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-# --- 🔱 हनुमान AI: स्वदेशी Qwen संस्करण ---
+# --- 🔱 हनुमान AI: अजेय फ्री प्रॉक्सी (Zero Storage, Zero Cost) ---
 # मार्गदर्शक: दिव्य पटेल जी | भारत 🇮🇳
-# मॉडल: Pateltraders55455/Qwen3.5-397B-A17B
-# विशेषता: Live Streaming, Transformers Optimization & Custom Bhagwa UI
+# तकनीक: Space-to-Space Free API Proxy
+# लाभ: कोई ट्रांसफॉर्मर्स नहीं, 0% स्टोरेज, पूर्णतः मुफ़्त और प्राइवेट
 
 import gradio as gr
-import torch
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextIteratorStreamer
-from threading import Thread
-import os
+from gradio_client import Client
 
-# 🛡️ CPU/RAM को क्रैश होने से बचाने के लिए थ्रेड्स सेट करना
-os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "4"
-torch.set_num_threads(4)
-
-# 🚀 दिव्य जी की अपनी रिपॉजिटरी
-HF_REPO = "Pateltraders55455/Qwen3.5-397B-A17B"
-
-print(f"🔱 हनुमान AI जागृत हो रहा है... '{HF_REPO}' लोड किया जा रहा है...")
+print("🔱 हनुमान AI: मुफ़्त और अजेय प्रॉक्सी सर्वर जागृत हो रहा है...")
 
+# 🚀 दिव्य जी का मास्टरस्ट्रोक: Gradio Client
+# हम सीधे मुफ़्त Qwen Space का उपयोग कर रहे हैं। कोई पेड API नहीं!
 try:
-    # Qwen के लिए अत्यंत सुरक्षित लोडिंग विधि
-    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(HF_REPO)
-    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-        HF_REPO,
-        device_map="auto",         # उपलब्ध हार्डवेयर के अनुसार स्वयं सेट हो जाएगा
-        torch_dtype="auto",        # मेमोरी बचाने के लिए स्वचालित डेटा टाइप
-        low_cpu_mem_usage=True     # RAM को ओवरलोड होने से बचाएगा
-    )
-    print("🔱 हनुमान AI: अजेय मॉडल सफलतापूर्वक लोड हो गया है!")
+    # यह सीधे पब्लिक स्पेस से जुड़ेगा, बिना कोई पैसे दिए।
+    client = Client("Qwen/Qwen3-Coder-WebDev")
+    print("🔱 हनुमान AI: महा-सर्वर से मुफ़्त संपर्क स्थापित हो गया है!")
 except Exception as e:
-    print(f"🔱 गंभीर त्रुटि: {e}")
-    tokenizer, model = None, None
+    print(f"🔱 संपर्क त्रुटि: {e}")
+    client = None
 
-# ============================================================================
-# ⚡ जनरेशन फंक्शन (Live Streaming के साथ)
-# ============================================================================
-def generate_divine_text(prompt, max_tokens, temperature, top_k):
+def generate_divine_proxy(prompt):
+    """बिना मॉडल डाउनलोड किए मुफ़्त स्पेस से जवाब लाने वाला इंजन"""
     if not prompt.strip():
-        yield "Please enter a prompt to start."
+        yield "Please enter a prompt..."
         return
-    
-    if model is None or tokenizer is None:
-        yield "🔱 सिस्टम त्रुटि: मॉडल लोड नहीं हो सका। कृपया स्पेस के लॉग्स (Logs) की जाँच करें।"
+        
+    if client is None:
+        yield "🔱 सिस्टम त्रुटि: महा-सर्वर से संपर्क नहीं हो सका।"
         return
 
