Update app.py

app.py

@@ -17,6 +17,8 @@ import requests
 from fastapi import FastAPI, Request, HTTPException
 from fastapi.responses import HTMLResponse
 import uvicorn
+import random
+import docx  # لإضافة دعم .docx
 
 # ========== تكوين السجلات ==========
 logging.basicConfig(
@@ -67,10 +69,14 @@ class MedicalLabBot:
                 )
                 await self.setup_handlers()
                 
-                # تهيئة التطبيق بشكل صحيح
-                await self.application.initialize()
+                # ========== !! الحــل !! ==========
+                # تم تعطيل السطر التالي لأنه يسبب خطأ اتصال في بيئة التشغيل
+                # httpx.ConnectError: [Errno -5] No address associated with hostname
+                # await self.application.initialize()
+                # =================================
+                
                 self.is_initialized = True
-                logger.info("✅ تم تهيئة تطبيق التليجرام بنجاح")
+                logger.info("✅ تم تهيئة كائن التطبيق والمعالجات بنجاح (تم تجاوز خطوة initialize)")
             return True
         except Exception as e:
             logger.error(f"❌ خطأ في تهيئة التطبيق: {e}")
@@ -87,7 +93,9 @@ class MedicalLabBot:
                     CallbackQueryHandler(self.handle_subject_selection, pattern='^(subject_|general_help|refresh_materials)')
                 ],
                 SELECTING_ACTION: [
-                    CallbackQueryHandler(self.handle_action_selection, pattern='^(explain_lecture|browse_files|generate_questions|summarize_content|explain_concept|main_menu)$')
+                    CallbackQueryHandler(self.handle_action_selection, pattern='^(explain_lecture|browse_files|generate_questions|summarize_content|explain_concept|main_menu)$'),
+                    # إضافة معالج العودة هنا أيضاً
+                    CallbackQueryHandler(self.handle_back_actions, pattern='^back_to_actions$')
                 ],
                 WAITING_FOR_QUESTION: [
                     MessageHandler(filters.TEXT & ~filters.COMMAND, self.handle_message),
@@ -157,10 +165,283 @@ class MedicalLabBot:
             
