Update app.py

app.py

@@ -1,113 +1,202 @@
 import os
+import re
 import json
+import time
+import warnings
 import gradio as gr
 from gradio_client import Client
 from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download
 import torch
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+from PIL import Image
+import sympy as sp
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrOCRProcessor, VisionEncoderDecoderModel
+
+warnings.filterwarnings("ignore")
 
 # ════════════════════════════════════════════════════════════════════
 # الإعدادات والروابط بين المساحات
-# ⚠️ تأكد من هذه الأسماء بالضبط — استُنتجت من رسالتك، صحّحها إذا اختلفت
 # ════════════════════════════════════════════════════════════════════
 RADAR_SPACE_URL = "Asem75/Aiocr_Radar"
-MEDIA_SPACE_URL = "Asem75/My_teacher_enemation"        # مساحة الصور والأنميشن (SD-Turbo + AnimateDiff)
-CONTROLLER_SPACE_URL = "Asem75/My_teacher_controller"  # مساحة تهيئة الخزنة (للمرجعية فقط، التهيئة مُضمَّنة هنا مباشرة)
+CONTROLLER_SPACE_URL = "Asem75/My_teacher_controller"
+MEDIA_SPACE_URL = "Asem75/My_teacher_enemation"
 VAULT_REPO_ID = "Asem75/aiocr_asistant"
 
 MODEL_ID = "Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct"
+WHISPER_MODEL = "openai/whisper-medium"
+OCR_MODEL_ID = "RayR1/trocr-base-arabic-handwritten"  # تصحيح: راجع ملف Chat للتفصيل
 DEVICE = "cpu"
+MAX_LESSON_CHARS = 1200
 
 RADAR_API_KEY = os.environ.get("INTERNAL_API_KEY", "").strip()
 HF_TOKEN = os.environ.get("HF_TOKEN", "").strip()
 
 if not HF_TOKEN:
-    print("⚠️ تنبيه: HF_TOKEN غير مضبوط في أسرار هذه المساحة — القراءة/الكتابة في الخزنة قد تفشل إذا كانت خاصة.")
+    print("⚠️ تنبيه: HF_TOKEN غير مضبوط — حفظ ملف الطالب قد يفشل.")
 
 _hf_api = HfApi(token=HF_TOKEN) if HF_TOKEN else HfApi()
 
-print("⏳ تحميل نموذج كوين (العقل المدبر)...")
-_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID)
-_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+print("⏳ تحميل نموذج كوين...")
+_llm_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID)
+_llm_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
     MODEL_ID, torch_dtype=torch.float32, device_map="cpu", low_cpu_mem_usage=True
 )
 print("✅ كوين جاهز")
 
-# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
-# تهيئة ملفات الخزنة — نفس بنية كود "controller" الذي أرسلته، مُضمَّنة
-# هنا مباشرة (لا تعتمد على استدعاء مساحة قد تكون نائمة عند كل إقلاع).
-#
-# 🛠️ الإصلاح الذي وجدته في مراجعتي: رفع الملف البديل (عند عدم وجوده)
-# لم يكن محمياً بـ try/except خاص به — أي فشل في الرفع (توكن خاطئ/صلاحيات)
-# كان سيتسبب بانهيار المساحة بالكامل عند الإقلاع. الآن محمي ويُسجَّل
-# الفشل في السجل بدل إسقاط التطبيق.
-# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
-VAULT_STRUCTURE = {
-    "curriculum_plans/lessons_division.json": {
-        "description": "تقسيم الدروس والمواد التعليمية بين العلمي والأدبي والوسوم",
-        "tracks": {"scientific": [], "literary": []}
-    },
-    "curriculum_plans/co_planning_qwen.json": {
-        "description": "ملف التخطيط المشترك مع موديل كوين لتحديد الأهداف التربوية",
-        "qwen_guidelines": {}, "shared_plans": []
-    },
-    "learning_gaps/student_levels.json": {
-        "description": "سجل مستويات الطلاب وتصنيف مهاراتهم التعليمية",
-        "levels": {"beginner": [], "intermediate": [], "advanced": []}
-    },
-    "learning_gaps/gap_analysis.json": {
-        "description": "تحليل الفجوة التعليمية وخطط المعالجة الفردية للطلاب",
-        "detected_gaps": [], "remedial_actions": []
-    },
-    "teacher_student_interaction/interaction_logs.json": {
-        "description": "سجلات علاقة الطالب بالأستاذ والدعم التوجيهي",
-        "teacher_notes": [], "student_feedback": []
-    },
-}
+# قائمة أصوات مايكروسوفت العربية الموثَّقة (نفس ا��قائمة المعتمدة في الرادار)
+MICROSOFT_VOICES = [
+    "ar-EG-SalmaNeural", "ar-EG-ShakirNeural", "ar-JO-SanaNeural", "ar-JO-TaimNeural",
+    "ar-SA-ZariyahNeural", "ar-SA-HamedNeural", "ar-AE-FatimaNeural", "ar-AE-HamdanNeural",
+    "ar-IQ-RanaNeural", "ar-IQ-BasselNeural", "ar-LB-LaylaNeural", "ar-LB-RamiNeural",
+    "ar-SY-AmanyNeural", "ar-SY-LaithNeural", "ar-MA-MounaNeural", "ar-MA-JamalNeural",
+    "ar-TN-ReemNeural", "ar-TN-HediNeural", "ar-DZ-AminaNeural", "ar-DZ-IsmaelNeural",
+    "ar-LY-ImanNeural", "ar-LY-OmarNeural", "ar-KW-NouraNeural", "ar-KW-FahedNeural",
+    "ar-QA-AmalNeural", "ar-QA-MoazNeural", "ar-OM-AyshaNeural", "ar-OM-AbdullahNeural",
+    "ar-BH-LailaNeural", "ar-BH-AliNeural", "ar-YE-MaryamNeural", "ar-YE-SalehNeural",
+]
 
