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 import gradio as gr
 import os
 
-# CONFIGURAZIONE ASSET AURA
-# Assicurati che i nomi dei file su HF siano IDENTICI a questi
-MODEL_PATH = "aura_engine_weights.ckpt"
-CONFIG_PATH = "aura_config.yaml"
-
-def aura_separator_process(audio, model_name):
-    """
-    Funzione di test per verificare il collegamento Sito -> Hugging Face.
-    """
+def aura_process(audio, model_name):
     if audio is None:
         return None, None
-    
-    print(f"--- RICEVUTA RICHIESTA DAL SITO ---")
-    print(f"Modello richiesto: {model_name}")
-    print(f"File ricevuto: {audio}")
-    
-    # Per ora restituiamo l'audio originale per confermare che il 'ponte' funziona
+    print(f"Richiesta Aura: {model_name}")
+    # Temporaneo: restituiamo l'audio originale per testare il ponte
     return audio, audio
 
-# Interfaccia API Aura-Silk
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Base()) as demo:
-    gr.Markdown("# 🌌 Aura Engine API Core")
+# In Gradio 6.0, definiamo i blocchi senza parametri
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# 🌌 Aura Engine Core v1.0")
     
     with gr.Row():
-        input_audio = gr.Audio(label="Aura Input Stream", type="filepath")
-        model_dropdown = gr.Dropdown(
+        input_audio = gr.Audio(label="Stream Input", type="filepath")
+        model_select = gr.Dropdown(
             choices=["AuraAI-V1-Precision"], 
             value="AuraAI-V1-Precision", 
-            label="Seleziona Motore AI"
+            label="Motore AI"
         )
     
-    submit_btn = gr.Button("AVVIA SEPARAZIONE AURA", variant="primary")
+    btn = gr.Button("ELABORA CON AURA", variant="primary")
     
     with gr.Row():
-        out_vocals = gr.Audio(label="🎤 Aura Vocals", type="filepath")
-        out_inst = gr.Audio(label="🎸 Aura Instrumental", type="filepath")
+        vocal_out = gr.Audio(label="🎤 Vocals")
+        inst_out = gr.Audio(label="🎸 Instrumental")
 
-    # Nome dell'API cruciale per lo script.js
-    submit_btn.click(
-        fn=aura_separator_process,
-        inputs=[input_audio, model_dropdown],
-        outputs=[out_vocals, out_inst],
+    btn.click(
+        fn=aura_process, 
+        inputs=[input_audio, model_select], 
+        outputs=[vocal_out, inst_out], 
         api_name="predict"
     )
 
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(show_api=True)
+# In Gradio 6.0, il tema si sposta nel launch() e show_api è automatico
+demo.launch(theme=gr.themes.Base())