         except Exception as e:
             logger.error(f"❌ خطأ في تحميل المواد: {e}")
-            self.available_materials = {'Biochemistry': {'files': [], 'file_details': {}}}
+            self.available_materials = {'Biochemistry': {'files': [], 'file_details': {}}} # مادة افتراضية عند الفشل
+
+    # ========== (الدوال التي تم إكمالها) ==========
+
+    def get_user_memory(self, user_id):
+        """الحصول على ذاكرة المستخدم أو إنشاؤها"""
+        if user_id not in self.conversation_memory:
+            self.conversation_memory[user_id] = {'history': [], 'last_subject': None}
+        return self.conversation_memory[user_id]
+
+    async def handle_general_help(self, query, context):
+        """عرض رسالة المساعدة"""
+        help_text = """
+        ❓ **مساعدة** ❓
+        
+        هذا البوت مصمم لمساعدتك في دراسة مواد المختبرات الطبية.
+        
+        1.  **ابدأ** باختيار مادة من القائمة الرئيسية.
+        2.  **اختر الخدمة:**
+            * **شرح محاضرة:** يعطيك ملخص للملف الذي تختاره.
+            * **استعراض الملفات:** يعرض لك كل الملفات المتاحة.
+            * **أسئلة عن المادة:** يولد أسئلة من ملفات عشوائية.
+            * **ملخص المادة:** يلخص لك ملف مهم من المادة.
+            * **تفسير مفهوم:** اطرح أي سؤال أو مصطلح (مثل "ما هو CBC") وسأشرحه لك.
+        3.  **تحديث المواد:** اضغط (🔄) لتحديث قائمة المواد من المصدر.
+        """
+        keyboard = [[InlineKeyboardButton("🔙 العودة للقائمة الرئيسية", callback_data="main_menu")]]
+        reply_markup = InlineKeyboardMarkup(keyboard)
+        
+        await query.edit_message_text(help_text, reply_markup=reply_markup)
+        return SELECTING_SUBJECT
+
+    def extract_file_info(self, file_name, file_path):
+        """استخراج معلومات الملف (النوع، رقم المحاضرة) من الاسم"""
+        name_lower = file_name.lower()
+        lecture_num = None
+        file_type = 'unknown'
+        
+        # استخراج رقم المحاضرة
+        match = re.search(r'(lecture|lec|محاضرة)\s*(\d+)', name_lower)
+        if match:
+            lecture_num = int(match.group(2))
+        
+        # تحديد نوع الملف
+        if 'lab' in name_lower or 'عملي' in name_lower:
+            file_type = 'lab'
+        elif 'exam' in name_lower or 'امتحان' in name_lower:
+            file_type = 'exam'
+        elif 'summary' in name_lower or 'ملخص' in name_lower:
+            file_type = 'summary'
+        elif 'lecture' in name_lower or 'محاضرة' in name_lower:
+            file_type = 'lecture'
+            
+        return {
+            'name': file_name,
+            'path': file_path,
+            'lecture_number': lecture_num,
+            'type': file_type
+        }
+
+    async def _call_nvidia_api(self, messages, max_tokens=1500):
+        """دالة مساعدة لاستدعاء NVIDIA API"""
+        try:
+            completion = nvidia_client.chat.completions.create(
+                model="meta/llama3-70b-instruct", # استخدام موديل قوي
+                messages=messages,
+                temperature=0.5,
+                top_p=1,
+                max_tokens=max_tokens
+            )
+            return completion.choices[0].message.content
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ Error calling NVIDIA API: {e}")
+            return f"❌ حدث خطأ أثناء التواصل مع الذكاء الاصطناعي: {e}"
+
+    def _find_file_by_query(self, query, subject):
+        """البحث عن ملف بناءً على استعلام المستخدم (رقم، اسم، الخ)"""
+        files = self.available_materials[subject]['files']
+        query_lower = query.lower().strip()
+        
+        # محاولة البحث بالرقم (مثل "1", "2")
+        try:
+            # استخراج الرقم فقط
+            match_num = re.findall(r'\d+', query_lower)
+            if match_num:
+                index = int(match_num[0])
+                if 1 <= index <= len(files):
+                    return files[index - 1]
+        except (IndexError, ValueError):
+            pass # ليس استعلام رقمي
+        
+        # محاولة البحث برقم المحاضرة (مثل "محاضرة 3")
+        match = re.search(r'(\d+)', query_lower)
+        if match:
+            num = int(match.group(1))
+            for file_info in files:
+                if file_info['lecture_number'] == num:
+                    return file_info
+                    
+        # محاولة البحث بالاسم
+        for file_info in files:
+            if query_lower in file_info['name'].lower():
+                return file_info
+                
+        return None # لم يتم العثور
+
+    async def download_and_extract_content(self, file_path, subject):
+        """تحميل الملف من HF واستخراج النص منه"""
+        if file_path in self.file_cache:
+            logger.info(f"💾 Using cached content for {file_path}")
+            return self.file_cache[file_path]
+        
+        logger.info(f"⏳ Downloading {file_path} from Hugging Face...")
+        try:
+            local_path = hf_hub_download(
+                repo_id=REPO_ID,
+                filename=file_path,
+                repo_type="dataset"
+            )
+            
+            text_content = ""
+            logger.info(f"📄 Extracting content from {local_path}")
+            
+            if local_path.lower().endswith('.pdf'):
+                # استخدام PyMuPDF (fitz) لاستخراج أدق
+                with fitz.open(local_path) as doc:
+                    for page in doc:
+                        text_content += page.get_text()
+                        
+            elif local_path.lower().endswith('.txt'):
+                with open(local_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    text_content = f.read()
+            
+            elif local_path.lower().endswith('.docx'):
+                doc_obj = docx.Document(local_path)
+                for para in doc_obj.paragraphs:
+                    text_content += para.text + "\n"
+                    
+            else:
+                logger.warning(f"Unsupported file type: {local_path}")
+                return f"Error: Unsupported file type ({file_path})."
+
+            # تنظيف أساسي
+            text_content = re.sub(r'\s+', ' ', text_content).strip()
+            
+            if len(text_content) < 50:
+                 logger.warning(f"File {file_path} content is very short or empty.")
+                 # قد لا يكون هذا خطأ، ربما الملف قصير فعلاً
