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CHANGED
@@ -16,15 +16,6 @@ def get_random_product_mention():
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16 |
probabilities = [0.35, 0.25, 0.40]
|
17 |
return random.choices(mentions, probabilities)[0]
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18 |
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19 |
-
# Función para crear el texto introductorio aleatorio
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20 |
-
def generate_intro_text():
|
21 |
-
intros = [
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22 |
-
"Y si a ti te gustaría aprender todo esto…",
|
23 |
-
"Así que…",
|
24 |
-
"Si lo que quieres es llevarte todo, entonces..."
|
25 |
-
]
|
26 |
-
return random.choice(intros)
|
27 |
-
|
28 |
# Crear la instrucción de mención basada en la opción seleccionada
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29 |
def get_mention_instruction(product_mention, product):
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30 |
if product_mention == "Directa":
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@@ -38,29 +29,31 @@ def get_mention_instruction(product_mention, product):
|
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38 |
# Ejemplos de llamados a la acción por tipo
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39 |
cta_types = {
|
40 |
"directos": [
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41 |
-
"
|
42 |
-
"
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43 |
-
"
|
|
|
|
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44 |
],
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45 |
"urgencia": [
|
46 |
-
"
|
47 |
-
"
|
48 |
],
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49 |
"descuento": [
|
50 |
-
"
|
51 |
-
"
|
52 |
],
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53 |
"exclusividad": [
|
54 |
-
"
|
55 |
-
"
|
56 |
],
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57 |
"beneficio_claro": [
|
58 |
-
"
|
59 |
-
"
|
60 |
],
|
61 |
"personalización": [
|
62 |
-
"
|
63 |
-
"
|
64 |
]
|
65 |
}
|
66 |
|
@@ -70,8 +63,8 @@ def get_random_cta():
|
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70 |
cta = random.choice(cta_types[cta_type]) # Selección aleatoria del CTA dentro del tipo
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71 |
return cta
|
72 |
|
73 |
-
# Función para generar
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74 |
-
def
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75 |
product_mention = get_random_product_mention()
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76 |
mention_instruction = get_mention_instruction(product_mention, product)
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77 |
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@@ -90,44 +83,30 @@ def generate_ctas(number_of_ctas, target_audience, product, call_to_action, temp
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90 |
generation_config=generation_config, # Configuración de generación
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91 |
system_instruction=(
|
92 |
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}. "
|
93 |
-
"Tu tarea es
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94 |
-
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95 |
-
"
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96 |
-
"1. **Acción**: Palabras que invitan a realizar un movimiento (e.g., 'Descarga', 'Suscribete').\n"
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97 |
-
"2. **Valor**: Explica el beneficio que el usuario obtendrá al realizar la acción.\n\n"
|
98 |
-
"Asegúrate de que cada llamado a la acción siga la estructura de 'Acción + conector + Valor', y evita incluir explicaciones como 'Acción: Descubrir' o 'Valor: Un oasis de paz en medio del caos'.\n"
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99 |
-
"Important: Only answer CTAs, never include explanations or categories, like this: 'Registrarme ahora y descubrir cómo encontrar un poco de paz en medio del caos. (Este CTA apela al deseo de Han Solo de encontrar un momento de tranquilidad en su vida agitada.).'\n"
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100 |
-
"Los llamados de acción deben de ser cortos y concisos, basate en estos ejemplos para realizar tu tarea de crear los CTA's:\n\n"
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101 |
-
"**Ejemplos de CTAs en Voz Activa en Segunda Persona:**\n"
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102 |
-
"- 'Asiste a nuestro webinar para convertirte en un padre amoroso.'\n"
|
103 |
-
"- 'Regístrate en nuestro curso para mejorar tu habilidad en ventas.'\n"
|
104 |
-
"- 'Comienza ahora para acceder a contenido exclusivo que transformará tu negocio.'\n"
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105 |
-
"Usa estos lineamientos para generar CTAs de alta conversión en español."
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106 |
)
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107 |
)
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108 |
|
109 |
-
# Selección aleatoria de tipos de CTA, manteniendo variedad en la salida
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110 |
-
selected_types = random.sample(list(cta_types.keys()), min(number_of_ctas, len(cta_types)))
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111 |
-
|
112 |
# Crear un mensaje para el modelo que incluye los CTAs generados según los tipos seleccionados
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113 |
-
|
114 |
-
f"Tu tarea es
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115 |
-
f"
|
116 |
-
"
|
117 |
-
"como los ejemplos proporcionados anteriormente."
