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Python
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import streamlit as st
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"st.session_state object:", st.session_state
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def callback_test():
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st.write("hello")
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bsp_list = ["Projekt", ["Datei 1", "Datei 2"]]
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with st.sidebar:
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st.write(bsp_list[0])
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st.button(bsp_list[1][0], key="datei1", on_click=callback_test)
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st.button(bsp_list[1][1], key="datei2")
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# wenn Datei ausgewählt wird, sollte FileManager aufgerufen werden, der dann im Code Editor den Inhalt anzeigt
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col_editor_output, col_chat = st.columns([0.6, 0.4], gap="xxlarge")
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with col_editor_output:
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st.text_area("Code Editor", key="editor", on_change=callback_test)
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#Verhalten bei Veränderungen mit on_change festlegen
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#wenn angezigter Code bearbeitet wird, sollte ExecutionEngine aufgerufen werden, diese soll den Code ausführen und im Outputfenster angezeigt werden mit DebugLogger
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st.write("Output and debugging messages")
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# hier wird der Output angezeigt, der mit DebugLogger erstellt wurde
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with col_chat:
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st.write("Chat with qwen")
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st.chat_input("How can qwen help you?", key="chat", on_submit=callback_test)
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#Verhalten bei Veränderungen mit on_submit festlegen
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#ChatManager kümmert sich um chat history und Verbindung mit AI API (qwen)
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#Systemprompter schickt Kontext mit
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st.write("History")
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st.write(st.session_state["chat"]) |