app.py

from dotenv import load_dotenv
import streamlit as st
import os
import google.generativeai as genai
import random

# Cargar las variables de entorno
load_dotenv()

# Configurar la API de Google
genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"))

# Función para obtener una mención del producto de manera probabilística
def get_random_product_mention():
    mentions = ["Directa", "Indirecta", "Metafórica"]
    probabilities = [0.35, 0.25, 0.40]
    return random.choices(mentions, probabilities)[0]

# Crear la instrucción de mención basada en la opción seleccionada
def get_mention_instruction(product_mention, product):
    if product_mention == "Directa":
        return f"Introduce directamente el producto '{product}' como la solución clara al problema que enfrenta el lector."
    elif product_mention == "Indirecta":
        return f"Referencia sutilmente el producto '{product}' como una posible solución al problema del lector sin nombrarlo explícitamente."
    elif product_mention == "Metafórica":
        return f"Introduce el producto '{product}' usando una metáfora, conectándolo simbólicamente a la solución que necesita el lector."
    return ""

# Ejemplos de llamados a la acción por tipo
cta_types = {
    "directos": [
        "Descarga la guía para mejorar mi productividad diaria.",
        "Suscribite a la página para recibir actualizaciones y promociones exclusivas.",
        "Únete a la prueba gratis de 14 días y descubrir nuevas funciones.",
        "Registrate a la página para acceder a contenido premium y estrategias efectivas.",
        "Compra ahora y obtén un regalo especial con tu pedido."
    ],
    "urgencia": [
        "Inscribete ahora para asegurar tu lugar, antes de que se agoten las plazas.",
        "Únete ahora para comenzar tu transformación hoy y no pierdas más tiempo."
    ],
    "descuento": [
        "Compra ahora y aprovecha el 50% de descuento.",
        "Haz tu pedido ahora y obten un 30% de descuento adicional."
    ],
    "exclusividad": [
        "Accede al contenido exclusivo solo para miembros.",
        "Se parte de un grupo selecto y disfruta de beneficios únicos."
    ],
    "beneficio_claro": [
        "Mejora tu productividad en solo una semana.",
        "Transforma tu carrera profesional con herramientas avanzadas."
    ],
    "personalización": [
        "Descubre cómo personalizar esta oferta.",
        "Elige las opciones que mejor se adapten a tus necesidades."
    ]
}

# Frases iniciales para usar en los textos generados
initial_phrases = [
    "Y si a ti te gustaría aprender todo esto…",
    "Así que…",
    "Si lo que quieres es llevarte todo, entonces...",
    "Y si lo que estás buscando es todo esto...",
    "Así que no esperes más...",
    "Si realmente quieres dar el siguiente paso...",
    "Y si ahora es el momento perfecto para actuar...",
    "Así que si deseas hacer realidad este cambio...",
    "Si tú también quieres formar parte de esto...",
    "Y si te imaginas disfrutando de todos estos beneficios...",
    "Así que, ¿por qué no empezar ahora?",
    "Si este es el impulso que estabas esperando...",
    "Y si el éxito está a solo un clic de distancia..."
]

# Función para que el modelo elija automáticamente el tipo de CTA y el CTA específico
def get_random_cta():
    cta_type = random.choice(list(cta_types.keys()))  # Selección aleatoria del tipo de CTA
    cta = random.choice(cta_types[cta_type])  # Selección aleatoria del CTA dentro del tipo
    return cta

# Nueva función para generar textos con frases iniciales
def generate_texts_with_initial_phrase(number_of_texts, target_audience, product, call_to_action, temperature):
    product_mention = get_random_product_mention()
    mention_instruction = get_mention_instruction(product_mention, product)

    # Configuración del modelo
    generation_config = {
        "temperature": temperature,  
        "top_p": 0.85,       
        "top_k": 128,        
        "max_output_tokens": 2048,
        "response_mime_type": "text/plain",
    }

