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 # Copyright (C) August 4, 2025  Carlos Rodrigues dos Santos
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-# Versão 6.0.0 (Clean, Interactive & Consolidated UI)
-# + Seção de Teste para LlamaScoutManager
+# Versão 6.0.0 (Clean, Interactive & Consolidated UI) - Final
 
 import gradio as gr
 import yaml
@@ -13,18 +12,12 @@ import sys
 import shutil
 import time
 import json
-# --- NOVAS IMPORTAÇÕES PARA O TESTE ---
-import cv2
-from PIL import Image
-from typing import List
 
 # --- 1. IMPORTAÇÃO DO FRAMEWORK E CONFIGURAÇÃO ---
 import aduc_framework
 from aduc_framework.types import PreProductionParams, ProductionParams
-# --- IMPORTAÇÃO DO NOSSO NOVO MANAGER PARA TESTE ---
-from aduc_framework.managers import llama_scout_manager_singleton
 
-# (O resto da sua configuração de tema e logging permanece exatamente igual)
+# Configuração de Tema Cinemático
 cinematic_theme = gr.themes.Base(
     primary_hue=gr.themes.colors.indigo,
     secondary_hue=gr.themes.colors.purple,
@@ -40,6 +33,8 @@ cinematic_theme = gr.themes.Base(
     block_title_text_color="#FFFFFF", input_background_fill="#374151",
     input_border_color="#4B5563", input_placeholder_color="#9CA3AF",
 )
+
+# Configuração de Logging
 LOG_FILE_PATH = "aduc_log.txt"
 if os.path.exists(LOG_FILE_PATH): os.remove(LOG_FILE_PATH)
 log_format = '%(asctime)s - %(levelname)s - [%(name)s:%(funcName)s] - %(message)s'
@@ -64,13 +59,12 @@ except Exception as e:
     logger.critical(f"ERRO CRÍTICO durante a inicialização: {e}", exc_info=True)
     with gr.Blocks() as demo:
         gr.Markdown("# ERRO CRÍTICO NA INICIALIZAÇÃO")
-        gr.Markdown("Não foi possível iniciar o Aduc Framework. Verifique os logs.")
+        gr.Markdown("Não foi possível iniciar o Aduc Framework. Verifique os logs para mais detalhes.")
         gr.Textbox(value=str(e), label="Detalhes do Erro", lines=10)
     demo.launch()
     exit()
 
-# --- 2. FUNÇÕES WRAPPER (UI <-> FRAMEWORK) - LÓGICA ORIGINAL ---
-# (Todas as suas funções wrapper originais permanecem aqui, inalteradas)
+# --- 2. FUNÇÕES WRAPPER (UI <-> FRAMEWORK) ---
 def run_pre_production_wrapper(prompt, num_keyframes, ref_files, resolution_str, duration_per_fragment, progress=gr.Progress()):
     if not ref_files: raise gr.Error("Por favor, forneça pelo menos uma imagem de referência.")
     target_resolution = int(resolution_str.split('x')[0])
@@ -101,7 +95,6 @@ def run_original_production_wrapper(current_state_dict, trim_percent, handler_st
         generation_state_holder: updated_state.model_dump(),
     }
 
-# (As outras funções wrapper: run_upscaler, run_hd, run_audio, get_log_content continuam aqui...)
 def run_upscaler_wrapper(source_video, latent_paths, chunk_size, progress=gr.Progress()):
     if not source_video or not latent_paths: raise gr.Error("Fonte de vídeo ou latentes originais não encontrados para o Upscaler.")
     yield {final_video_output: gr.update(label="Pós-Produção: Upscaler Latente...")}
@@ -132,48 +125,8 @@ def get_log_content():
         with open(LOG_FILE_PATH, "r", encoding="utf-8") as f: return f.read()
     except FileNotFoundError: return "Arquivo de log ainda não criado."
 