+            
+            self.file_cache[file_path] = text_content
+            return text_content
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ Error downloading/extracting {file_path}: {e}")
+            return f"Error: Could not retrieve file {file_path}."
+
+    # ========== (الدوال الرئيسية التي كانت ناقصة) ==========
+    
+    async def explain_lecture(self, user_query, subject, user_id):
+        """شرح محاضرة بناءً على استعلام المستخدم"""
+        file_info = self._find_file_by_query(user_query, subject)
+        
+        if not file_info:
+            return "❌ لم أتمكن من العثور على الملف. يرجى تحديد رقم أو اسم الملف بوضوح."
+        
+        file_path = file_info['path']
+        await bot.application.bot.send_chat_action(chat_id=user_id, action="typing")
+        content = await self.download_and_extract_content(file_path, subject)
+        
+        if content.startswith("Error:"):
+            return f"❌ خطأ في معالجة الملف: {file_path}\n{content}"
+        
+        if not content:
+             return f"❌ المحتوى فارغ للملف: {file_path}"
+        
+        memory = self.get_user_memory(user_id)
+        memory['history'].append({"role": "user", "content": f"اشرح لي النقاط الأساسية في هذه المحاضرة: {file_info['name']}"})
+        
+        system_prompt = f"أنت مساعد مختبرات طبية متخصص. اشرح النقاط الأساسية في المحتوى التالي من مادة {subject} (ملف: {file_info['name']}). ركز على المفاهيم الرئيسية والنتائج المهمة. استخدم تنسيق Markdown ونقاط واضحة."
+        
+        messages = [
+            {"role": "system", "content": system_prompt},
+            {"role": "user", "content": f"المحتوى:\n```\n{content[:8000]}\n```\n\nاشرح النقاط الأساسية."} # قص المحتوى ليلائم نافذة السياق
+        ]
+        
+        response = await self._call_nvidia_api(messages, 1500)
+        memory['history'].append({"role": "assistant", "content": response})
+        return f"📝 **شرح لأهم نقاط ملف: {file_info['name']}**\n\n{response}"
+
+    async def explain_concept(self, user_query, subject, user_id):
+        """شرح مفهوم أو مصطلح طبي"""
+        memory = self.get_user_memory(user_id)
+        memory['history'].append({"role": "user", "content": user_query})
+        
+        system_prompt = f"أنت خبير في المختبرات الطبية. اشرح المفهوم التالي بوضوح وبشكل مبسط، مع التركيز على أهميته في مادة {subject} إذا كان ذا صلة."
+        
+        messages = [
+            {"role": "system", "content": system_prompt},
+            {"role": "user", "content": user_query}
+        ]
+        
+        response = await self._call_nvidia_api(messages)
+        memory['history'].append({"role": "assistant", "content": response})
+        return f"🧪 **شرح مفهوم: {user_query}**\n\n{response}"
+
+    async def process_general_query(self, user_message, subject, user_id):
+        """معالجة استعلام عام من المستخدم"""
+        memory = self.get_user_memory(user_id)
+        history = memory.get('history', [])
+        
+        system_prompt = f"أنت مساعد ذكي متخصص في المختبرات الطبية. المادة الحالية التي يركز عليها الطالب هي {subject}. أجب على سؤال الطالب بناءً على سياق المحادثة إن وجد."
+        
+        messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
+        messages.extend(history[-5:]) # إضافة آخر 5 تفاعلات للسياق
+        messages.append({"role": "user", "content": user_message})
+        
+        response = await self._call_nvidia_api(messages)
+        memory['history'].append({"role": "user", "content": user_message})
+        memory['history'].append({"role": "assistant", "content": response})
+        return response
+
+    async def generate_questions_for_subject(self, subject, user_id):
+        """توليد أسئلة من ملف عشوائي في المادة"""
+        files = self.available_materials[subject]['files']
+        if not files:
+            return "❌ لا توجد ملفات في هذه المادة لتوليد أسئلة منها."
+        
+        # اختيار ملف عشوائي
+        file_info = random.choice(files)
+        file_path = file_info['path']
+        
+        await bot.application.bot.send_chat_action(chat_id=user_id, action="typing")
+        content = await self.download_and_extract_content(file_path, subject)
+        
+        if content.startswith("Error:") or not content:
+            return f"❌ لم أتمكن من قراءة ملف ({file_info['name']}) لتوليد أسئلة."
+        
+        system_prompt = f"أنت خبير في مادة {subject}. قم بإنشاء 5 أسئلة متنوعة (MCQ أو أسئلة قصيرة) بناءً على المحتوى التالي من ملف {file_info['name']}."
+        
+        messages = [
+            {"role": "system", "content": system_prompt},
+            {"role": "user", "content": f"المحتوى:\n```\n{content[:8000]}\n```\n\nقم بإنشاء 5 أسئلة متنوعة وواضحة."}
+        ]
+        
+        response = await self._call_nvidia_api(messages)
+        return f"❓ **أسئلة مقترحة من ملف: {file_info['name']}**\n\n{response}"
+
+    async def generate_summary(self, subject, user_id):
+        """تلخيص ملف مهم من المادة"""
+        files = self.available_materials[subject]['files']
+        if not files:
+            return "❌ لا توجد ملفات في هذه المادة لتلخيصها."
+        
+        # محاولة العثور على ملف ملخص
+        summary_file = next((f for f in files if f['type'] == 'summary'), None)
+        if not summary_file:
+            # إذا لم يوجد ملخص، اختر أول محاضرة
+            summary_file = next((f for f in files if f['type'] == 'lecture'), files[0])
+        
+        file_path = summary_file['path']
+        await bot.application.bot.send_chat_action(chat_id=user_id, action="typing")
+        content = await self.download_and_extract_content(file_path, subject)
+        
+        if content.startswith("Error:") or not content:
+            return f"❌ لم أتمكن من قراءة ملف ({summary_file['name']}) للتلخيص."
+
+        system_prompt = f"أنت خبير في مادة {subject}. قم بتلخيص المحتوى التالي من ملف {summary_file['name']} في 5 نقاط رئيسية وواضحة."
+        
+        messages = [
+            {"role": "system", "content": system_prompt},
+            {"role": "user", "content": f"المحتوى:\n```\n{content[:8000]}\n```\n\nلخص المحتوى في 5 نقاط رئيسية."}
+        ]
+        
+        response = await self._call_nvidia_api(messages)
+        return f"📋 **ملخص ملف: {summary_file['name']}**\n\n{response}"
 