+VOICE_ROLES = ["محاور", "شرح", "أسئلة"]
 
-def initialize_vault_files():
-    log_lines = []
-    for file_path, default_content in VAULT_STRUCTURE.items():
-        try:
-            hf_hub_download(repo_id=VAULT_REPO_ID, filename=file_path, repo_type="dataset", token=HF_TOKEN or None)
-            log_lines.append(f"✅ {file_path} موجود مسبقاً وجاهز.")
-        except Exception:
-            try:
-                local_filename = f"/tmp/{os.path.basename(file_path)}"
-                with open(local_filename, "w", encoding="utf-8") as f:
-                    json.dump(default_content, f, ensure_ascii=False, indent=4)
-                _hf_api.upload_file(
-                    path_or_fileobj=local_filename, path_in_repo=file_path,
-                    repo_id=VAULT_REPO_ID, repo_type="dataset", token=HF_TOKEN or None,
-                )
-                os.remove(local_filename)
-                log_lines.append(f"🚀 تم إنشاء ورفع: {file_path}")
-            except Exception as e_upload:
-                log_lines.append(f"❌ فشل إنشاء {file_path}: {e_upload}")
-    return "\n".join(log_lines)
-
-
-print("⏳ فحص وتهيئة ملفات الخزنة...")
-VAULT_INIT_LOG = initialize_vault_files()
-print(VAULT_INIT_LOG)
-
-# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
-# المعلمون والأصوات (Tab 1 — حجز مبدئي، تطوير كامل لاحقاً)
-# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
-TEACHERS = [
-    ("الأستاذ عبود", "ar-JO-TaimNeural"),
-    ("الأستاذة سلمى", "ar-EG-SalmaNeural"),
-    ("الأستاذ حامد", "ar-SA-HamedNeural"),
+DEFAULT_TEACHER_PREFS = [
+    {"name": "المعلم الأول", "محاور": "ar-JO-TaimNeural", "شرح": "ar-SA-HamedNeural", "أسئلة": "ar-EG-ShakirNeural"},
+    {"name": "المعلمة الثانية", "محاور": "ar-EG-SalmaNeural", "شرح": "ar-AE-FatimaNeural", "أسئلة": "ar-LB-LaylaNeural"},
+    {"name": "المعلم الثالث", "محاور": "ar-SA-HamedNeural", "شرح": "ar-JO-TaimNeural", "أسئلة": "ar-IQ-BasselNeural"},
 ]
 
