Project: Build a complete smart assistant

# smart-assistant/assistant.py
# المساعد الذكي الكامل — يجمع كل مهارات الدورة

import os
import json
import anthropic
from pathlib import Path
from datetime import datetime
from typing import Optional
import base64

# ──────────────────────────────────────
# نظام الذاكرة
# ──────────────────────────────────────
MEMORY_FILE = Path("memory.json")

def load_memory() -> dict:
    if MEMORY_FILE.exists():
        return json.loads(MEMORY_FILE.read_text(encoding="utf-8"))
    return {"messages": [], "facts": [], "created_at": datetime.now().isoformat()}

def save_memory(memory: dict) -> None:
    max_msgs = int(os.getenv("MEMORY_MAX_MESSAGES", "50"))
    if len(memory["messages"]) > max_msgs:
        # احتفظ بأهم الرسائل (الأولى 5 + آخر max-5)
        memory["messages"] = memory["messages"][:5] + memory["messages"][-(max_msgs-5):]
    MEMORY_FILE.write_text(
        json.dumps(memory, ensure_ascii=False, indent=2),
        encoding="utf-8"
    )

# ──────────────────────────────────────
# تحليل الملفات
# ──────────────────────────────────────
def read_file_content(file_path: str) -> tuple[str, str]:
    """
    يقرأ الملف ويُرجع (المحتوى, نوع الملف).
    يدعم: .txt .py .ts .js .md .pdf
    """
    path = Path(file_path)
    suffix = path.suffix.lower()

    if suffix == ".pdf":
        try:
            import PyPDF2
            with open(path, "rb") as f:
                reader = PyPDF2.PdfReader(f)
                text = "
".join(
                    page.extract_text() or "" for page in reader.pages
                )
            return text[:20000], "pdf"  # حد 20K حرف
        except ImportError:
            return "خطأ: مكتبة PyPDF2 غير مثبتة (pip install pypdf2)", "error"

    elif suffix in (".png", ".jpg", ".jpeg", ".webp", ".gif"):
        # صور — ترجع base64 للـ Vision API
        with open(path, "rb") as f:
            data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode()
        media_type = f"image/{suffix[1:].replace('jpg', 'jpeg')}"
        return data, f"image:{media_type}"

    else:
        # ملفات نصية
        try:
            return path.read_text(encoding="utf-8")[:20000], "text"
        except UnicodeDecodeError:
            return path.read_text(encoding="latin-1")[:20000], "text"


# ──────────────────────────────────────
# المساعد الرئيسي
# ──────────────────────────────────────
class SmartAssistant:
    def __init__(self):
        self.client = anthropic.Anthropic()
        self.name = os.getenv("ASSISTANT_NAME", "المساعد الذكي")
        self.memory = load_memory()
        self.model = "claude-opus-4-8"

        self.system_prompt = f"""أنت {self.name} — مساعد AI ذكي ومخصص.

قدراتك:
- محادثة طبيعية وذكية بالعربية والإنجليزية
- تحليل الملفات (كود، PDF، نصوص)
- تحليل الصور وشرح محتواها
- تذكّر المحادثات السابقة

أسلوبك:
- ودود، واضح، موجز
- استخدم أمثلة عملية
- اعترف بعدم المعرفة بدلاً من التخمين
- عند الكود، استخدم code blocks دائماً

التاريخ الحالي: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}"""

    def build_messages(self, new_message: dict) -> list[dict]:
        """بناء قائمة الرسائل مع السياق التاريخي"""
        return self.memory["messages"] + [new_message]

    def chat(self, user_input: str, file_path: Optional[str] = None) -> str:
        """إرسال رسالة والحصول على رد مع streaming"""

        # بناء محتوى الرسالة
        if file_path:
            content, file_type = read_file_content(file_path)

            if file_type.startswith("image:"):
                media_type = file_type.split(":")[1]
                message_content = [
                    {
                        "type": "image",
                        "source": {"type": "base64", "media_type": media_type, "data": content}
                    },
                    {"type": "text", "text": user_input}
                ]
            else:
                message_content = f"{user_input}

<file name='{Path(file_path).name}'>
{content}
</file>"
        else:
            message_content = user_input

        new_message = {"role": "user", "content": message_content}
        messages = self.build_messages(new_message)

        # Streaming response
        full_response = ""
        print(f"
{self.name}: ", end="", flush=True)

        with self.client.messages.stream(
            model=self.model,
            max_tokens=2048,
            system=self.system_prompt,
            messages=messages
        ) as stream:
            for text in stream.text_stream:
                print(text, end="", flush=True)
                full_response += text

        print()  # سطر جديد

        # حفظ في الذاكرة (نص فقط للـ user إذا كان content قائمة)
        user_text = user_input if file_path else str(message_content)
        self.memory["messages"].append({"role": "user", "content": user_text})
        self.memory["messages"].append({"role": "assistant", "content": full_response})
        save_memory(self.memory)

        return full_response

    def clear_memory(self):
        """مسح ذاكرة المحادثة"""
        self.memory["messages"] = []
        save_memory(self.memory)
        print("✅ تم مسح الذاكرة")


# ──────────────────────────────────────
# تشغيل المساعد
# ──────────────────────────────────────
def main():
    from dotenv import load_dotenv
    load_dotenv()

    assistant = SmartAssistant()

    print("=" * 55)
    print(f"🤖 {assistant.name} — مساعد AI الكامل")
    print("=" * 55)
    print("الأوامر:")
    print("  /ملف <مسار>  — تحليل ملف")
    print("  /مسح         — مسح الذاكرة")
    print("  /خروج        — الخروج")
    print("-" * 55)

    if assistant.memory["messages"]:
        print(f"💾 تم تحميل {len(assistant.memory['messages'])} رسالة من الذاكرة")

    while True:
        user_input = input("
أنت: ").strip()

        if not user_input:
            continue

        if user_input in ["/خروج", "/exit"]:
            print("
👋 إلى اللقاء!")
            break

        if user_input == "/مسح":
            assistant.clear_memory()
            continue

        if user_input.startswith("/ملف "):
            file_path = user_input[5:].strip()
            if not Path(file_path).exists():
                print(f"❌ الملف غير موجود: {file_path}")
                continue
            question = input("سؤالك عن الملف: ").strip() or "حلّل هذا الملف"
            assistant.chat(question, file_path=file_path)
            continue

        assistant.chat(user_input)

if __name__ == "__main__":
    main()