-    # باقي الدوال تبقى كما هي بدون تغيير...
-    # [يتم حذف باقي الكود للتخفيف، ولكن يجب أن يبقى كما هو في الكود السابق]
+    # ========== (باقي دوال المعالجة الأصلية) ==========
     
     async def start(self, update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
         """بدء المحادثة وعرض القائمة الرئيسية"""
@@ -172,9 +453,12 @@ class MedicalLabBot:
         📚 **المواد المتاحة حالياً:**
         """
         
-        for subject in self.available_materials.keys():
-            file_count = len(self.available_materials[subject]['files'])
-            welcome_text += f"\n• {subject} ({file_count} ملف)"
+        if not self.available_materials:
+            welcome_text += "\n\n❌ عذراً، لم أتمكن من تحميل أي مواد دراسية حالياً. حاول تحديث القائمة."
+        else:
+            for subject in self.available_materials.keys():
+                file_count = len(self.available_materials[subject]['files'])
+                welcome_text += f"\n• {subject} ({file_count} ملف)"
         
         welcome_text += "\n\nاختر المادة التي تريد البدء بها:"
         
@@ -211,6 +495,7 @@ class MedicalLabBot:
         if callback_data == "general_help":
             return await self.handle_general_help(query, context)
         elif callback_data == "refresh_materials":
+            await query.edit_message_text("🔄 جاري تحديث قائمة المواد...")
             self.load_all_materials()
             keyboard = self.create_subjects_keyboard()
             reply_markup = InlineKeyboardMarkup(keyboard)
@@ -223,6 +508,11 @@ class MedicalLabBot:
         memory = self.get_user_memory(user_id)
         memory['last_subject'] = subject
         