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118 |
)
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119 |
|
120 |
# Generar el resultado utilizando el modelo con la instrucción de CTA específica
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121 |
try:
|
122 |
-
response = model.generate_content([
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123 |
|
124 |
# Extraer el texto de la respuesta
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125 |
-
|
126 |
|
127 |
# Retornar el resultado
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128 |
-
return
|
129 |
except Exception as e:
|
130 |
-
raise ValueError(f"Error al generar los
|
131 |
|
132 |
# Configurar la interfaz de usuario con Streamlit
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133 |
st.set_page_config(page_title="QuickPrompt", layout="wide")
|
@@ -167,24 +146,22 @@ with col1:
|
|
167 |
target_audience = st.text_input("¿Quién es tu público objetivo?", placeholder="Ejemplo: Estudiantes Universitarios")
|
168 |
product = st.text_input("¿Qué producto tienes en mente?", placeholder="Ejemplo: Curso de Inglés")
|
169 |
call_to_action = st.text_input("¿Qué acción deseas que tomen?", placeholder="Ejemplo: Inscribirse al curso")
|
170 |
-
|
171 |
temperature = st.slider("Creatividad", min_value=0.0, max_value=2.0, value=0.8, step=0.1)
|
172 |
|
173 |
# Botón de enviar
|
174 |
-
submit = st.button("Generar
|
175 |
|
176 |
-
# Mostrar los
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177 |
if submit:
|
178 |
if target_audience and product and call_to_action:
|
179 |
try:
|
180 |
-
intro_text = generate_intro_text() # Generar el texto introductorio
|
181 |
# Obtener la respuesta del modelo
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182 |
-
|
183 |
-
|
184 |
col2.markdown(f"""
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185 |
<div style="border: 1px solid #000000; padding: 5px; border-radius: 8px; background-color: #ffffff;">
|
186 |
-
<h4>
|
187 |
-
<p>{
|
188 |
</div>
|
189 |
""", unsafe_allow_html=True)
|
190 |
except ValueError as e:
|
|
|
16 |
probabilities = [0.35, 0.25, 0.40]
|
17 |
return random.choices(mentions, probabilities)[0]
|
18 |
|
|
|
|
|
|
|
|
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|
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|
|
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19 |
# Crear la instrucción de mención basada en la opción seleccionada
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20 |
def get_mention_instruction(product_mention, product):
|
21 |
if product_mention == "Directa":
|
|
|
29 |
# Ejemplos de llamados a la acción por tipo
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30 |
cta_types = {
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31 |
"directos": [
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32 |
+
"Descarga la guía para mejorar mi productividad diaria.",
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33 |
+
"Suscribite a la página para recibir actualizaciones y promociones exclusivas.",
|
34 |
+
"Únete a la prueba gratis de 14 días y descubrir nuevas funciones.",
|
35 |
+
"Registrate a la página para acceder a contenido premium y estrategias efectivas.",
|
36 |
+
"Compra ahora y obtén un regalo especial con tu pedido."
|
37 |
],
|
38 |
"urgencia": [
|
39 |
+
"Inscribete ahora para asegurar tu lugar, antes de que se agoten las plazas.",
|
40 |
+
"Únete ahora para comenzar tu transformación hoy y no pierdas más tiempo."
|
41 |
],
|
42 |
"descuento": [
|
43 |
+
"Compra ahora y aprovecha el 50% de descuento.",
|
44 |
+
"Haz tu pedido ahora y obten un 30% de descuento adicional."
|
45 |
],
|
46 |
"exclusividad": [
|
47 |
+
"Accede al contenido exclusivo solo para miembros.",
|
48 |
+
"Se parte de un grupo selecto y disfruta de beneficios únicos."
|
49 |
],
|
50 |
"beneficio_claro": [
|
51 |
+
"Mejora tu productividad en solo una semana.",
|
52 |
+
"Transforma tu carrera profesional con herramientas avanzadas."
|
53 |
],
|
54 |
"personalización": [
|
55 |
+
"Descubre cómo personalizar esta oferta.",
|
56 |
+
"Elige las opciones que mejor se adapten a tus necesidades."
