Ús de la IA en la programació i comentaris al codi. Documentació del repositori actualitzada (README, CHANGELOG, CONTRIBUTING).

# =============================================================================
# # ==============================================================
# 1. INSTAL·LACIÓ DE LLIBRERIES
# ==============================
# Instal·lem les eines necessàries per a la IA, el servidor web i el túnel
!pip install -U google-genai flask-cors pyngrok

import os, time, json
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS
from pyngrok import ngrok
from google import genai
from google.colab import userdata

# ==============================================================
# 2. CONFIGURACIÓ DE CREDENCIALS
# ==============================
# Agafem les claus guardades a la icona de la clau (🔑) de Colab
GOOGLE_API_KEY = userdata.get("GOOGLE_API_KEY")
NGROK_TOKEN = userdata.get("token_ngrok")

# Creem el client de Google per poder parlar amb la IA
client = genai.Client(api_key=GOOGLE_API_KEY)

# ==============================================================
# 3. CONFIGURACIÓ DE LA IA (PERSONALITAT)
# ==============================
# Definim com s'ha de comportar el bot i quina és la seva feina
system_instruction = """
Ets l'assistent virtual oficial de la LAN Party EcoTech 2026. 
La teva missió és ajudar els participants amb dubtes tècnics i organitzatius.

Informació CRÍTICA de l'esdeveniment:
1. Ubicació: Els Costals, Castellbisbal.
2. Horari d'Inici: Divendres, 10 d'abril a les 18:00h.
3. Horari de Finalització: Diumenge, 12 d'abril a les 18:00h.
4. Xarxa: Cada taula té una connexió RJ45. La IP s'assigna per DHCP. 
5. Sostenibilitat (EcoTech): Som una LAN residu zero. Prohibit el plàstic d'un sol ús.
6. Suport Tècnic: Qualsevol incidència de xarxa s'ha de reportar al HelpDesk.

To de veu: Tècnic (SMX), però amable i disposat a ajudar. 
Ets un expert de Castellbisbal i vols que la LAN surti perfecta.
"""

# Iniciem la sessió de xat amb el model d'IA escollit
chat = client.chats.create(
    model="gemini-2.5-flash",  # El model d'IA més modern i ràpid
    config=genai.types.GenerateContentConfig(
        system_instruction=system_instruction, # Li donem les instruccions
        temperature=0.7,                      # Creativitat (0.7 és equilibrat)
        max_output_tokens=1000                 # Límit de llargada de la resposta
    )
)

# ==============================================================
# 4. CREACIÓ DEL SERVIDOR (BACKEND)
# ==============================
app = Flask(__name__)  # Creem l'aplicació del servidor
CORS(app)              # Permetem que webs externes (Google Sites) s'hi connectin

@app.route('/ask', methods=['POST', 'OPTIONS'])
def ask():
    # Gestió de seguretat del navegador (CORS)
    if request.method == 'OPTIONS':
        return jsonify({"status": "ok"}), 200
    
    try:
        # Rebrem la pregunta que l'usuari escriu al xat del front-end
        data = request.json
        prompt = data.get("message", "").strip()
        
        # Enviem la pregunta a la sessió de xat de Gemini
        resposta = chat.send_message(prompt)
        
        # Enviem la resposta de tornada al xat de la web
        return jsonify({"reply": resposta.text.strip()})

    except Exception as e:
        # Si hi ha un error (com falta de quota), l'avisem per consola
        print(f"⚠️ Error: {e}")
        return jsonify({"reply": "Error de connexió amb la IA."}), 500

# ==============================================================
# 5. EXECUCIÓ I TÚNEL PÚBLIC
# ==============================
if __name__ == '__main__':
    # Tanquem qualsevol procés anterior per evitar que el port estigui ocupat
    os.system("fuser -k 5000/tcp")
    time.sleep(1)
    
    # Configurem i activem Ngrok per crear una URL pública (https://...)
    ngrok.kill()
    ngrok.set_auth_token(NGROK_TOKEN)
    public_url = ngrok.connect(5000).public_url
    
    # Mostrem la URL final que has de copiar al teu codi de Google Sites
    print(f"\n" + "="*60)
    print(f"✅ SERVIDOR ACTIU")
    print(f"🌐 COPIA AQUESTA URL AL FRONT-END: {public_url}/ask")
    print("="*60 + "\n")
    
    # Posem en marxa el servidor de Flask
    app.run(port=5000, host='0.0.0.0', debug=False, use_reloader=False)
    app.run(port=5000)