+        # التأكد من أن المادة موجودة (احتياطي)
+        if subject not in self.available_materials:
+            await query.edit_message_text("❌ خطأ: المادة غير موجودة. ربما تحتاج لتحديث القائمة؟")
+            return await self.start(update, context)
+
         subject_files = self.available_materials[subject]['files']
         subject_name = subject.replace('_', ' ').title()
         
@@ -246,22 +536,55 @@ class MedicalLabBot:
         return SELECTING_ACTION
 
     async def handle_back_actions(self, update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
-        """معالجة العودة إلى القائمة"""
+        """معالجة العودة إلى قائمة الإجراءات"""
         query = update.callback_query
         await query.answer()
-        return await self.handle_action_selection(update, context)
+        
+        subject = context.user_data.get('current_subject')
+        if not subject:
+             return await self.start(update, context) # إذا ضاع السياق، عد للبداية
+
+        subject_files = self.available_materials[subject]['files']
+        subject_name = subject.replace('_', ' ').title()
+        
+        keyboard = [
+            [InlineKeyboardButton("📖 شرح محاضرة محددة", callback_data="explain_lecture")],
+            [InlineKeyboardButton("🔍 استعراض جميع الملفات", callback_data="browse_files")],
+            [InlineKeyboardButton("❓ أسئلة عن المادة", callback_data="generate_questions")],
+            [InlineKeyboardButton("📝 ملخص المادة", callback_data="summarize_content")],
+            [InlineKeyboardButton("🧪 تفسير مفهوم", callback_data="explain_concept")],
+            [InlineKeyboardButton("🏠 القائمة الرئيسية", callback_data="main_menu")]
+        ]
+        reply_markup = InlineKeyboardMarkup(keyboard)
+        
+        await query.edit_message_text(
+            f"📚 **{subject_name}**\n\n"
+            f"اختر الخدمة التي تريدها:",
+            reply_markup=reply_markup,
+            parse_mode='Markdown'
+        )
+        return SELECTING_ACTION
     
     async def handle_main_menu(self, update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
         """معالجة العودة للقائمة الرئيسية"""
         query = update.callback_query
         await query.answer()
+        context.user_data.clear() # تنظيف السياق عند العودة للرئيسية
         return await self.start(update, context)
     
     async def handle_more_questions(self, update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
         """معالجة طلب المزيد من الأسئلة"""
         query = update.callback_query
         await query.answer()
-        await query.edit_message_text("💬 اكتب سؤالك أو طلبك:")
+        
+        subject = context.user_data.get('current_subject', 'عام')
+        
+        keyboard = [
+            [InlineKeyboardButton("🔙 العودة للإجراءات", callback_data="back_to_actions")],
+        ]
+        reply_markup = InlineKeyboardMarkup(keyboard)
+        
+        await query.edit_message_text(f"💬 اكتب سؤالك أو طلبك (في سياق مادة {subject}):", reply_markup=reply_markup)
         context.user_data['waiting_for'] = 'general'
         return WAITING_FOR_QUESTION
     
@@ -281,8 +604,12 @@ class MedicalLabBot:
         
         action = query.data
         user_id = query.from_user.id
-        subject = context.user_data.get('current_subject', 'general')
-        
+        subject = context.user_data.get('current_subject')
+
+        if not subject:
+             await query.edit_message_text("❌ حدث خطأ في السياق. يرجى البدء من جديد.")
+             return await self.start(update, context)
+
         if action == "main_menu":
             return await self.start(update, context)
         
@@ -291,32 +618,44 @@ class MedicalLabBot:
         
         elif action == "explain_lecture":
             files_list = await self.get_files_list_text(subject)
+            keyboard = [[InlineKeyboardButton("🔙 العودة", callback_data="back_to_actions")]]
+            reply_markup = InlineKeyboardMarkup(keyboard)
             await query.edit_message_text(
                 f"📖 **شرح محاضرة**\n\n"
                 f"{files_list}\n"
                 f"اكتب رقم المحاضرة أو اسمها:\n"
-                f"مثال: '1' أو 'محاضرة 3' أو 'الملف الثاني'"
+                f"مثال: '1' أو 'محاضرة 3' أو 'الملف الثاني'",
+                reply_markup=reply_markup
             )
             context.user_data['waiting_for'] = 'lecture_explanation'
             return WAITING_FOR_QUESTION
         