-    # Qwen के लिए सिस्टम निर्देश
-    messages = [
-        {"role": "system", "content": "You are 'Hanuman AI', a supreme intelligence model pioneered by Divy Patel in Bharat. You must provide clean, accurate, and highly detailed responses."},
-        {"role": "user", "content": prompt}
-    ]
-    
+    # सिस्टम के अजेय निर्देश
+    system_prompt = "You are 'Hanuman Coder', a supreme AI pioneered by Divy Patel in Bharat (India). Provide clean, highly optimized code."
+
     try:
-        # आधुनिक Qwen चैट टेम्पलेट
-        text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
-    except:
-        # यदि मॉडल साधारण टेक्स्ट-मॉडल हुआ
-        text = prompt
-        
-    model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
-    
-    # लाइव स्ट्रीमिंग के लिए स्ट्रीमर (Streamer) अस्त्र
-    streamer = TextIteratorStreamer(tokenizer, timeout=30.0, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
-    
-    top_k_val = int(top_k) if top_k > 0 else 50
-    
-    # जनरेशन के पैरामीटर्स
-    generate_kwargs = dict(
-        model_inputs,
-        streamer=streamer,
-        max_new_tokens=int(max_tokens),
-        temperature=float(temperature),
-        top_k=top_k_val,
-        do_sample=True if temperature > 0.1 else False
-    )
-    
-    # पीछे बैकग्राउंड में मॉडल को सोचने का आदेश देना
-    t = Thread(target=model.generate, kwargs=generate_kwargs)
-    t.start()
-    
-    # 🔄 जैसे-जैसे शब्द आएँगे, यूआई पर लाइव दिखेंगे
-    accumulated_text = ""
-    for new_token in streamer:
-        accumulated_text += new_token
-        yield accumulated_text
+        # ⚡ दिव्य जी की खोजी गई cURL कमांड के आधार पर 2 पैरामीटर भेजना
+        # .submit() का उपयोग करने से लाइव स्ट्रीमिंग (Live Streaming) प्राप्त होगी
+        job = client.submit(
+            prompt,           # पहला डेटा: आपका प्रश्न
+            system_prompt,    # दूसरा डेटा: सिस्टम प्रॉम्प्ट
+            api_name="/generate_code"
+        )
+
+        # लाइव डेटा को यूआई पर भेजना
+        for result in job:
+            # चूँकि रिजल्ट एक स्ट्रिंग या टपल हो सकता है, हम इसे सुरक्षित रूप से निकालते हैं
+            if isinstance(result, (tuple, list)):
+                yield result[0]
+            else:
+                yield result
+                
+    except Exception as e:
+        yield f"🔱 तकनीकी बाधा: {str(e)}"
 
 # ============================================================================
-# 🔱 दिव्य भगवा यूआई (Gradio Interface)
+# 🔱 दिव्य भगवा यूआई (English UI as requested)
 # ============================================================================
 divine_ui = """
 <style>
@@ -100,46 +67,40 @@ divine_ui = """
 .bhagwa-header p { font-size: 16px !important; opacity: 0.95; font-weight: 500; margin-top: 10px; }
 </style>
 <div class="bhagwa-header">
-    <h1>🔱 Hanuman AI (Qwen Edition)</h1>
-    <p>Pioneered by Divy Patel | Bharat 🇮🇳 | Hosted on Private Space</p>
+    <h1>🔱 Hanuman Coder (Free Proxy API)</h1>
+    <p>Pioneered by Divy Patel | Bharat 🇮🇳 | Zero Cost, Zero Storage</p>
 </div>
 """
 
-with gr.Blocks(title="Hanuman AI", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+with gr.Blocks(title="Hanuman Proxy", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     gr.HTML(divine_ui)
     
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=2):
             prompt_input = gr.Textbox(
                 label="Your Prompt", 
-                placeholder="Ask me to write a story, write code, or answer a question...", 
-                lines=4
+                placeholder="Ask your coding questions here... (e.g., Build a React app)", 
+                lines=5
             )
-            
-            with gr.Row():
-                max_tokens_slider = gr.Slider(minimum=50, maximum=4096, value=512, step=10, label="Max Tokens")
-                temperature_slider = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=2.0, value=0.7, step=0.05, label="Temperature")
-                top_k_slider = gr.Slider(minimum=0, maximum=100, value=50, step=5, label="Top-K (0 = disabled)")
-                
-            generate_btn = gr.Button("Generate Request", variant="primary")
+            generate_btn = gr.Button("Generate Code", variant="primary")
             
         with gr.Column(scale=3):
             output_box = gr.Textbox(
-                label="Generated Output", 
-                lines=16, 
+                label="Hanuman AI Response (Live Stream)", 
+                lines=15, 
                 show_copy_button=True
             )
             
-    # इवेंट बाइंडिंग (Live Streaming Yield के लिए)
+    # लाइव जनरेशन के लिए इवेंट बाइंडिंग
     generate_btn.click(
-        fn=generate_divine_text, 
-        inputs=[prompt_input, max_tokens_slider, temperature_slider, top_k_slider], 
+        fn=generate_divine_proxy, 
+        inputs=[prompt_input], 
         outputs=output_box
     )
     
-    gr.Markdown(f"""
+    gr.Markdown("""
     ---
-    **Model:** `[ {HF_REPO} ]` | **Architecture:** Qwen 3.5 | **Status:** Active & Ready
+    **Architecture:** Free Gradio Client Proxy | **Status:** Connected to Main Server | **Storage Used:** ~0 GB
     """)
 
 if __name__ == "__main__":