+THEME_CSS = {
+    "🌞 نهاري": "",
+    "🌙 ليلي": "body, .gradio-container { background-color:#0b0f19 !important; color:#f3f4f6 !important; } .gr-button { background:#1e293b !important; color:#f3f4f6 !important; }",
+    "🎨 ملوّن": "body, .gradio-container { background: linear-gradient(135deg,#fef3c7,#dbeafe) !important; } .gr-button { background: linear-gradient(135deg,#f59e0b,#3b82f6) !important; color:white !important; }",
+}
+
+
+def apply_theme(theme_name):
+    css = THEME_CSS.get(theme_name, "")
+    return f"<style>{css}</style>"
+
+
 # ════════════════════════════════════════════════════════════════════
-# الربط بمساحة الرادار (صوت) — بنفس نمط الحماية بمفتاح سري المُعتمد سابقاً
+# 🔗 الربط بـ Controller (Phi-4-mini — أستاذ علمي، نص فقط، لا صوت إطلاقاً)
 # ════════════════════════════════════════════════════════════════════
-def synth_via_radar(text, speaker_name):
+def ask_science_teacher_via_controller(text, task_type="teach", history=None):
+    try:
+        client = Client(CONTROLLER_SPACE_URL)
+        return client.predict(text, task_type, history or [], api_name="/ask_science_teacher")
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ خطأ الكنترولر: {e}")
+        return None
+
+
+def deliver_via_qwen(original_question, phi_content, history):
+    """Phi لا يتحدث مع الطالب مباشرة أبداً — يمر عبر كوين دائماً."""
+    delivery_prompt = (
+        f"زميلك المعلم ال��تخصص بالعلوم (Phi) أعطاك هذا المحتوى لسؤال الطالب \"{original_question}\":\n"
+        f"{phi_content}\n\nأعد صياغته بأسلوبك الودود مباشرة للطالب (30 كلمة كحد أقصى، خطوات، سؤال ختامي)."
+    )
+    return ask_teacher(delivery_prompt, history)
+
+
+def ask_teacher(prompt, history):
+    history = history or []
+    messages = [{"role": "system", "content": "أنت كوين، العقل المدبر لمنصة تعليمية عربية. تساعد في صياغة محتوى تعليمي قصير وواضح."}]
+    messages.extend(history)
+    messages.append({"role": "user", "content": prompt})
+    text_prompt = _llm_tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
+    inputs = _llm_tokenizer([text_prompt], return_tensors="pt").to(DEVICE)
+    with torch.no_grad():
+        out_ids = _llm_model.generate(**inputs, max_new_tokens=200, temperature=0.5, do_sample=True, repetition_penalty=1.15, pad_token_id=_llm_tokenizer.eos_token_id)
+    out_ids = [o[len(i):] for i, o in zip(inputs.input_ids, out_ids)]
+    response = _llm_tokenizer.batch_decode(out_ids, skip_special_tokens=True)[0].strip()
+    new_history = history + [{"role": "user", "content": prompt}, {"role": "assistant", "content": response}]
+    return response, new_history
+
+
+def generate_image_via_media(prompt):
+    try:
+        client = Client(MEDIA_SPACE_URL)
+        return client.predict(prompt, RADAR_API_KEY, api_name="/generate_image")
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ خطأ مساحة الوسائط: {e}")
+        return None
+
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+# 🎙️ خط معالجة الصوت المتقدم (4 مراحل) — كل مرحلة محمية بشكل مستقل
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+def normalize_audio_pydub(input_path):
+    try:
+        from pydub import AudioSegment, effects
+        sound = AudioSegment.from_file(input_path)
+        normalized = effects.normalize(sound)
+        output_path = "/tmp/step1_normalized.wav"
+        normalized.export(output_path, format="wav")
+        return output_path
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ فشلت خطوة تطبيع الصوت: {e}")
+        return input_path
+
+
+_df_model, _df_state = None, None
+
+def denoise_with_deepfilternet(input_path):
+    global _df_model, _df_state
+    try:
+        from df.enhance import enhance as df_enhance, init_df, load_audio as df_load_audio, save_audio as df_save_audio
+        if _df_model is None:
+            print("⏳ تحميل DeepFilterNet...")
+            _df_model, _df_state, _ = init_df()
+        audio, _ = df_load_audio(input_path, sr=_df_state.sr())
+        enhanced = df_enhance(_df_model, _df_state, audio)
+        output_path = "/tmp/step2_denoised.wav"
+        df_save_audio(output_path, enhanced, _df_state.sr())
+        return output_path
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ فشلت خطوة تصفية الضوضاء: {e}")
+        return input_path
+
+
+_metricgan_model = None
+
+def isolate_speaker_metricgan(input_path):
+    global _metricgan_model
+    try:
+        import torchaudio
+        from speechbrain.inference.enhancement import SpectralMaskEnhancement
+        if _metricgan_model is None:
+            print("⏳ تحميل MetricGAN+...")
+            _metricgan_model = SpectralMaskEnhancement.from_hparams(
+                source="speechbrain/metricgan-plus-voicebank", savedir="/tmp/pretrained_metricgan",
+            )
+        noisy = _metricgan_model.load_audio(input_path).unsqueeze(0)
+        enhanced = _metricgan_model.enhance_batch(noisy, lengths=torch.tensor([1.0]))
+        output_path = "/tmp/step3_isolated.wav"
+        torchaudio.save(output_path, enhanced.cpu(), 16000)
+        return output_path
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ فشلت خطوة عزل المتحدث: {e}")
+        return input_path
+
+
+def preprocess_student_audio(raw_audio_path):
+    return isolate_speaker_metricgan(denoise_with_deepfilternet(normalize_audio_pydub(raw_audio_path)))
+
+
+_whisper_pipe = None
+
+def load_whisper():
+    global _whisper_pipe
+    if _whisper_pipe is not None:
+        return _whisper_pipe
+    from transformers import pipeline
+    print("⏳ تحميل Whisper-medium...")
+    _whisper_pipe = pipeline("automatic-speech-recognition", model=WHISPER_MODEL, device=DEVICE, chunk_length_s=30)
+    return _whisper_pipe
+
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+# الرادار — الصوت فقط من هنا، دائماً
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+def call_radar_api(text, voice):
     try:
         client = Client(RADAR_SPACE_URL)
-        audio_url = client.predict(text, speaker_name, RADAR_API_KEY, api_name="/synth_arabic")
+        audio_url = client.predict(text, voice, RADAR_API_KEY, api_name="/synth_arabic")
         if audio_url and isinstance(audio_url, (list, tuple)):
             audio_url = audio_url[0]
         return str(audio_url).strip() if audio_url else None
@@ -115,135 +204,428 @@ def synth_via_radar(text, speaker_name):
         print(f"⚠️ خطأ الرادار: {e}")
         return None
 
-
 # ════════════════════════════════════════════════════════════════════
-# الربط بمساحة الوسائط (صور/أنميشن)
-# ⚠️ ملاحظة أمان: نقطتا API هذه (generate_image, generate_animation) في
-# مساحة الوسائط غير محميتين بأي مفتاح سري حالياً (بخلاف الرادار). إذا
-# أردت حمايتهما بنفس مبدأ INTERNAL_API_KEY، أخبرني وأضيفه هناك أيضاً.
+# الخزنة: الدروس + ملف الطالب
 # ════════════════════════════════════════════════════════════════════
-def generate_image_via_media(prompt):
+def list_lessons_in_vault(grade, semester, subject):
     try:
-        client = Client(MEDIA_SPACE_URL)
-        return client.predict(prompt, api_name="/generate_image")
+        folder_path = f"Curriculum_Core/{grade}/{semester}/{subject}/"
+        all_files = _hf_api.list_repo_files(repo_id=VAULT_REPO_ID, repo_type="dataset")
+        lesson_files = [f for f in all_files if f.startswith(folder_path) and f.lower().endswith(('.txt', '.md', '.json'))]
+        choices = []
+        for f in sorted(lesson_files):
+            display_name = re.sub(r'\.(txt|md|json)$', '', os.path.basename(f), flags=re.IGNORECASE)
+            choices.append((display_name, f))
+        return choices
     except Exception as e:
-        print(f"⚠️ خطأ مساحة الوسائط (صورة): {e}")
-        return None
+        print(f"⚠️ فشل سرد الدروس: {e}")
+        return []
 
