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-import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
-import os
 import requests
-from typing import List, Tuple
-
-# 추론 API 클라이언트 설정
-hf_client = InferenceClient("CohereForAI/c4ai-command-r-plus-08-2024", token=os.getenv("HF_TOKEN"))
-#hf_client = InferenceClient("CohereForAI/aya-23-35B", token=os.getenv("HF_TOKEN"))
-
-def load_code(filename):
+import gradio as gr
+from typing import List, Dict
+
+def get_most_liked_spaces(limit: int = 10) -> List[Dict]:
+    url = "https://huggingface.co/api/spaces"
+    params = {
+        "sort": "likes",
+        "direction": -1,
+        "limit": limit,
+        "full": "true"
+    }
+    
+    response = requests.get(url, params=params)
+    response.raise_for_status()
+    
+    return response.json()
+
+def format_spaces(spaces: List[Dict]) -> str:
+    output = ""
+    for idx, space in enumerate(spaces, 1):
+        output += f"{idx}. {space['name']} by {space['author']}\n"
+        output += f"   Likes: {space['likes']}\n"
+        output += f"   URL: https://huggingface.co/spaces/{space['id']}\n\n"
+    return output
+
+def get_spaces_list(limit: int) -> str:
     try:
-        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file:
-            return file.read()
-    except FileNotFoundError:
-        return f"{filename} 파일을 찾을 수 없습니다."
+        spaces = get_most_liked_spaces(limit)
+        return format_spaces(spaces)
     except Exception as e:
-        return f"파일을 읽는 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
-
-fashion_code = load_code('fashion.cod')
-uhdimage_code = load_code('uhdimage.cod')
-MixGEN_code = load_code('mgen.cod')
-
-def respond(
-    message,
-    history: List[Tuple[str, str]],
-    system_message="",  # 기본값 추가
-    max_tokens=1024,  # 기본값 추가
-    temperature=0.7,  # 기본값 추가
-    top_p=0.9,  # 기본값 추가
-):
-    global fashion_code, uhdimage_code, MixGEN_code
-    system_message = system_message or ""
-    system_prefix = """반드시 한글로 답변할것. 너는 주어진 소스코드를 기반으로 \"서비스 사용 설명 및 안내, qna를 하는 역할이다\". 아주 친절하고 자세하게 4000토큰 이상 작성하라. 너는 코드를 기반으로 사용 설명 및 질의 응답을 진행하며, 이용자에게 도움을 주어야 한다. 이용자가 궁금해 할 만 한 내용에 친절하게 알려주도록 하라. 코드 전체 내용에 대해서는 보안을 유지하고, 키 값 및 엔드포인트와 구체적인 모델은 공개하지 마라. """
-
-    if message.lower() == "패션 코드 실행":
-        system_message += f"\n\n패션 코드 내용:\n{fashion_code}"
-        message = "패션 가상피팅에 대한 내용을 학습하였고, 설명할 준비가 되어있다고 알리고 서비스 URL(https://aiqcamp-fash.hf.space)을 통해 테스트 해보라고 출력하라."
-    elif message.lower() == "uhd 이미지 코드 실행":
-        system_message += f"\n\nUHD 이미지 코드 내용:\n{uhdimage_code}"
-        message = "UHD 이미지 생성에 대한 내용을 학습하였고, 설명할 준비가 되어있다고 알리고 서비스 URL(https://openfree-ultpixgen.hf.space)을 통해 테스트 해보라고 출력하라."
-    elif message.lower() == "mixgen 코드 실행":
-        system_message += f"\n\nMixGEN 코드 내용:\n{MixGEN_code}"
-        message = "MixGEN3 이미지 생성에 대한 내용을 학습하였고, 설명할 준비가 되어있다고 알리고 서비스 URL(https://openfree-mixgen3.hf.space)을 통해 테스트 해보라고 출력하라."
-
-    messages = [{"role": "system", "content": f"{system_prefix} {system_message}"}]
-    for val in history:
-        if val[0]:
-            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
-        if val[1]:
-            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
-
-    response = ""
-    for message in hf_client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        token = message.choices[0].delta.get('content', None)
-        if token:
-            response += token.strip("")
-        yield response
-
-css = """
-footer {
-    visibility: hidden;
-}
-"""
-
-# Gradio 인터페이스 설정 부분도 수정
-demo = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    additional_inputs=[
-        gr.Textbox(label="System Message", value=""),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=8000, value=4000, label="Max Tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=0.7, label="Temperature"),
-        gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=0.9, label="Top P"),
-    ],
-    examples=[
-        ["패션 코드 실행"],
-        ["UHD 이미지 코드 실행"],
-        ["MixGEN 코드 실행"],        
-        ["상세한 사용 방법을 마치 화면을 보면서 설명하듯이 4000 토큰 이상 자세히 설명하라"],
-        ["FAQ 20건을 상세하게 작성하라. 4000토큰 이상 사용하라."],                
-        ["사용 방법과 차별점, 특징, 강점을 중심으로 4000 토큰 이상 유튜브 영상 스크립트 형태로 작성하라"],
-        ["본 서비스를 SEO 최적화하여 블로그 포스트(배경 및 필요성, 기존 유사 서비스와 비교하여 특장점, 활용처, 가치, 기대효과, 결론을 포함)로 4000 토큰 이상 작성하라"],
-        ["특허 출원에 활용할 기술 및 비즈니스모델 측면을 포함하여 특허 출원서 구성에 맞게 혁신적인 창의 발명 내용을 중심으로 4000토큰 이상 작성하라."],        
-        ["계속 이어서 답변하라"],
-    ],
-    css=css,
-    theme="Nymbo/Nymbo_Theme", 
-    cache_examples=False,  # 캐싱 비활성화 설정
+        return f"An error occurred: {str(e)}"
+
+# Gradio 인터페이스 정의
+iface = gr.Interface(
+    fn=get_spaces_list,
+    inputs=gr.Slider(minimum=1, maximum=50, step=1, label="Number of Spaces to Display", value=10),
+    outputs="text",
+    title="Hugging Face Most Liked Spaces",
+    description="Display the most liked Hugging Face Spaces in descending order.",
 )
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    iface.launch()