        # Crear una frase inicial al azar
    initial_phrase = random.choice(initial_phrases)

    # Configuración del modelo generativo y las instrucciones del sistema
    model = genai.GenerativeModel(
        model_name="gemini-1.5-flash",  # Nombre del modelo que estamos utilizando
        generation_config=generation_config,  # Configuración de generación
        system_instruction=(
            f"Eres un experto copywriter especializado en escribir mensajes o textos que atraen la atención de {target_audience} para promover {product} que soluciona los problemas de {target_audience}. "
            "Tu tarea es crear textos que incluyan un mensaje introductorio breve, atractivo y directo, seguido de un llamado a la acción (CTA) efectivo para promover {product}, tomando en cuenta los puntos dolorosos de {target_audience} y el {call_to_action} a realizar."
            "El texto introductorio debe ser corto, pero inspirador, y el CTA debe ser claro, directo y persuasivo, siguiendo la estructura 'Acción + conector + Valor'."
            "Asegúrate de que el texto sea creativo, fluido, y adaptado al tono que genera confianza y deseo de actuar."
        )
    )

    # Crear un mensaje para el modelo que incluye los CTAs generados según los tipos seleccionados
    texts_instruction = (
        f"Tu tarea es generar {number_of_texts} combinaciones de textos. Cada texto debe comenzar con una frase inicial como '{initial_phrase}', seguida de un mensaje introductorio corto y atractivo, y un llamado a la acción relacionado con {call_to_action}. "
        f"Recuerda que el CTA debe tener la estructura 'Acción + conector + Valor', como los ejemplos proporcionados."
    )
    
    # Generar el resultado utilizando el modelo con la instrucción de CTA específica
    try:
        response = model.generate_content([texts_instruction])
        
        # Extraer el texto generado
        generated_texts = response.candidates[0].content.parts[0].text.strip()
        return f"{initial_phrase} {generated_texts}"
    except Exception as e:
        raise ValueError(f"Error al generar los textos: {str(e)}")

# Configurar la interfaz de usuario con Streamlit
st.set_page_config(page_title="QuickPrompt", layout="wide")

# Centrar el título y el subtítulo
st.markdown("<h1 style='text-align: center;'>Quick Prompt</h1>", unsafe_allow_html=True)
st.markdown("<h4 style='text-align: center;'>Transforma tu mensaje en llamados de acción que inspiren a tu audiencia a tomar decisiones al instante.</h4>", unsafe_allow_html=True)

# Añadir CSS personalizado para el botón
st.markdown("""
    <style>
    div.stButton > button {
        background-color: #FFCC00;
        color: black;
        width: 90%;
        height: 60px;
        font-weight: bold;
        font-size: 22px;
        text-transform: uppercase;
        border: 1px solid #000000;
        border-radius: 8px;
        display: block; 
        margin: 0 auto;
    }
    div.stButton > button:hover {
        background-color: #FFD700;
        color: black;
    }
    </style>
""", unsafe_allow_html=True)

# Crear columnas
col1, col2 = st.columns([1, 2])  

# Columnas de entrada
with col1:
    target_audience = st.text_input("¿Quién es tu público objetivo?", placeholder="Ejemplo: Estudiantes Universitarios")
    product = st.text_input("¿Qué producto tienes en mente?", placeholder="Ejemplo: Curso de Inglés")
    call_to_action = st.text_input("¿Qué acción deseas que tomen?", placeholder="Ejemplo: Inscribirse al curso")
    number_of_texts = st.selectbox("Número de textos", options=[1, 2, 3, 4, 5], index=2)
    temperature = st.slider("Creatividad", min_value=0.0, max_value=2.0, value=0.8, step=0.1)

    # Botón de enviar
    submit = st.button("Generar Textos")

# Mostrar los textos generados
if submit:
    if target_audience and product and call_to_action:
        try:
            # Llamar a la nueva función que incluye frases iniciales
            generated_texts = generate_texts_with_initial_phrase(number_of_texts, target_audience, product, call_to_action, temperature)
            col2.markdown(f"""
                <div style="border: 1px solid #000000; padding: 5px; border-radius: 8px; background-color: #ffffff;">
                    <h4>Mira la magia en acción:</h4>
                    <p>{generated_texts}</p>
                </div>
            """, unsafe_allow_html=True)
        except ValueError as e:
            col2.error(f"Error: {str(e)}")
        except Exception as e:
            col2.error(f"Error inesperado: {str(e)}")
    else:
        col2.error("Por favor, proporciona el público objetivo, el producto y la acción.")