 
-def generate_animation_via_media(prompt):
+def load_lesson_content(lesson_path):
+    if not lesson_path:
+        return None
     try:
-        client = Client(MEDIA_SPACE_URL)
-        return client.predict(prompt, api_name="/generate_animation")
+        local_path = hf_hub_download(repo_id=VAULT_REPO_ID, filename=lesson_path, repo_type="dataset")
+        with open(local_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+            content = f.read()
+        return content[:MAX_LESSON_CHARS] if len(content) > MAX_LESSON_CHARS else content
     except Exception as e:
-        print(f"⚠️ خطأ مساحة الوسائط (أنميشن): {e}")
+        print(f"⚠️ فشل تحميل الدرس: {e}")
         return None
 
 
+def save_student_profile(grade, semester, subject, lesson_path, user_name, track=None):
+    if not HF_TOKEN:
+        return
+    try:
+        profile = {
+            "user_name": user_name, "grade": grade, "semester": semester,
+            "subject": subject, "lesson": lesson_path, "track": track,
+            "last_updated": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+        }
+        _hf_api.upload_file(
+            path_or_fileobj=json.dumps(profile, ensure_ascii=False, indent=2).encode("utf-8"),
+            path_in_repo=f"Student_Hub/User_{user_name}/profile.json",
+            repo_id=VAULT_REPO_ID, repo_type="dataset", token=HF_TOKEN
+        )
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ خطأ في الحفظ: {e}")
+
 # ════════════════════════════════════════════════════════════════════
-# العقل المدبر (كوين)
+# الصفوف/الفصول/المواد
 # ════════════════════════════════════════════════════════════════════
-def ask_teacher(prompt, history):
-    history = history or []
-    messages = [{
-        "role": "system",
-        "content": "أنت كوين، العقل المدبر لمنصة تعليمية عربية. تساعد في صياغة دروس ومحتوى تعليمي قصير وواضح بالعربية، وتجيب بإيجاز ووضوح."
-    }]
-    messages.extend(history)
-    messages.append({"role": "user", "content": prompt})
-
-    text_prompt = _tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
-    inputs = _tokenizer([text_prompt], return_tensors="pt").to(DEVICE)
+GRADES = [
+    "الروضة", "الصف الأول", "الصف الثاني", "الصف الثالث", "الصف الرابع",
+    "الصف الخامس", "الصف السادس", "الصف السابع", "الصف الثامن", "الصف التاسع",
+    "الصف العاشر", "الصف الحادي عشر", "الصف الثاني عشر (التوجيهي)"
+]
+SEMESTERS = ["الفصل الأول", "الفصل الثاني"]
+DEFAULT_SUBJECTS = ["🧮 الرياضيات", "🔬 العلوم", "📗 اللغة العربية", "🕌 التربية الإسلامية", "🔤 اللغة الإنجليزية"]
 
-    with torch.no_grad():
-        out_ids = _model.generate(
-            **inputs, max_new_tokens=200, temperature=0.5, do_sample=True,
-            repetition_penalty=1.15, pad_token_id=_tokenizer.eos_token_id
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+# دالة المحادثة الرئيسية لغرفة الصف
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+def teacher_chat(audio_mic, direct_text, subject, grade, semester, lesson_path, track, student_name,
+                  chat_history_state, teacher_prefs, active_idx):
+    if direct_text and direct_text.strip():
+        user_text = direct_text.strip()
+    else:
+        if audio_mic is None:
+            return chat_history_state, None, "🎤 سجّل سؤالك أو استخدم أحد أدواتي"
+        try:
+            processed_audio = preprocess_student_audio(audio_mic)
+            whisper = load_whisper()
+            result = whisper(processed_audio, generate_kwargs={"language": "arabic"})
+            user_text = result["text"].strip()
+        except Exception as e:
+            return chat_history_state, None, f"⚠️ خطأ: {e}"
+        if not user_text:
+            return chat_history_state, None, "❌ لم يتم التعرف على كلام"
+
+    print(f"🗣️ {student_name}: {user_text}")
+    lesson_content = load_lesson_content(lesson_path)
+
+    is_science = subject in ("🧮 الرياضيات", "🔬 العلوم")
+    if is_science:
+        phi_content = ask_science_teacher_via_controller(user_text, "teach", chat_history_state)
+        if phi_content:
+            cleaned_response, new_history = deliver_via_qwen(user_text, phi_content, chat_history_state)
+        else:
+            cleaned_response, new_history = ask_teacher(user_text, chat_history_state)
+    else:
+        student_name_clean = (student_name or "الطالب").strip()
+        context_str = f"مادة {subject} - {semester}" + (f" - تخصص {track}" if track else "")
+        system_prompt = (
+            f"أنت الأستاذ عبود، معلم خبير ودود جداً. تتحدث الآن مع طالبك {student_name_clean}. السياق: {context_str}.\n"
+            f"- خاطب {student_name_clean} باسمه من وقت لآخر بشكل طبيعي.\n"
+            "- إذا كانت تحية، رد بتحية ودودة قصيرة فقط.\n"
+            "- إذا كان سؤالاً تعليمياً: أجب بإيجاز (30 كلمة)، خطوات، سؤال ختامي.\n"
+            "- إذا وردت معادلة LaTeX بين $$، فسّرها بوضوح."
         )
-    out_ids = [o[len(i):] for i, o in zip(inputs.input_ids, out_ids)]
-    response = _tokenizer.batch_decode(out_ids, skip_special_tokens=True)[0].strip()
+        if lesson_content:
+            system_prompt += f"\n\n📖 الدرس المرجعي (مساعد فقط):\n```\n{lesson_content}\n```"
+        messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}] + chat_history_state + [{"role": "user", "content": user_text}]
+        text_prompt = _llm_tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
+        inputs = _llm_tokenizer([text_prompt], return_tensors="pt").to(DEVICE)
+        with torch.no_grad():
+            out_ids = _llm_model.generate(**inputs, max_new_tokens=200, temperature=0.4, do_sample=True, repetition_penalty=1.15, pad_token_id=_llm_tokenizer.eos_token_id)
+        out_ids = [o[len(i):] for i, o in zip(inputs.input_ids, out_ids)]
+        cleaned_response = _llm_tokenizer.batch_decode(out_ids, skip_special_tokens=True)[0].strip()
+        if not cleaned_response.endswith(('.', '؟', '!')):
+            cleaned_response += '.'
+        new_history = chat_history_state + [{"role": "user", "content": user_text}, {"role": "assistant", "content": cleaned_response}]
+
+    save_student_profile(grade, semester, subject, lesson_path, student_name, track)
+
+    # 🎙️ صوت "المحاور" للمحادثة العادية حالياً (أصوات الشرح/الأسئلة
+    # ستُفعَّل تلقائياً عند بناء منطق الحصة المقسّمة لاحقاً)
+    try:
+        voice = teacher_prefs[active_idx]["محاور"]
+    except Exception:
+        voice = "ar-JO-TaimNeural"
+    audio_path = call_radar_api(cleaned_response, voice)
+    status = "✅ تم الرد" if audio_path else "⚠️ فشل الصوت"
+    return new_history, audio_path, status
+
+
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+# أدواتي: آلة حاسبة + كاميرا OCR + لوحة مفاتيح بديلة
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════
+SYMPY_LOCALS = {"sin": sp.sin, "cos": sp.cos, "tan": sp.tan, "sqrt": sp.sqrt, "pi": sp.pi}
+CALC_BUTTONS = [
+    [("7", "7"), ("8", "8"), ("9", "9"), ("÷", "/"), ("√", "sqrt(")],
+    [("4", "4"), ("5", "5"), ("6", "6"), ("×", "*"), ("^", "**")],
+    [("1", "1"), ("2", "2"), ("3", "3"), ("-", "-"), ("π", "pi")],
+    [("0", "0"), (".", "."), ("(", "("), (")", ")"), ("+", "+")],
+    [("sin", "sin("), ("cos", "cos("), ("tan", "tan("), ("C", "__CLEAR__"), ("⌫", "__BACK__")],
+]
 