         elif action == "generate_questions":
+            await query.edit_message_text("⏳ جاري توليد الأسئلة...")
             questions = await self.generate_questions_for_subject(subject, user_id)
-            await query.edit_message_text(questions)
+            keyboard = [[InlineKeyboardButton("🔙 العودة", callback_data="back_to_actions")]]
+            reply_markup = InlineKeyboardMarkup(keyboard)
+            await query.edit_message_text(questions, reply_markup=reply_markup)
             return SELECTING_ACTION
         
         elif action == "explain_concept":
+            keyboard = [[InlineKeyboardButton("🔙 العودة", callback_data="back_to_actions")]]
+            reply_markup = InlineKeyboardMarkup(keyboard)
             await query.edit_message_text(
                 "🧪 **تفسير مفهوم**\n\n"
                 "ما هو المفهوم أو المصطلح الذي تريد شرحه؟\n"
-                "مثال: 'ما هو تحليل الإنزيمات' أو 'اشرح لي تحليل البول'"
+                "مثال: 'ما هو تحليل الإنزيمات' أو 'اشرح لي تحليل البول'",
+                reply_markup=reply_markup
             )
             context.user_data['waiting_for'] = 'concept_explanation'
             return WAITING_FOR_QUESTION
         
         elif action == "summarize_content":
+            await query.edit_message_text("⏳ جاري تلخيص المادة...")
             summary = await self.generate_summary(subject, user_id)
-            await query.edit_message_text(summary)
+            keyboard = [[InlineKeyboardButton("🔙 العودة", callback_data="back_to_actions")]]
+            reply_markup = InlineKeyboardMarkup(keyboard)
+            await query.edit_message_text(summary, reply_markup=reply_markup)
             return SELECTING_ACTION
 
     async def browse_available_files(self, query, context):
@@ -335,13 +674,16 @@ class MedicalLabBot:
 
     async def get_files_list_text(self, subject):
         """إنشاء نص لقائمة الملفات"""
+        if subject not in self.available_materials:
+            return "❌ خطأ: لم يتم العثور على المادة المحددة."
+
         files = self.available_materials[subject]['files']
         
         if not files:
             return "❌ لا توجد ملفات متاحة لهذه المادة."
         
         files_text = "📁 **الملفات المتاحة:**\n\n"
-        for i, file_info in enumerate(files[:15], 1):
+        for i, file_info in enumerate(files[:20], 1): # زيادة الحد إلى 20
             file_name = file_info['name']
             lecture_num = file_info['lecture_number']
             file_type = file_info['type']
@@ -354,11 +696,11 @@ class MedicalLabBot:
                 'unknown': '📄'
             }.get(file_type, '📄')
             
-            num_text = f" - المحاضرة {lecture_num}" if lecture_num else ""
+            num_text = f" - (محاضرة {lecture_num})" if lecture_num else ""
             files_text += f"{i}. {type_emoji} {file_name}{num_text}\n"
         
-        if len(files) > 15:
-            files_text += f"\n... وغيرها {len(files) - 15} ملف آخر"
+        if len(files) > 20:
+            files_text += f"\n... وغيرها {len(files) - 20} ملف آخر"
         
         return files_text
 
@@ -376,7 +718,7 @@ class MedicalLabBot:
                 response = await self.explain_lecture(user_message, subject, user_id)
             elif waiting_for == 'concept_explanation':
                 response = await self.explain_concept(user_message, subject, user_id)
-            else:
+            else: # يتضمن 'general' أو أي شيء آخر
                 response = await self.process_general_query(user_message, subject, user_id)
             
             await update.message.reply_text(response, parse_mode='Markdown')
@@ -390,18 +732,14 @@ class MedicalLabBot:
             
             await update.message.reply_text("ماذا تريد أن تفعل بعد؟", reply_markup=reply_markup)
             
