Delete public/homeskills.py

public/homeskills.py

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-import pandas as pd
-import chainlit as cl
-from chainlit.input_widget import Select, TextInput
-from chainlit import user_session
-
-def homemsg():
-    app_user = cl.user_session.get("user")
-    welcomeUser = app_user.identifier
-    welcomeUserArray = welcomeUser.split('@')
-    welcomeUserStr = welcomeUserArray[0].replace('.',' ')
-    await cl.Message(f"> Bonjour {welcomeUserStr}").send()
-
-async def homeRome():
-	homemsg()   
-    df_allcompetences = pd.read_csv('./public/referentiel_competence.csv')
-    df_competences = df_allcompetences[['libelle_competence']].copy()
-    df_competences = df_competences.sort_values(by=['libelle_competence'])
-    competences_list = df_competences['libelle_competence'].tolist()
-    competences_list.sort()
-    competences_list.insert(0, "")
-    cl.user_session.set("arraySettingsComp", competences_list)
-    settings = await cl.ChatSettings(
-        [
-            Select(
-                id="competence",
-                label="Compétences",
-                values=competences_list,
-                initial_index=0,
-            ),
-            TextInput(id="competenceInput", label="ou saisir une compétence voire des objectifs pédagogiques", placeholder="ou saisir une compétence voire des objectifs pédagogiques", tooltip="saisir une compétence voire des objectifs pédagogiques"),
-        ]
-    ).send()
-    value = settings["competence"]
-    
-    if len(value) < 2:
-        warning = [
-                    cl.Image(name="Warning", size="small", display="inline", path="./public/warning.png")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="1️⃣ Cliquez sur le bouton dont l'image suit, dans le prompt, pour commencer à élaborer une note sectorielle de la chaîne documentaire APCC!").send()
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="", elements=warning).send()
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="2️⃣ Puis sélectionnez ou saisissez une compétence ou des objectifs pédagogiques. Et vous êtes prêt!\n\n🔗 Plateforme de feedback et de fil d'activité : https://cloud.getliteral.ai/").send()
-    contextChat = cl.user_session.get("contextChatBot")
-	if not contextChat:
-        contextChat = df_competences.to_string(index = False)
-	return contextChat
-
-async def homeEsco():
-	homemsg()   
-    df_allcompetences = pd.read_csv('./public/escoCompetencesAppellation.csv')
-    df_competences = df_allcompetences[['compétence']].copy()
-    df_competences = df_competences.sort_values(by=['compétence'])
-    competences_list = df_competences['compétence'].tolist()
-    competences_list.sort()
-    competences_list.insert(0, "")
-    cl.user_session.set("arraySettingsComp", competences_list)
-    settings = await cl.ChatSettings(
-        [
-            Select(
-                id="competence",
-                label="Compétences",
-                values=competences_list,
-                initial_index=0,
-            ),
-            TextInput(id="competenceInput", label="ou saisir une compétence voire un métier en lien avec le développement durable", placeholder="ou saisir une compétence voire un métier en lien avec le développement durable", tooltip="saisir une compétence voire un métier en lien avec le développement durable"),
-        ]
-    ).send()
-    value = settings["competence"]
-    
-    if len(value) < 2:
-        warning = [
-                    cl.Image(name="Warning", size="small", display="inline", path="./public/warning.png")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="1️⃣ Cliquez sur le bouton dont l'image suit, dans le prompt, pour commencer à élaborer une analyse des compétences liées au développement durable!").send()
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="", elements=warning).send()
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="2️⃣ Puis sélectionnez ou saisissez une compétence ou un métier en lien avec le développement durable. Et vous êtes prêt!\n\n🔗 Plateforme de feedback et de fil d'activité : https://cloud.getliteral.ai/").send()
-    contextChat = cl.user_session.get("contextChatBot")
-	if not contextChat:
-        contextChat = df_competences.to_string(index = False)
-	return contextChat