-    new_history = history + [{"role": "user", "content": prompt}, {"role": "assistant", "content": response}]
-    return response, new_history
 
+def calc_append(current, token):
+    return (current or "") + token
 
-def integration_test(prompt, teacher_choice, gen_image, gen_anim, history_state):
-    if not prompt or not prompt.strip():
-        return "⚠️ اكتب نصاً أولاً", history_state, None, None, None
 
-    response, new_history = ask_teacher(prompt, history_state)
-    speaker_name = dict(TEACHERS).get(teacher_choice, "ar-JO-TaimNeural")
+def calc_clear():
+    return ""
 
-    audio_path = synth_via_radar(response, speaker_name)
-    image_path = generate_image_via_media(response) if gen_image else None
-    anim_path = generate_animation_via_media(response) if gen_anim else None
 
-    return response, new_history, audio_path, image_path, anim_path
+def calc_backspace(current):
+    return (current or "")[:-1]
+
+
+def calc_evaluate(expr):
+    if not expr or not expr.strip():
+        return expr, "⚠️ أدخل عبارة أولاً"
+    try:
+        return str(sp.sympify(expr, locals=SYMPY_LOCALS).evalf()), "✅ تم الحساب"
+    except Exception as e:
+        return expr, f"⚠️ تعذر الحساب: {e}"
+
+
+def calc_to_latex_question(expr):
+    if not expr or not expr.strip():
+        return ""
+    try:
+        return f"اشرح لي خطوات حل هذه المسألة: $$ {sp.latex(sp.sympify(expr, locals=SYMPY_LOCALS))} $$"
+    except Exception as e:
+        return f"اشرح لي خطوات حل هذه المسألة: {expr}"
+
+
+_ocr_processor, _ocr_model = None, None
+
+def load_ocr():
+    global _ocr_processor, _ocr_model
+    if _ocr_model is not None:
+        return _ocr_processor, _ocr_model
+    print("⏳ تحميل نموذج قراءة الصور العربي (TrOCR)...")
+    _ocr_processor = TrOCRProcessor.from_pretrained(OCR_MODEL_ID)
+    _ocr_model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained(OCR_MODEL_ID)
+    return _ocr_processor, _ocr_model
+
+
+def read_image_text(image_path):
+    if not image_path:
+        return "", "⚠️ لم يتم رفع صورة"
+    try:
+        processor, model = load_ocr()
+        image = Image.open(image_path).convert("RGB")
+        pixel_values = processor(images=image, return_tensors="pt").pixel_values
+        generated_ids = model.generate(pixel_values, max_new_tokens=200)
+        text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
+        return text, "✅ تم استخراج النص"
+    except Exception as e:
+        return "", f"⚠️ خطأ في قراءة الصورة: {e}"
 
 
 # ════════════════════════════════════════════════════════════════════
-# الواجهة: ستة تبويبات حجز مكان + لوحة فحص الربط
+# الواجهة
 # ════════════════════════════════════════════════════════════════════
-with gr.Blocks(title="My Teacher — المنصة الرئيسية", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+with gr.Blocks(title="My Teacher Lesson", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    theme_html = gr.HTML(apply_theme("🌞 نهاري"))
     gr.Markdown("# 🎓 المنصة التعليمية الذكية الموحدة")
 