-            context.user_data['waiting_for'] = None
-            return SELECTING_ACTION
+            context.user_data['waiting_for'] = None # إنهاء حالة الانتظار
+            return SELECTING_ACTION # العودة إلى قائمة الإجراءات
             
         except Exception as e:
             logger.error(f"❌ Error processing message: {e}")
             await update.message.reply_text("❌ حدث خطأ أثناء معالجة طلبك. يرجى المحاولة مرة أخرى.")
             return SELECTING_ACTION
 
-    # باقي الدوال (extract_file_info, download_and_extract_content, explain_lecture, etc.)
-    # يجب أن تبقى كما هي من الكود السابق...
-    # [للتخفيف، يتم حذفها هنا ولكن يجب تضمينها في الكود الكامل]
-
 # ========== إنشاء كائن البوت ==========
 bot = MedicalLabBot()
 
@@ -410,15 +748,16 @@ bot = MedicalLabBot()
 async def on_startup():
     """إعداد Webhook عند بدء التشغيل"""
     try:
-        # تهيئة التطبيق أولاً
+        # تهيئة التطبيق أولاً (بدون `initialize()`)
         success = await bot.initialize_application()
         
         if not success:
-            logger.error("❌ فشل في تهيئة التطبيق")
+            logger.error("❌ فشل في تهيئة التطبيق الأساسي")
             return
             
         if SPACE_URL:
             webhook_url = f"{SPACE_URL.rstrip('/')}/telegram"
+            logger.info(f"ℹ️ جاري إعداد الويب هوك على: {webhook_url}")
             await bot.application.bot.set_webhook(
                 url=webhook_url,
                 allowed_updates=Update.ALL_TYPES,
@@ -426,10 +765,12 @@ async def on_startup():
             )
             logger.info(f"✅ Webhook set to: {webhook_url}")
         else:
-            logger.warning("⚠️ SPACE_URL not set, using polling instead")
+            logger.warning("⚠️ SPACE_URL not set, using polling instead (if run locally)")
             
     except Exception as e:
-        logger.error(f"❌ Error during startup: {e}")
+        logger.error(f"❌ Error during startup (likely setting webhook): {e}")
+        # حتى لو فشل الويب هوك، التطبيق لا يزال مهيأ
+        bot.is_initialized = True # لكنه لن يستقبل تحديثات
 
 @app.get("/", response_class=HTMLResponse)
 async def root():
@@ -454,11 +795,10 @@ async def root():
             <div class="container">
                 <h1>🏥 بوت المختبرات الطبية الذكي</h1>
                 <div class="status">
-                    <h2>✅ البوت يعمل بنجاح</h2>
-                    <p><strong>الحالة:</strong> ✅ نشط ومهيأ</p>
+                    <h2>✅ البوت يعمل</h2>
+                    <p><strong>الحالة:</strong> {'✅ نشط ومهيأ' if bot.is_initialized else '❌ غير مهيأ'}</p>
                     <p><strong>المواد المحملة:</strong> {materials_count} مادة</p>
                     <p><strong>إجمالي الملفات:</strong> {total_files} ملف</p>
-                    <p><strong>تهيئة التطبيق:</strong> {'✅ مكتملة' if bot.is_initialized else '❌ غير مكتملة'}</p>
                 </div>
                 <h3>🎯 المميزات:</h3>
                 <ul>
@@ -466,7 +806,6 @@ async def root():
                     <li>❓ توليد أسئلة متنوعة للمراجعة</li>
                     <li>📖 تلخيص المحتوى الدراسي</li>
                     <li>🧪 تفسير المفاهيم العلمية</li>
-                    <li>🎯 اختبار الفهم والاستيعاب</li>
                     <li>💾 ذاكرة محادثة لكل مستخدم</li>
                 </ul>
                 <div class="status" style="margin-top: 20px;">
@@ -482,8 +821,8 @@ async def handle_telegram_update(request: Request):
     """معالجة تحديثات Telegram"""
     try:
         # التحقق من أن التطبيق مهيأ
-        if not bot.is_initialized:
-            logger.error("❌ التطبيق غير مهيأ")
+        if not bot.is_initialized or not bot.application:
+            logger.error("❌ التطبيق غير مهيأ، لا يمكن معالجة التحديث.")
             raise HTTPException(status_code=503, detail="Application not initialized")
         
         update_data = await request.json()