Create claude_recommendations.py

modules/studentact/claude_recommendations.py

@@ -0,0 +1,155 @@
+import anthropic
+import os
+import streamlit as st
+import logging
+from typing import Dict, Any
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+def generate_claude_recommendations(text: str, metrics: Dict[str, Any], text_type: str, lang_code: str):
+    """
+    Genera recomendaciones personalizadas utilizando la API de Claude.
+    
+    Args:
+        text: El texto original que se analizó
+        metrics: Métricas calculadas por el sistema
+        text_type: Tipo de texto (academic_article, student_essay, general_communication)
+        lang_code: Código del idioma
+        
+    Returns:
+        str: HTML formateado con recomendaciones personalizadas
+    """
+    # Diccionario para traducción de tipos de texto
+    text_type_names = {
+        'academic_article': 'artículo académico',
+        'student_essay': 'trabajo universitario',
+        'general_communication': 'comunicación general'
+    }
+    
+    # Identificar las áreas más débiles (ordenadas de peor a mejor)
+    areas = ['vocabulary', 'structure', 'cohesion', 'clarity']
+    scores = {area: metrics[area]['normalized_score'] for area in areas}
+    weak_areas = sorted(areas, key=lambda x: scores[x])
+    
+    # Crear un mensaje estructurado para Claude
+    try:
+        client = anthropic.Anthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))
+        
+        # Construir el prompt para Claude
+        prompt = f"""
+        Actúa como un asistente experto en escritura académica y comunicación.
+        
+        Analiza el siguiente texto (clasificado como {text_type_names.get(text_type, text_type)}) y genera recomendaciones personalizadas para mejorarlo.
+        
+        Las métricas de análisis del texto son:
+        - Vocabulario: {scores['vocabulary']:.2f}/1.00
+        - Estructura: {scores['structure']:.2f}/1.00
+        - Cohesión: {scores['cohesion']:.2f}/1.00
+        - Claridad: {scores['clarity']:.2f}/1.00
+        
+        Áreas que necesitan mayor atención (de mayor a menor prioridad):
+        {', '.join([area for area in weak_areas[:2]])}
+        
+        Texto analizado:
+        "{text[:1000]}..." (texto truncado para análisis)
+        
+        Por favor, proporciona:
+        1. Un breve resumen del análisis (2-3 oraciones)
+        2. 3-4 recomendaciones específicas para mejorar el texto, identificando problemas concretos
+        3. Sugerencias de qué herramientas de AIdeaText serían más útiles (Análisis Morfosintáctico, Análisis Semántico, o Análisis del Discurso)
+        4. Un ejemplo concreto de cómo mejorar una frase del texto
+        
+        Utiliza un tono profesional pero amigable, y estructura tus recomendaciones en HTML simple usando etiquetas <h4>, <p>, <ul>, <li>, y <strong>. No uses estilos inline ni clases CSS.
+        """
+        
+        # Llamada a la API de Claude
+        message = client.messages.create(
+            model="claude-3-5-sonnet-20241022",
+            max_tokens=1000,
+            temperature=0.3,
+            system="Eres un asistente experto en análisis textual que proporciona recomendaciones claras y útiles para mejorar textos.",
+            messages=[
+                {"role": "user", "content": prompt}
+            ]
+        )
+        
+        # Obtener la respuesta
+        return message.content[0].text
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error generando recomendaciones con Claude: {str(e)}")
+        # Fallback en caso de error
+        return f"""
+        <h4>Recomendaciones para mejorar tu texto</h4>
+        <p>Hemos detectado que las áreas de <strong>{weak_areas[0]}</strong> y <strong>{weak_areas[1]}</strong> 
+        son las que más podrían beneficiarse de mejoras.</p>
+        <p>Para obtener recomendaciones más detalladas, utiliza el asistente virtual de Claude AI
+        ubicado en la esquina superior izquierda (presiona la flecha junto al logo).</p>
+        """
+
+def display_personalized_recommendations(text, metrics, text_type, lang_code, t):
+    """
+    Muestra recomendaciones personalizadas en una interfaz amigable.
+    
+    Args:
+        text: El texto original que se analizó
+        metrics: Métricas calculadas por el sistema
+        text_type: Tipo de texto
+        lang_code: Código del idioma
+        t: Diccionario de traducciones
+    """
+    st.markdown("### 📝 Recomendaciones Personalizadas")
+    
+    # Verificar si ya tenemos las recomendaciones en la sesión
+    recommendations_key = f"claude_recommendations_{text_type}"
+    
+    # Generar nuevas recomendaciones si no existen o si se ha cambiado el tipo de texto
+    if recommendations_key not in st.session_state:
+        with st.spinner("Generando recomendaciones personalizadas..."):
+            recommendations_html = generate_claude_recommendations(
+                text=text,
+                metrics=metrics,
+                text_type=text_type,
+                lang_code=lang_code
+            )
+            st.session_state[recommendations_key] = recommendations_html
+    
+    # Mostrar las recomendaciones
+    st.markdown(
+        f"""
+        <div style="border: 1px solid #ddd; border-radius: 8px; padding: 20px; background-color: #f9f9f9;">
+            {st.session_state[recommendations_key]}
+        </div>
+        """, 
+        unsafe_allow_html=True
+    )
+    
+    # Mensaje para animar a usar el chatbot
+    st.info("💡 **Para seguir mejorando tu texto:** Despliega el asistente virtual (potenciado por Claude AI) ubicado en la parte superior izquierda, presionando la flecha junto al logo.")
+
+# Función para integrar este nuevo sistema en la interfaz existente
+def display_recommendations_section(text_input, current_doc, current_metrics, text_type, lang_code, t):
+    """
+    Función principal para mostrar la sección de recomendaciones en la interfaz.
+    
+    Reemplaza a la función display_recommendations_with_actions anterior.
+    """
+    # Subtabs para diferentes tipos de recomendaciones
+    subtab1, subtab2 = st.tabs(["Diagnóstico", "Recomendaciones"])
+    
+    # Tab de diagnóstico (mantener el radar chart existente)
+    with subtab1:
+        display_diagnosis(
+            metrics=current_metrics,
+            text_type=text_type
+        )
+    
+    # Tab de recomendaciones personalizadas por Claude
+    with subtab2:
+        display_personalized_recommendations(
+            text=text_input,
+            metrics=current_metrics,
+            text_type=text_type,
+            lang_code=lang_code,
+            t=t
+        )