-    qwen_history_state = gr.State([])
+    teacher_prefs_state = gr.State([dict(t) for t in DEFAULT_TEACHER_PREFS])
+    active_teacher_index_state = gr.State(0)
+    chat_history_state = gr.State([])
+    subject_choices_state = gr.State(list(DEFAULT_SUBJECTS))
 
     with gr.Tabs():
-        with gr.Tab("👨‍🏫 إعدادات المعلم والصوت"):
-            gr.Markdown(
-                "🚧 **قيد التطوير.** سيتم هنا: تصفح المعلمين المتاحين، واختيار "
-                "الأستاذ المناسب، وربط كل معلم بخامة صوتية عبر edge-tts/الرادار."
+        # ──────────────────────────────────────────────────────────
+        # تبويب 1: غرفة الصف (مدمجة بالكامل من ملف Chat)
+        # ──────────────────────────────────────────────────────────
+        with gr.Tab("🏫 غرفة الصف"):
+            with gr.Row():
+                with gr.Column(scale=2):
+                    with gr.Row():
+                        student_name_input = gr.Textbox(label="👤 اسم الطالب", value="Divid")
+                        grade_dropdown = gr.Dropdown(choices=GRADES, value="الصف العاشر", label="📆 الصف")
+
+                    with gr.Row():
+                        semester_dropdown = gr.Dropdown(choices=SEMESTERS, value="الفصل الأول", label="📅 الفصل")
+                        track_dropdown = gr.Dropdown(choices=[], value=None, label="🎯 التخصص (توجيهي)", visible=False, allow_custom_value=True)
+
+                    with gr.Row(visible=False) as track_row:
+                        new_track_input = gr.Textbox(label="➕ تخصص جديد")
+                        add_track_btn = gr.Button("💾 حفظ", size="sm")
+
+                    with gr.Row():
+                        subject_dropdown = gr.Dropdown(choices=DEFAULT_SUBJECTS, value=DEFAULT_SUBJECTS[0], label="📚 المادة")
+                        add_subject_btn = gr.Button("➕ إضافة مواد أخرى", size="sm")
+
+                    with gr.Row(visible=False) as new_subject_row:
+                        new_subject_input = gr.Textbox(label="✍️ اسم المادة الجديدة")
+                        confirm_subject_btn = gr.Button("💾 حفظ", size="sm")
+
+                    with gr.Row():
+                        lesson_dropdown = gr.Dropdown(choices=[], label="📖 الدرس (من الخزنة)")
+                        refresh_lessons_btn = gr.Button("🔄", size="sm")
+
+                    chatbot_display = gr.Chatbot(label="الحوار", height=400)
+                    mic_input = gr.Audio(label="🎤 سؤالك", type="filepath", sources=["microphone"])
+                    send_btn = gr.Button("🚀 إرسال", variant="primary")
+
+                    with gr.Accordion("🛠️ أدواتي", open=False):
+                        with gr.Tab("🧮 الآلة الحاسبة العلمية"):
+                            calc_display = gr.Textbox(label="العبارة", value="")
+                            for row in CALC_BUTTONS:
+                                with gr.Row():
+                                    for label, token in row:
+                                        b = gr.Button(label, size="sm")
+                                        if token == "__CLEAR__":
+                                            b.click(fn=calc_clear, outputs=[calc_display], api_name=False)
+                                        elif token == "__BACK__":
+                                            b.click(fn=calc_backspace, inputs=[calc_display], outputs=[calc_display], api_name=False)
+                                        else:
+                                            b.click(fn=lambda cur, t=token: calc_append(cur, t), inputs=[calc_display], outputs=[calc_display], api_name=False)
+                            with gr.Row():
+                                calc_eq_btn = gr.Button("🟰 حساب", size="sm")
+                                calc_send_btn = gr.Button("📤 حوّل لـ LaTeX وأرسل", size="sm")
+                            calc_status = gr.Textbox(label="الحالة", interactive=False)
+                            calc_pending_question = gr.Textbox(visible=False)
+                            calc_eq_btn.click(fn=calc_evaluate, inputs=[calc_display], outputs=[calc_display, calc_status], api_name=False)
+
+                        with gr.Tab("📷 الكاميرا وقراءة الصور"):
+                            camera_input = gr.Image(label="صوّر/ارفع ورقة العمل", type="filepath", sources=["upload", "webcam"])
+                            ocr_btn = gr.Button("🔍 اقرأ النص")
+                            ocr_text_out = gr.Textbox(label="النص المستخرج", lines=3)
+                            ocr_status = gr.Textbox(label="الحالة", interactive=False)
+                            ocr_send_btn = gr.Button("➡️ أرسل للأستاذ", variant="primary")
+                            ocr_btn.click(fn=read_image_text, inputs=[camera_input], outputs=[ocr_text_out, ocr_status], api_name=False)
+
+                        with gr.Tab("⌨️ لوحة المفاتيح البديلة"):
+                            emergency_text_in = gr.Textbox(label="اكتب سؤالك هنا", lines=3)
+                            emergency_send_btn = gr.Button("➡️ أرسل للأستاذ", variant="primary")
+
+                with gr.Column(scale=1):
+                    audio_output = gr.Audio(label="🔊 الرد", type="filepath", autoplay=True)
+                    status_output = gr.Textbox(label="الحالة")
+
+        # ──────────────────────────────────────────────────────────
+        # تبويب 2: الإعدادات والتفضيلات
+        # ──────────────────────────────────────────────────────────
+        with gr.Tab("⚙️ الإعدادات والتفضيلات"):
+            gr.Markdown("### 🎨 مظهر المنصة")
+            theme_radio = gr.Radio(choices=list(THEME_CSS.keys()), value="🌞 نهاري", label="اختر المظهر")
+
+            gr.Markdown("---\n### 👨‍🏫 عدد المعلمين وأصوات الأدوار")
+            teacher_count_radio = gr.Radio(choices=["2", "3"], value="2", label="عدد المعلمين المتاحين")
+            active_teacher_radio = gr.Radio(choices=["المعلم الأول", "المعلمة الثانية", "المعلم الثالث"], value="المعلم الأول", label="المعلم النشط حالياً في غرفة الصف")
+
+            teacher_setting_rows = []
+            for idx in range(3):
+                with gr.Row(visible=(idx < 2)) as row:
+                    name_box = gr.Textbox(label=f"اسم المعلم {idx + 1}", value=DEFAULT_TEACHER_PREFS[idx]["name"])
+                    voice_dd_map = {}
+                    for role in VOICE_ROLES:
+                        voice_dd_map[role] = gr.Dropdown(choices=MICROSOFT_VOICES, value=DEFAULT_TEACHER_PREFS[idx][role], label=f"صوت {role}")
+                teacher_setting_rows.append((row, name_box, voice_dd_map))
+
+            save_settings_btn = gr.Button("💾 حفظ التفضيلات", variant="primary")
+            settings_status = gr.Textbox(label="حالة الحفظ", interactive=False)
+
+            def toggle_teacher_count(count):
+                n = int(count)
+                return [gr.update(visible=(i < n)) for i in range(3)]
+
+            teacher_count_radio.change(
+                fn=toggle_teacher_count, inputs=[teacher_count_radio],
+                outputs=[r[0] for r in teacher_setting_rows], api_name=False
+            )
+
+            def save_all_settings(*args):
+                # args = name1, v1_محاور, v1_شرح, v1_أسئلة, name2, ..., name3, ...
+                prefs = []
+                i = 0
+                names_voices = list(args)
+                for t_idx in range(3):
+                    name = names_voices[i]; i += 1
+                    roles = {}
+                    for role in VOICE_ROLES:
+                        roles[role] = names_voices[i]; i += 1
+                    prefs.append({"name": name, **roles})
+                return prefs, "✅ تم حفظ التفضيلات"
+
+            all_setting_inputs = []
+            for row, name_box, voice_dd_map in teacher_setting_rows:
+                all_setting_inputs.append(name_box)
+                for role in VOICE_ROLES:
+                    all_setting_inputs.append(voice_dd_map[role])
+
+            save_settings_btn.click(
+                fn=save_all_settings, inputs=all_setting_inputs,
+                outputs=[teacher_prefs_state, settings_status], api_name=False
             )
 
