button.primary:hover {
+    background: linear-gradient(to right, #0069d9, #004085) !important; /* Темнее градиент */
+     box-shadow: 0 4px 8px rgba(0, 123, 255, 0.2);
+}
+button.secondary {
+   background-color: #6c757d !important;
+   color: white !important;
+}
+button.secondary:hover {
+    background-color: #5a6268 !important;
+    box-shadow: 0 4px 8px rgba(108, 117, 125, 0.2);
+}
+
+/* Анимация спиннера (скрываем стандартный gradio прогресс, т.к. он часто глючит) */
+.progress-bar { display: none !important; }
+/* Вместо этого можно было бы добавить кастомный лоадер при желании, но пока оставим без него */
 """
 
-with gr.Blocks(css=custom_css, theme=gr.themes.Soft(primary_hue=gr.themes.colors.blue, secondary_hue=gr.themes.colors.slate)) as demo:
-    gr.Markdown("# 🤖 Nova (DeepSeek Test) 💡 <br> Используем модель для кода. Ответы могут быть ОЧЕНЬ медленными!")
+# --- Gradio Интерфейс ---
+with gr.Blocks(css=custom_css, theme=gr.themes.Soft(primary_hue=gr.themes.colors.indigo, secondary_hue=gr.themes.colors.slate)) as demo: # Новые цвета темы
+    with gr.Row():
+        # Аватарка для названия
+        gr.Image("https://img.icons8.com/external-flaticons-flat-flat-icons/64/external-nova-astronomy-flaticons-flat-flat-icons.png",
+                 width=60, height=60, scale=0, min_width=60, show_label=False, container=False) # Иконка
+        with gr.Column(scale=8):
+            gr.Markdown("# 🌠 Nova AI Alpha 1.0 ✨", elem_id="title-markdown")
+            gr.Markdown("<p>Чат-бот на базе Google Gemini. <a href='https://aistudio.google.com/' target='_blank'>Используется Gemini API</a>.</p>", elem_id="title-markdown")
 
     chatbot = gr.Chatbot(
-        label="Диалог", height=550, elem_id="chatbot",
-        show_copy_button=True, bubble_full_width=False,
-        avatar_images=(None, "https://img.icons8.com/plasticine/100/bot.png")
+        label="Диалог",
+        height=600, # Еще выше
+        elem_id="chatbot",
+        bubble_full_width=False,
+        avatar_images=(None, # Аватар юзера (можно добавить свою картинку)
+                       "https://img.icons8.com/plasticine/100/bot.png"), # Аватар бота
+        show_copy_button=True,
+        show_share_button=False # Скрываем кнопку шаринга gradio
         )
-    with gr.Row():
+
+    with gr.Row(equal_height=True): # Выравнивание элементов в ряду по высоте
         msg = gr.Textbox(
-            label="Ваше сообщение", placeholder="Напиши функцию python для...",
-            scale=4, show_label=False, container=False
+            label="Ваше сообщение",
+            placeholder="Спросите о Python, мире или просто скажите 'Привет!'...",
+            scale=5, # Больше места полю ввода
+            show_label=False,
+            container=False
         )
-        submit_btn = gr.Button("➤ Отправить", variant="primary", scale=1, min_width=120)
-        clear_btn = gr.Button("🗑️ Очистить", variant="secondary", scale=1, min_width=120)
-
-    msg.submit(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
-    submit_btn.click(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
-    clear_btn.click(lambda: (None, []), None, [msg, chatbot], queue=False)
-
-# Запуск
-demo.queue()
-demo.launch(debug=True)
+        submit_btn = gr.Button("➤ Отправить", variant="primary", scale=1, min_width=140) # Кнопка шире
+        clear_btn = gr.Button("🗑️ Очистить", variant="secondary", scale=1, min_width=140) # Кнопка шире
+
+    # --- Обработчики Событий ---
+    # Добавляем .then() для индикации загрузки (Gradio может не успевать отображать сложные статусы)
+    # Базовое решение - кнопка неактивна во время обработки
+
+    # При нажатии Enter
+    enter_event = msg.submit(
+        lambda: gr.update(interactive=False), None, outputs=[submit_btn] # Деактивировать кнопку при начале
+    ).then(
+        respond, inputs=[msg, chatbot], outputs=[msg, chatbot]
+    ).then(
+        lambda: gr.update(interactive=True), None, outputs=[submit_btn] # Активировать кнопку по завершении
+    )
+
+    # При нажатии кнопки Отправить
+    click_event = submit_btn.click(
+        lambda: gr.update(interactive=False), None, outputs=[submit_btn]
+    ).then(
+        respond, inputs=[msg, chatbot], outputs=[msg, chatbot]
+    ).then(
+        lambda: gr.update(interactive=True), None, outputs=[submit_btn]
+    )
+
+    # Очистка (остается без индикации)
+    clear_btn.click(lambda: ("", []), None, outputs=[msg, chatbot], queue=False) # Возвращает "" для msg
+
+
+# Запуск Gradio приложения
+demo.queue() # Очередь запросов - важно для API и ресурсов
+demo.launch(debug=True) # Включить Debug для отладки