이런식으로 만들어줘봐

pip install streamlit openai

import streamlit as st
from openai import OpenAI

# 1. 페이지 설정 (제목 및 레이아웃)
st.set_page_config(page_title="NEW 대본마스터", layout="wide")

# 2. 사이드바 구현 (이미지의 '최근' 목록 부분)
with st.sidebar:
    st.header("최근 작업")
    # 버튼을 누르면 해당 주제가 채팅창에 입력되도록 구현할 수 있습니다.
    if st.button("N | 대공황: 파티의 끝과 숙취"):
        st.session_state['input_text'] = "대공황: 파티의 끝과 숙취에 대한 대본 써줘"
    if st.button("N | 시상식, 돈 되는 경제학 파헤치기"):
        st.session_state['input_text'] = "시상식 경제학 대본 써줘"
    if st.button("N | 엔비디아 3분기 실적 분석"):
        st.session_state['input_text'] = "엔비디아 3분기 실적 대본 써줘"

# 3. 메인 화면 헤더
st.title("NEW 대본마스터")
st.markdown("### 🤖 당신만의 AI 대본 작가")

# API 키 설정 (실제 사용 시 환경변수로 관리하는 것이 좋습니다)
# client = OpenAI(api_key="내_API_KEY_입력")

# 4. 채팅 기록 초기화
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state.messages = [
        {"role": "system", "content": "당신은 훌륭한 대본 작가입니다. 사용자가 올린 지식 파일을 기반으로 대본을 작성하세요."}
    ]

# 5. 이전 대화 내용 화면에 표시
for message in st.session_state.messages:
    if message["role"] != "system":
        with st.chat_message(message["role"]):
            st.markdown(message["content"])

# 6. 사용자 입력 처리
# 사이드바 버튼을 눌렀을 때의 값 혹은 직접 입력한 값
user_input = st.chat_input("대본 주제를 입력하세요...")

# 사이드바 버튼 연동을 위한 로직 (임시)
if 'input_text' in st.session_state and st.session_state['input_text']:
    user_input = st.session_state['input_text']
    st.session_state['input_text'] = None # 초기화

if user_input:
    # 사용자 메시지 표시
    st.chat_message("user").markdown(user_input)
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": user_input})

    # AI 응답 생성 (여기에 이전에 만든 Fine-tuning 모델 연결 가능)
    with st.chat_message("assistant"):
        message_placeholder = st.empty()
        full_response = ""
        
        # 실제 API 연결 시 아래 주석 해제 및 사용
        # response = client.chat.completions.create(
        #     model="gpt-4o", # 또는 파인튜닝된 모델 ID
        #     messages=st.session_state.messages
        # )
        # full_response = response.choices[0].message.content
        
        # (테스트용 가짜 응답)
        full_response = f"'{user_input}'에 대한 흥미진진한 대본을 작성 중입니다...\n\nS#1. 도입부\n(긴장감 넘치는 음악)\n나레이션: 여러분, 이 사건을 주목해주세요."
        
        message_placeholder.markdown(full_response)
    
    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})