-# --- NOVAS FUNÇÕES DE TESTE PARA O LLAMA SCOUT ---
-def extract_frames_from_video(video_path: str, fps: int) -> List[Image.Image]:
-    if not video_path: return []
-    frames = []
-    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
-    if not cap.isOpened():
-        logger.error(f"Não foi possível abrir o vídeo: {video_path}")
-        return []
-    video_fps_original = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) or 30
-    frame_interval = max(1, int(video_fps_original / fps))
-    frame_count = 0
-    while True:
-        ret, frame = cap.read()
-        if not ret: break
-        if frame_count % frame_interval == 0:
-            frames.append(Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)))
-        frame_count += 1
-    cap.release()
-    logger.info(f"Extraídos {len(frames)} frames do vídeo a {fps} FPS para teste.")
-    return frames
-
-def analyze_video_wrapper(video_path, question, fps, progress=gr.Progress(track_tqdm=True)):
-    if not video_path: return "Por favor, envie um vídeo para o teste."
-    if not question: return "Por favor, digite uma pergunta para o teste."
-    
-    pil_images = extract_frames_from_video(video_path, int(fps))
-    if not pil_images: return "Erro: Não foi possível extrair frames do vídeo de teste."
-    
-    return llama_scout_manager_singleton.analyze_sequence(pil_images, question, progress_callback=progress)
-
-def analyze_images_wrapper(image_paths, question, progress=gr.Progress(track_tqdm=True)):
-    if not image_paths: return "Por favor, envie imagens para o teste."
-    if not question: return "Por favor, digite uma pergunta para o teste."
-    
-    # Em Gradio, o componente File com file_count="multiple" e type="filepath" retorna uma lista de strings
-    pil_images = [Image.open(path) for path in image_paths]
-    return llama_scout_manager_singleton.analyze_sequence(pil_images, question, progress_callback=progress)
-
-
 # --- 3. DEFINIÇÃO DA UI ---
 with gr.Blocks(theme=cinematic_theme, css="style.css") as demo:
-    # (Seus estados e a UI original do ADUC-SDR permanecem aqui, inalterados)
     generation_state_holder = gr.State(value={})
     original_latents_paths_state = gr.State(value=[])
     current_source_video_state = gr.State(value=None)
@@ -184,7 +137,7 @@ with gr.Blocks(theme=cinematic_theme, css="style.css") as demo:
         with gr.Row():
             lang_selector = gr.Radio(["🇧🇷", "🇺🇸", "🇨🇳"], value="🇧🇷", label="Idioma / Language")
             resolution_selector = gr.Radio(["512x512", "768x768", "1024x1024"], value="512x512", label="Resolução Base")
-        ref_image_input = gr.File(label="Grupo de Imagens do Usuário", file_count="multiple", file_types=["image"])
+        ref_image_input = gr.File(label="Grupo de Imagens do Usuário", file_count="multiple", file_types=["image"], type="filepath")
         with gr.Row():
             num_keyframes_slider = gr.Slider(minimum=2, maximum=42, value=4, step=2, label="Número de Cenas-Chave (Par)")
             duration_per_fragment_slider = gr.Slider(label="Duração de cada Clipe (s)", minimum=2.0, maximum=10.0, value=4.0, step=0.1)
@@ -218,26 +171,7 @@ with gr.Blocks(theme=cinematic_theme, css="style.css") as demo:
         log_display = gr.Textbox(label="Log da Sessão", lines=20, interactive=False, autoscroll=True)
         update_log_button = gr.Button("Atualizar Log")
 
-    # --- NOVA SEÇÃO DE TESTE PARA O LLAMA SCOUT ---
-    with gr.Accordion("🧪 Playground de Teste do Llama Scout Manager", open=False) as scout_test_accordion:
-        gr.Markdown("Esta seção é para testar o `LlamaScoutManager` de forma isolada, sem interferir no fluxo principal do ADUC-SDR.")
-        with gr.Tabs():
-            with gr.TabItem("Teste de Vídeo"):
-                with gr.Row():
-                    scout_video_input = gr.Video(label="Vídeo para Teste")
-                    scout_fps_slider = gr.Slider(minimum=1, maximum=8, value=2, step=1, label="FPS para Análise")
-                scout_video_question = gr.Textbox(label="Pergunta sobre o vídeo", placeholder="Ex: Analise a cinemática desta cena.")
-                scout_video_button = gr.Button("Analisar Vídeo com Llama Scout", variant="secondary")
-                scout_video_output = gr.Textbox(label="Resultado da Análise", lines=10)
-
-            with gr.TabItem("Teste de Imagens"):
-                scout_image_input = gr.File(label="Imagens para Teste", file_count="multiple", type="filepath", file_types=["image"])
-                scout_image_question = gr.Textbox(label="Pergunta sobre as imagens", placeholder="Ex: Qual a progressão narrativa nestas imagens?")
-                scout_image_button = gr.Button("Analisar Imagens com Llama Scout", variant="secondary")
-                scout_image_output = gr.Textbox(label="Resultado da Análise", lines=10)
-
     # --- 4. CONEXÕES DE EVENTOS ---
-    # (Conexões originais do ADUC-SDR)
     storyboard_and_keyframes_button.click(fn=run_pre_production_wrapper, inputs=[prompt_input, num_keyframes_slider, ref_image_input, resolution_selector, duration_per_fragment_slider], outputs=[generation_state_holder, storyboard_output, keyframe_gallery, step3_accordion])
     produce_original_button.click(fn=run_original_production_wrapper, inputs=[generation_state_holder, trim_percent_slider, handler_strength, dest_strength, guidance_scale_slider, stg_scale_slider, inference_steps_slider], outputs=[final_video_output, step4_accordion, original_latents_paths_state, current_source_video_state, generation_state_holder])
     run_upscaler_button.click(fn=run_upscaler_wrapper, inputs=[current_source_video_state, original_latents_paths_state, upscaler_chunk_size_slider], outputs=[final_video_output, current_source_video_state])
@@ -246,22 +180,9 @@ with gr.Blocks(theme=cinematic_theme, css="style.css") as demo:
     generation_state_holder.change(fn=lambda state: state, inputs=generation_state_holder, outputs=generation_data_output)
     update_log_button.click(fn=get_log_content, inputs=[], outputs=[log_display])
 
-    # --- NOVAS CONEXÕES PARA O PLAYGROUND DE TESTE ---
-    scout_video_button.click(
-        fn=analyze_video_wrapper,
-        inputs=[scout_video_input, scout_video_question, scout_fps_slider],
-        outputs=scout_video_output
-    )
-    scout_image_button.click(
-        fn=analyze_images_wrapper,
-        inputs=[scout_image_input, scout_image_question],
-        outputs=scout_image_output
-    )
-
 # --- 5. INICIALIZAÇÃO DA APLICAÇÃO ---
 if __name__ == "__main__":
-    if os.path.exists(WORKSPACE_DIR):
-        shutil.rmtree(WORKSPACE_DIR)
+    if os.path.exists(WORKSPACE_DIR): shutil.rmtree(WORKSPACE_DIR)
     os.makedirs(WORKSPACE_DIR)
     logger.info("Aplicação Gradio iniciada. Lançando interface...")
     demo.queue().launch()