milestone 3 - connected Modules to app.py, FileManager: added function open_file for connection between file clicking and editor in app.py, ChatManager: made connections to SystemPrompter, SystemPrompter: wrote systemprompt, added file_context through session_state to prompts

ChatManager.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 from openai import OpenAI
 from dotenv import load_dotenv
 import os
+from SystemPrompter import generate_prompt
 
 
 load_dotenv(dotenv_path=".env")
@@ -19,16 +20,16 @@ def get_client() -> OpenAI:
 client = get_client()
 
 
-def send_message(message):
+def send_message(message: str):
     # hier gehts darum, die message vorzubereiten -> also nachricht aus den Chatfenster mit systemprompts und file_conntext verknüpfen
     # hier auch Zeug zusammenkürzen wenns zu lang wird?
-    return "Explain what a system prompt is."
+    prompt = generate_prompt(message)
+    response = send_prompt(prompt)
+    return response
 
-def receive_response():
+def send_prompt(prompt: str):
     # hier wird send_message() aufgerufen, damit dann geschickt werden kann
     response = client.responses.create(
-        input=send_message(""))
+        input=prompt)
     return response.output_text
 
-print(receive_response())
-

FileManager.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-import os
+import streamlit as st
 from pathlib import Path
 
 
@@ -8,7 +8,7 @@ def list_files() -> list:
     #mypath = "C:/FH_Graubünden/26FS/AI_in_SE/project_ai_se"
     #files = [f for f in os.listdir(mypath) if os.path.isfile(os.path.join(mypath, f))]
     mypath = Path.cwd()
-    print(f"u ä {mypath}")
+    #print(f"u ä {mypath}")
     files = list(mypath.glob('*.py'))
     return files
 
@@ -24,6 +24,12 @@ def save_file(file_path: Path, content: str):
     with file_path.open('w') as file:
         file.write(content)
 
+def open_file(file_path):
+    content = read_file(file_path)
+    st.session_state["file_content"] = content
+    st.session_state["selected_file"] = file_path
+
+
 
 print(list_files())
 print(read_file(Path("C:/FH_Graubünden/26FS/AI_in_SE/project_ai_se/example.py")))

SystemPrompter.py

@@ -1,5 +1,23 @@
+import streamlit as st
 
 
+def generate_prompt(user_message: str, file_context=None):
+    system_content = """\
+<persona>
+  You are an experienced Python coding assistant. 
+</persona>
+<style>
+  Write python in PEP8 style. Keep explanaitions short.
+</style>
+<constraints>
+  Keep each answer under 200 words.
+</constraints>
+"""
+
+    task = (f"<task> {user_message} </task>")
+
+    context = (f" <code> {st.session_state["file_content"]} </code>")
+
+    
+    return system_content + task + context
 
-def generate_prompt(user_message, file_context):
-    pass

app.py

@@ -1,25 +1,31 @@
 import streamlit as st
+from pathlib import Path
+from ChatManager import send_message
+from FileManager import list_files, read_file, save_file, open_file
 
 
 "st.session_state object:", st.session_state
 
 
-def callback_test():
-    st.write("hello")
 
-bsp_list = ["Projekt", ["Datei 1", "Datei 2"]]
 with st.sidebar:
     #wenn FileManager integriert wird: Elemente mit list_files bauen
-    st.write(bsp_list[0])
-    st.button(bsp_list[1][0], key="datei1", on_click=callback_test)
-    st.button(bsp_list[1][1], key="datei2")
+    for file in list_files():
+        st.button(file.name, on_click=open_file, args=[file])
+    #bla_button = st.button("bla")
+    #if bla_button:
+    #    st.session_state["bla"] = "text"
     # wenn Datei ausgewählt wird, sollte FileManager aufgerufen werden, der dann im Code Editor den Inhalt anzeigt
     # on_click: FileManager: read_file(file_path)
 
 col_editor_output, col_chat = st.columns([0.6, 0.4], gap="xxlarge")
 
 with col_editor_output:
-    st.text_area("Code Editor", key="editor", on_change=callback_test)
+    if "file_content" in st.session_state:
+        text = st.text_area("Code Editor", key="file_content")
+        #if st.session_state["file_content"] != text:
+        #    st.session_state["editor"] = st.session_state["file_content"]
+
     # Verhalten bei Veränderungen mit on_change festlegen, mit File_Manager verknüpfen
     # on_change(save_file(file_path, content( -> das wär dann der Inhalt von text_area)) 
     # wenn angezigter Code bearbeitet wird, sollte ExecutionEngine aufgerufen werden, diese soll den Code ausführen und im Outputfenster angezeigt werden mit DebugLogger
@@ -29,9 +35,12 @@ with col_editor_output:
 
 with col_chat:
     st.write("Chat with qwen")
-    st.chat_input("How can qwen help you?", key="chat", on_submit=callback_test)
+    message = st.chat_input("How can qwen help you?", key="chat")
+    if message:
+        response = send_message(message)
+        st.write(response)
     #Verhalten bei Veränderungen mit on_submit festlegen
     #ChatManager kümmert sich um chat history und Verbindung mit AI API (qwen)
     #Systemprompter schickt Kontext mit 
     st.write("History")
-    st.write(st.session_state["chat"])
+    st.write(message)