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 import gradio as gr
 import os
 import subprocess
-from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download
+from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download, list_repo_files
 import spaces
 
 api = HfApi()
 
 @spaces.GPU
-def process_video(token, source_dataset, target_dataset, file_path):
-    if not token or not source_dataset or not target_dataset or not file_path:
+def process_batch_videos(token, source_dataset, target_dataset, folder_path):
+    if not token or not source_dataset or not target_dataset or not folder_path:
         return "❌ Error: Faltan datos obligatorios."
         
     try:
-        # Limpiamos posibles espacios o puntos accidentales en la ruta
-        file_path = file_path.strip().rstrip('.')
+        folder_path = folder_path.strip().rstrip('/')
         
-        # 1. Descargar el archivo original desde el dataset origen
-        local_path = hf_hub_download(
-            repo_id=source_dataset, 
-            filename=file_path, 
-            repo_type="dataset", 
-            token=token
-        )
+        # 1. Listar todos los archivos del repo origen
+        all_files = list_repo_files(repo_id=source_dataset, repo_type="dataset", token=token)
         
-        # 2. Procesar con FFmpeg (Remux y Faststart)
-        output_path = "video_arreglado.mp4"
-        command = [
-            "ffmpeg", "-y", "-i", local_path, 
-            "-c", "copy", "-movflags", "+faststart", output_path
+        # Filtrar los archivos mp4 dentro de la carpeta especificada
+        mp4_files = [
+            f for f in all_files 
+            if f.startswith(folder_path) and f.endswith('.mp4')
         ]
-        subprocess.run(command, check=True)
         
-        # 3. Subir el archivo ya reparado al dataset destino (clean)
-        api.upload_file(
-            path_or_fileobj=output_path,
-            path_in_repo=file_path,
-            repo_id=target_dataset,
-            repo_type="dataset",
-            token=token
-        )
+        # Ordenar para consistencia y tomar estrictamente los primeros 3
+        mp4_files = sorted(mp4_files)[:3]
         
-        # Limpieza del disco temporal
-        os.remove(output_path)
+        if not mp4_files:
+            return f"⚠️ No se encontraron archivos .mp4 en la ruta: {folder_path}"
+            
+        results = []
+        results.append(f"📁 Encontrados {len(mp4_files)} archivos para procesar (Modo WIP - Primeros 3):")
         
-        return f"✅ ¡Listo bro! Copiado de '{source_dataset}', reparado y guardado limpio en '{target_dataset}' ({file_path})"
+        for idx, file_path in enumerate(mp4_files, 1):
+            results.append(f"\n--- Procesando [{idx}/3]: {file_path} ---")
+            
+            # Descargar archivo original
+            local_path = hf_hub_download(
+                repo_id=source_dataset, 
+                filename=file_path, 
+                repo_type="dataset", 
+                token=token
+            )
+            
+            # Procesar con FFmpeg (Remux y Faststart)
+            output_path = f"video_arreglado_{idx}.mp4"
+            command = [
+                "ffmpeg", "-y", "-i", local_path, 
+                "-c", "copy", "-movflags", "+faststart", output_path
+            ]
+            subprocess.run(command, check=True)
+            
+            # Subir al dataset destino limpio
+            api.upload_file(
+                path_or_fileobj=output_path,
+                path_in_repo=file_path,
+                repo_id=target_dataset,
+                repo_type="dataset",
+                token=token
+            )
+            
+            # Limpieza local
+            if os.path.exists(output_path):
+                os.remove(output_path)
+                
+            results.append(f"✅ ¡Reparado y subido con éxito a {target_dataset}!")
+            
+        results.append("\n🎉 ¡Lote de prueba de los primeros 3 completado exitosamente!")
+        return "\n".join(results)
         
     except Exception as e:
-        return f"❌ Algo falló: {str(e)}"
+        return f"❌ Algo falló en el proceso por lotes: {str(e)}"
 
-# Interfaz gráfica adaptada para origen y destino
+# Interfaz gráfica adaptada para procesamiento por lotes (WIP)
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# 🛠️ Migrador y Reparador v3 de MP4")
-    gr.Markdown("Descarga el video malo del dataset viejo, lo repara y lo sube limpio al dataset nuevo sin tocar tu VPS.")
+    gr.Markdown("# 🛠️ Migrador y Reparador Masivo (Modo WIP - Primeros 3)")
+    gr.Markdown("Escanea la carpeta, verifica y repara únicamente los primeros 3 archivos MP4 encontrados.")
     
     token_input = gr.Textbox(label="Tu HF_TOKEN (Con permisos de WRITE)", type="password")
     
     with gr.Row():
-        source_input = gr.Textbox(label="Dataset ORIGEN (De dónde lo descarga)", value="xplhack1/bylatamsrc2")
-        target_input = gr.Textbox(label="Dataset DESTINO (A dónde lo sube limpio)", value="xplhack1/bylatamsrc2-clean")
+        source_input = gr.Textbox(label="Dataset ORIGEN", value="xplhack1/bylatamsrc2")
+        target_input = gr.Textbox(label="Dataset DESTINO", value="orglatamsrc/latamsrcfixed")
     
-    filepath_input = gr.Textbox(label="Ruta exacta del archivo", value="SERIES/EN_EMISION/Rivales_2024/TEMPORADA1/Rivales_S01E08_Episodio_8.mp4")
+    folder_input = gr.Textbox(
+        label="Carpeta a escanear", 
+        value="SERIES/EN_EMISION/Rivales_2024/TEMPORADA1"
+    )
     
-    btn = gr.Button("Migrar y Reparar 🔥", variant="primary")
-    output = gr.Textbox(label="Estado del proceso")
+    btn = gr.Button("Verificar y Reparar Primeros 3 🚀", variant="primary")
+    output = gr.Textbox(label="Estado del proceso / Log", lines=15)
     
-    btn.click(fn=process_video, inputs=[token_input, source_input, target_input, filepath_input], outputs=output)
+    btn.click(fn=process_batch_videos, inputs=[token_input, source_input, target_input, folder_input], outputs=output)
 
 demo.launch(theme=gr.themes.Soft())