milestone 3 - Chatmanager: rudimentary version implemented

ChatManager.py

@@ -1,8 +1,34 @@
+from openai import OpenAI
+from dotenv import load_dotenv
+import os
 
 
+load_dotenv(dotenv_path=".env")
+
+
+HOST = os.getenv('HOST')
+PORT = os.getenv('PORT')
+API_KEY = os.getenv('API_KEY')
+MODEL = os.getenv('MODEL')
+
+def get_client() -> OpenAI:
+    """Return an OpenAI-compatible client pointing at the vLLM server."""
+    base_url = f"http://{HOST}:{PORT}/v1"
+    return OpenAI(base_url=base_url, api_key=API_KEY)
+
+client = get_client()
+
 
 def send_message(message):
-    pass
+    # 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."
 
 def receive_response():
-    pass
+    # hier wird send_message() aufgerufen, damit dann geschickt werden kann
+    response = client.responses.create(
+        input=send_message(""))
+    return response.output_text
+
+print(receive_response())
+

FileManager.py

@@ -1,14 +1,30 @@
+import os
+from pathlib import Path
 
 
 
-def list_files():
+def list_files() -> list:
     #soll Zugriff auf project directory haben und diese anzeigen
-    pass
+    #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}")
+    files = list(mypath.glob('*.py'))
+    return files
 
-def read_file(file_path):
-    #wenn eine Datei im Sidebar angeklickt wird, soll die Funktion sie lesen und im Code Editor anzeigen
-    pass
+def read_file(file_path: Path) -> str:
+    # ErrorHandling einbauen, falls der Pfad falsch ist?
+    # wenn eine Datei im Sidebar angeklickt wird, soll die Funktion sie lesen und im Code Editor anzeigen
+    # file = open(file_path, 'r').read()
+    with file_path.open('r') as file:
+        return file.read()
 
-def save_file(file_path, content):
+def save_file(file_path: Path, content: str):
     #wenn eine Datei im Code Editor abgeändert wird, soll die Funktion die Änderungen abspeichern
-    pass
+    with file_path.open('w') as file:
+        file.write(content)
+
+
+print(list_files())
+print(read_file(Path("C:/FH_Graubünden/26FS/AI_in_SE/project_ai_se/example.py")))
+print(save_file(Path("C:/FH_Graubünden/26FS/AI_in_SE/project_ai_se/example_2.py"), "hiHa"))

app.py

@@ -9,17 +9,21 @@ def callback_test():
 
 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")
     # 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)
-    #Verhalten bei Veränderungen mit on_change festlegen
-    #wenn angezigter Code bearbeitet wird, sollte ExecutionEngine aufgerufen werden, diese soll den Code ausführen und im Outputfenster angezeigt werden mit DebugLogger
+    # 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
+    # fürs Ausführen vllt eigener Button machen? st.button("execute code", key="execution", on_click=run_code)
     st.write("Output and debugging messages")
     # hier wird der Output angezeigt, der mit DebugLogger erstellt wurde
 

example.py

@@ -0,0 +1 @@
+"blabliblu"

example_2.py

@@ -0,0 +1 @@
+hiHa