-        with gr.Tab("🎬 الفيديوهات التعليمية المسجلة"):
-            gr.Markdown("🚧 **قيد التطوير.** مكتبة الدروس والفيديوهات المسجلة مسبقاً للمراجعة.")
+            def set_active_teacher(choice):
+                mapping = {"المعلم الأول": 0, "المعلمة الثانية": 1, "المعلم الثالث": 2}
+                return mapping.get(choice, 0)
 
+            active_teacher_radio.change(fn=set_active_teacher, inputs=[active_teacher_radio], outputs=[active_teacher_index_state], api_name=False)
+            theme_radio.change(fn=apply_theme, inputs=[theme_radio], outputs=[theme_html], api_name=False)
+
+        # ──────────────────────────────────────────────────────────
+        # التبويبات 3-6: حجز مكان — سنبنيها واحدة تلو الأخرى
+        # ───────────────────���──────────────────────────────────────
         with gr.Tab("🗂️ خطط الدروس والتقسيم"):
-            gr.Markdown(
-                "🚧 **قيد التطوير.** نافذة تفاعلية مع كوين للتخطيط المشترك، "
-                "وتقسيم المواد بين العلمي والأدبي."
-            )
+            gr.Markdown("🚧 **قيد التطوير.** سيُبنى لاحقاً بالتعاون مع كوين وPhi.")
 
         with gr.Tab("📊 المستويات وتحليل الفجوة التعليمية"):
-            gr.Markdown(
-                "🚧 **قيد التطوير.** تتبع مستوى الطالب وتحليل الأخطاء "
-                "(بالاستعانة بـ CAMeL-BERT) وخطط سد الفجوات."
-            )
+            gr.Markdown("🚧 **قيد التطوير.**")
 
         with gr.Tab("💬 علاقة الطالب والأستاذ"):
-            gr.Markdown("🚧 **قيد التطوير.** الرسائل التوجيهية، التقييمات، والدعم الفردي.")
+            gr.Markdown("🚧 **قيد التطوير.**")
 
