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@@ -16,23 +16,14 @@ def is_greeting(text):
     """Detecta si el texto es un saludo simple"""
     text = text.lower().strip()
     greetings = ['hola', 'hey', 'saludos', 'buenos días', 'buenas tardes', 'buenas noches', 'hi', 'hello']
-    return any(greeting in text for greeting in greetings) and len(text.split()) < 4
-
-def get_greeting_response():
-    """Genera una respuesta amigable para saludos"""
-    return """👋🏻 Hola
-
-Soy RoboCopy, tu asistente personal para crear Propuestas Únicas de Valor que realmente conecten con tu audiencia.
-
-Mi especialidad es ayudarte a destacar lo que hace único a tu negocio:
-
-• Transformar tus características en beneficios irresistibles
-
-• Crear mensajes que capturan la atención inmediata de tus clientes ideales
-
-• Diferenciarte de la competencia con palabras que venden
+    
+    # Solo considerar como saludo si es el primer mensaje del usuario
+    # y es un saludo simple
+    is_simple_greeting = any(greeting in text for greeting in greetings) and len(text.split()) < 4
+    return is_simple_greeting and len(state.messages) == 0
 
-Espero tu respuesta para trabajar juntos."""
+# Eliminamos la función get_greeting_response() ya que queremos que el modelo genere
+# sus propias respuestas de saludo
 
 # Función para procesar mensajes (unifica la lógica de procesamiento)
 def process_message(prompt, is_example=False):
@@ -65,79 +56,65 @@ def process_message(prompt, is_example=False):
     # Añadir mensaje del usuario al historial
     state.add_message('user', prompt, USER_AVATAR_ICON)
     
-    # Verificar si es un saludo simple
+    # Verificar si es un saludo simple y es el primer mensaje
     if is_greeting(prompt):
-        # Mostrar respuesta personalizada para saludos
-        greeting_response = get_greeting_response()
-        with st.chat_message(name=MODEL_ROLE, avatar=AI_AVATAR_ICON):
-            st.markdown(greeting_response)
-            
-        # Añadir respuesta al historial
-        state.add_message(
-            role=MODEL_ROLE,
-            content=greeting_response,
-            avatar=AI_AVATAR_ICON,
-        )
-        state.save_chat_history()
-        return
-    
-    # Procesar respuesta del modelo
-    if prompt.strip():
-        # Obtener el prompt del experto
+        # En lugar de usar una respuesta predefinida, dejamos que el modelo genere su propia respuesta
+        # pero le damos un contexto específico para que sepa que es un saludo inicial
+        enhanced_prompt = f"El usuario te ha saludado con '{prompt}'. Responde con un saludo amigable y breve que explique que eres RoboCopy, un asistente para crear Propuestas Únicas de Valor. No uses una plantilla predefinida, sé natural y conversacional."
+    else:
+        # Para mensajes normales, usamos el prompt del experto
         puv_expert_prompt = get_puv_expert_prompt()
-        
-        # Combinar el prompt del experto con el mensaje del usuario
         enhanced_prompt = f"{puv_expert_prompt}\n\nUser message: {prompt}"
-        
-        with st.chat_message(MODEL_ROLE, avatar=AI_AVATAR_ICON):
-            try:
-                if is_example:
-                    # Para ejemplos, no necesitamos streaming
-                    response = state.chat.send_message(prompt)
-                    st.markdown(response.text)
-                    
-                    # Añadir respuesta al historial
-                    state.add_message(MODEL_ROLE, response.text, AI_AVATAR_ICON)
-                else:
-                    # Para entrada directa, usamos streaming
-                    response = state.chat.send_message(
-                        enhanced_prompt,
-                        stream=True,
-                    )
-                    
-                    message_placeholder = st.empty()
-                    full_response = ''
-                    
-                    # Añadir indicador de "escribiendo..."
-                    typing_indicator = st.empty()
-                    typing_indicator.markdown("*Generando respuesta...*")
-                    
-                    # Mostrar respuesta por fragmentos
-                    for chunk in response:
-                        for ch in chunk.text:
-                            full_response += ch
-                            time.sleep(0.01)
-                            message_placeholder.write(full_response + '▌')
-                    
-                    # Eliminar indicador de escritura
-                    typing_indicator.empty()
-                    
-                    # Mostrar respuesta completa
-                    message_placeholder.write(full_response)
-                    
-                    # Añadir respuesta al historial
-                    state.add_message(
-                        role=MODEL_ROLE,
-                        content=state.chat.history[-1].parts[0].text,
-                        avatar=AI_AVATAR_ICON,
-                    )
+    
+    with st.chat_message(MODEL_ROLE, avatar=AI_AVATAR_ICON):
+        try:
+            if is_example:
+                # Para ejemplos, no necesitamos streaming
+                response = state.chat.send_message(prompt)
+                st.markdown(response.text)
+                
+                # Añadir respuesta al historial
+                state.add_message(MODEL_ROLE, response.text, AI_AVATAR_ICON)
+            else:
+                # Para entrada directa, usamos streaming
+                response = state.chat.send_message(
+                    enhanced_prompt,
+                    stream=True,
+                )
+                
+                message_placeholder = st.empty()
+                full_response = ''
                 
-                state.gemini_history = state.chat.history
+                # Añadir indicador de "escribiendo..."
+                typing_indicator = st.empty()
+                typing_indicator.markdown("*Generando respuesta...*")
                 
-                # Guardar historial actualizado
-                state.save_chat_history()
-            except ValueError as e:
-                st.error("Error: El mensaje no puede estar vacío. Por favor, escribe algo.")
+                # Mostrar respuesta por fragmentos
+                for chunk in response:
+                    for ch in chunk.text:
+                        full_response += ch
+                        time.sleep(0.01)
+                        message_placeholder.write(full_response + '▌')
+                
+                # Eliminar indicador de escritura
+                typing_indicator.empty()
+                
+                # Mostrar respuesta completa
+                message_placeholder.write(full_response)
+                
+                # Añadir respuesta al historial
+                state.add_message(
+                    role=MODEL_ROLE,
+                    content=state.chat.history[-1].parts[0].text,
+                    avatar=AI_AVATAR_ICON,
+                )
+            
+            state.gemini_history = state.chat.history
+            
+            # Guardar historial actualizado
+            state.save_chat_history()
+        except ValueError as e:
+            st.error("Error: El mensaje no puede estar vacío. Por favor, escribe algo.")
 
 # Función para cargar CSS personalizado
 def load_css(file_path):