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+import gradio as gr
+import json
+from transformers import pipeline
+import re
+
+# Template del autodiagnóstico
+TEMPLATE = {
+    "datos_generales": {
+        "nombre": "",
+        "sector": "",
+        "fecha": ""
+    },
+    "reto": {
+        "descripcion": "",
+        "contexto": "",
+        "alcance": ""
+    },
+    "conocimientos_cogtech": {
+        "terminos_desconocidos": [],
+        "conceptos_dudosos": [],
+        "areas_desconfianza": []
+    },
+    "dominio_actual": {
+        "aspectos_dominados": [],
+        "experiencia_previa": [],
+        "recursos_disponibles": []
+    },
+    "entrampes": {
+        "tecnicos": [],
+        "implementacion": [],
+        "organizacionales": []
+    },
+    "objetivos": {
+        "corto_plazo": [],
+        "esperados_microtaller": []
+    }
+}
+
+# Inicializar el modelo de clasificación de texto
+classifier = pipeline("zero-shot-classification")
+
+def extraer_terminos_tecnicos(texto):
+    """Extrae términos técnicos del texto usando el modelo de clasificación"""
+    candidatos = texto.split()
+    labels = ["AI", "machine learning", "programming", "data science", "cognitive technology"]
+    
+    resultados = []
+    for termino in candidatos:
+        if len(termino) > 4:  # Filtrar palabras muy cortas
+            clasificacion = classifier(termino, labels)
+            if clasificacion['scores'][0] > 0.5:
+                resultados.append(termino)
+    
+    return resultados
+
+def identificar_entrampes(texto):
+    """Identifica posibles entrampes en el texto"""
+    entrampes = {
+        "tecnicos": [],
+        "implementacion": [],
+        "organizacionales": []
+    }
+    
+    # Palabras clave para cada tipo de entrampe
+    keywords = {
+        "tecnicos": ["error", "falla", "bug", "técnico", "código", "programa"],
+        "implementacion": ["proceso", "tiempo", "recursos", "implementar", "desplegar"],
+        "organizacionales": ["equipo", "presupuesto", "política", "aprobación", "gestión"]
+    }
+    
+    oraciones = texto.split('.')
+    for oracion in oraciones:
+        oracion = oracion.lower()
+        for tipo, palabras in keywords.items():
+            if any(palabra in oracion for palabra in palabras):
+                entrampes[tipo].append(oracion.strip())
+    
+    return entrampes
+
+def procesar_texto(texto_input):
+    """Procesa el texto de entrada y genera un autodiagnóstico estructurado"""
+    # Inicializar el autodiagnóstico con el template
+    autodiagnostico = TEMPLATE.copy()
+    
+    # Extraer términos técnicos
+    terminos = extraer_terminos_tecnicos(texto_input)
+    autodiagnostico["conocimientos_cogtech"]["terminos_desconocidos"] = terminos
+    
+    # Identificar entrampes
+    entrampes = identificar_entrampes(texto_input)
+    autodiagnostico["entrampes"] = entrampes
+    
+    # Extraer objetivos (oraciones que empiezan con "quiero", "necesito", "busco")
+    objetivos = []
+    for linea in texto_input.split('.'):
+        if any(palabra in linea.lower() for palabra in ["quiero", "necesito", "busco"]):
+            objetivos.append(linea.strip())
+    autodiagnostico["objetivos"]["esperados_microtaller"] = objetivos
+    
+    # Convertir a JSON
+    return json.dumps(autodiagnostico, indent=2, ensure_ascii=False)
+
+# Crear la interfaz de Gradio
+with gr.Blocks() as app:
+    gr.Markdown("# Autodiagnóstico CogTech")
+    gr.Markdown("""
+    Describe tu reto o proyecto relacionado con tecnologías cognitivas.
+    La aplicación analizará tu texto y generará un autodiagnóstico estructurado.
+    """)
+    
+    with gr.Row():
+        texto_input = gr.Textbox(
+            label="Tu descripción",
+            placeholder="Describe tu reto, dudas, objetivos y contexto...",
+            lines=10
+        )
+        json_output = gr.JSON(label="Autodiagnóstico Estructurado")
+    
+    analizar_btn = gr.Button("Generar Autodiagnóstico")
+    analizar_btn.click(
+        fn=procesar_texto,
+        inputs=texto_input,
+        outputs=json_output
+    )
+    
+    gr.Markdown("""
+    ### Instrucciones:
+    1. Describe tu reto o proyecto en el campo de texto
+    2. Incluye tus dudas, objetivos y contexto
+    3. Haz clic en "Generar Autodiagnóstico"
+    4. Descarga el JSON resultante
+    """)
+
+# Lanzar la aplicación
+app.launch()