         with gr.Tab("🖼️ أرشيف وإدارة الوسائط"):
-            gr.Markdown("🚧 **قيد التطوير.** فهرسة الصور والأنميشن المولّدة لمنع إعادة التوليد.")
-
-        with gr.Tab("🔗 لوحة فحص الربط (API)"):
-            gr.Markdown(
-                "تجربة مباشرة تُثبت أن **كوين + الرادار (صوت) + مساحة الوسائط (صورة/أنميشن)** "
-                "مربوطون فعلياً عبر API، قبل بناء التبويبات الست بالتفصيل."
-            )
-            prompt_in = gr.Textbox(label="✍️ اكتب فكرة أو سؤالاً تعليمياً", lines=3)
-            teacher_pick = gr.Dropdown(choices=[t[0] for t in TEACHERS], value=TEACHERS[0][0], label="🎙️ اختر المعلم/الصوت")
-            with gr.Row():
-                want_image = gr.Checkbox(label="🖼️ توليد صورة توضيحية", value=False)
-                want_anim = gr.Checkbox(label="🎬 توليد أنميشن (أبطأ بكثير)", value=False)
-            run_btn = gr.Button("🚀 جرّب الربط الكامل", variant="primary")
-
-            response_out = gr.Textbox(label="📝 رد كوين", lines=4, interactive=False)
-            audio_out = gr.Audio(label="🔊 الصوت (عبر الرادار)", type="filepath", autoplay=True)
-            with gr.Row():
-                image_out = gr.Image(label="🖼️ الصورة (عبر مساحة الوسائط)")
-                anim_out = gr.Image(label="🎬 الأنميشن GIF (عبر مساحة الوسائط)")
-
-            run_btn.click(
-                fn=integration_test,
-                inputs=[prompt_in, teacher_pick, want_image, want_anim, qwen_history_state],
-                outputs=[response_out, qwen_history_state, audio_out, image_out, anim_out],
-                api_name=False,
-            )
-
-    with gr.Accordion("🗄️ سجل تهيئة الخزنة عند الإقلاع", open=False):
-        gr.Textbox(value=VAULT_INIT_LOG, lines=8, interactive=False, show_label=False)
+            gr.Markdown("🚧 **قيد التطوير.**")
+
+    # ──── ربط الأحداث: غرفة الصف ────
+    def toggle_track(grade):
+        if "التوجيهي" in grade:
+            return gr.update(visible=True), gr.update(visible=True), gr.update(visible=True)
+        return gr.update(visible=False, value=None), gr.update(visible=False), gr.update(visible=False)
+
+    grade_dropdown.change(fn=toggle_track, inputs=[grade_dropdown], outputs=[track_dropdown, track_row, add_track_btn], api_name=False)
+
+    add_subject_btn.click(fn=lambda: gr.update(visible=True), outputs=[new_subject_row], api_name=False)
+
+    def confirm_new_subject(new_subject, choices):
+        new_subject = (new_subject or "").strip()
+        if not new_subject:
+            return gr.update(), choices, gr.update(visible=False), ""
+        if new_subject not in choices:
+            choices = choices + [new_subject]
+        return gr.update(choices=choices, value=new_subject), choices, gr.update(visible=False), ""
+
+    confirm_subject_btn.click(fn=confirm_new_subject, inputs=[new_subject_input, subject_choices_state],
+                               outputs=[subject_dropdown, subject_choices_state, new_subject_row, new_subject_input], api_name=False)
+
+    def refresh_lessons(grade, semester, subject):
+        lessons = list_lessons_in_vault(grade, semester, subject)
+        return gr.update(choices=lessons, value=(lessons[0][1] if lessons else None))
+
+    grade_dropdown.change(fn=refresh_lessons, inputs=[grade_dropdown, semester_dropdown, subject_dropdown], outputs=[lesson_dropdown], api_name=False)
+    semester_dropdown.change(fn=refresh_lessons, inputs=[grade_dropdown, semester_dropdown, subject_dropdown], outputs=[lesson_dropdown], api_name=False)
+    subject_dropdown.change(fn=refresh_lessons, inputs=[grade_dropdown, semester_dropdown, subject_dropdown], outputs=[lesson_dropdown], api_name=False)
+    refresh_lessons_btn.click(fn=refresh_lessons, inputs=[grade_dropdown, semester_dropdown, subject_dropdown], outputs=[lesson_dropdown], api_name=False)
+    demo.load(fn=refresh_lessons, inputs=[grade_dropdown, semester_dropdown, subject_dropdown], outputs=[lesson_dropdown])
+
+    def process_and_display(audio_mic, direct_text, subject, grade, semester, lesson_path, track, student_name,
+                             history_state, teacher_prefs, active_idx):
+        new_history, audio, status = teacher_chat(audio_mic, direct_text, subject, grade, semester, lesson_path,
+                                                    track, student_name, history_state, teacher_prefs, active_idx)
+        return new_history, new_history, audio, status, None, ""
+
+    common_inputs_tail = [subject_dropdown, grade_dropdown, semester_dropdown, lesson_dropdown, track_dropdown,
+                           student_name_input, chat_history_state, teacher_prefs_state, active_teacher_index_state]
+
+    send_btn.click(
+        fn=process_and_display,
+        inputs=[mic_input, calc_pending_question] + common_inputs_tail,
+        outputs=[chat_history_state, chatbot_display, audio_output, status_output, mic_input, calc_pending_question],
+        api_name=False,
+    )
+
+    calc_send_btn.click(fn=calc_to_latex_question, inputs=[calc_display], outputs=[calc_pending_question], api_name=False).then(
+        fn=process_and_display,
+        inputs=[mic_input, calc_pending_question] + common_inputs_tail,
+        outputs=[chat_history_state, chatbot_display, audio_output, status_output, mic_input, calc_pending_question],
+        api_name=False,
+    )
+
+    ocr_send_btn.click(
+        fn=process_and_display,
+        inputs=[mic_input, ocr_text_out] + common_inputs_tail,
+        outputs=[chat_history_state, chatbot_display, audio_output, status_output, mic_input, ocr_text_out],
+        api_name=False,
+    )
+
+    emergency_send_btn.click(
+        fn=process_and_display,
+        inputs=[mic_input, emergency_text_in] + common_inputs_tail,
+        outputs=[chat_history_state, chatbot_display, audio_output, status_output, mic_input, emergency_text_in],
+        api_name=False,
+    )
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
+    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)