|
57 |
]
|
58 |
}
|
59 |
|
|
|
63 |
cta = random.choice(cta_types[cta_type]) # Selección aleatoria del CTA dentro del tipo
|
64 |
return cta
|
65 |
|
66 |
+
# Función para generar los textos, incluyendo el texto introductorio y el CTA
|
67 |
+
def generate_texts(number_of_texts, target_audience, product, call_to_action, temperature):
|
68 |
product_mention = get_random_product_mention()
|
69 |
mention_instruction = get_mention_instruction(product_mention, product)
|
70 |
|
|
|
83 |
generation_config=generation_config, # Configuración de generación
|
84 |
system_instruction=(
|
85 |
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}. "
|
86 |
+
"Tu tarea es crear textos que incluyan un mensaje introductorio 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."
|
87 |
+
"El texto introductorio debe inspirar y conectar emocionalmente con el lector. Después de eso, el CTA debe ser claro, directo y persuasivo, siguiendo la estructura 'Acción + conector + Valor'."
|
88 |
+
"Asegúrate de que el texto sea creativo, fluido, y adaptado al tono que genera confianza y deseo de actuar."
|
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|
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|
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89 |
)
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90 |
)
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91 |
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|
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92 |
# Crear un mensaje para el modelo que incluye los CTAs generados según los tipos seleccionados
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93 |
+
texts_instruction = (
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94 |
+
f"Tu tarea es generar {number_of_texts} combinaciones de textos. Cada texto debe comenzar con un mensaje introductorio atractivo, seguido de un CTA relacionado con {call_to_action}. "
|
95 |
+
f"Puedes usar una frase introductoria como 'Y si a ti te gustaría aprender todo esto...' o similares, pero dale libertad creativa para generar otras introducciones. "
|
96 |
+
f"Recuerda que el CTA debe tener la estructura 'Acción + conector + Valor', como los ejemplos proporcionados."
|
|
|
97 |
)
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98 |
|
99 |
# Generar el resultado utilizando el modelo con la instrucción de CTA específica
|
100 |
try:
|
101 |
+
response = model.generate_content([texts_instruction])
|
102 |
|
103 |
# Extraer el texto de la respuesta
|
104 |
+
generated_texts = response.candidates[0].content.parts[0].text.strip() # Modificado aquí
|
105 |
|
106 |
# Retornar el resultado
|
107 |
+
return generated_texts
|
108 |
except Exception as e:
|
109 |
+
raise ValueError(f"Error al generar los textos: {str(e)}")
|
110 |
|
111 |
# Configurar la interfaz de usuario con Streamlit
|
112 |
st.set_page_config(page_title="QuickPrompt", layout="wide")
|
|
|
146 |
target_audience = st.text_input("¿Quién es tu público objetivo?", placeholder="Ejemplo: Estudiantes Universitarios")
|
147 |
product = st.text_input("¿Qué producto tienes en mente?", placeholder="Ejemplo: Curso de Inglés")
|
148 |
call_to_action = st.text_input("¿Qué acción deseas que tomen?", placeholder="Ejemplo: Inscribirse al curso")
|
149 |
+
number_of_texts = st.selectbox("Número de textos", options=[1, 2, 3, 4, 5], index=2)
|
150 |
temperature = st.slider("Creatividad", min_value=0.0, max_value=2.0, value=0.8, step=0.1)
|
151 |
|
152 |
# Botón de enviar
|
153 |
+
submit = st.button("Generar Textos")
|
154 |
|
155 |
+
# Mostrar los textos generados
|
156 |
if submit:
|
157 |
if target_audience and product and call_to_action:
|
158 |
try:
|
|
|
159 |
# Obtener la respuesta del modelo
|
160 |
+
generated_texts = generate_texts(number_of_texts, target_audience, product, call_to_action, temperature)
|
|
|
161 |
col2.markdown(f"""
|
162 |
<div style="border: 1px solid #000000; padding: 5px; border-radius: 8px; background-color: #ffffff;">
|
163 |
+
<h4>Mira la magia en acción:</h4>
|
164 |
+
<p>{generated_texts}</p>
|
165 |
</div>
|
166 |
""", unsafe_allow_html=True)
|
167 |
except ValueError as e:
|