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@@ -167,7 +167,7 @@ with st.sidebar:
             st.session_state.messages = []
             st.session_state.gemini_history = []
             st.session_state.chat_title = 'Nuevo Chat'
-            st.experimental_rerun()  # Evitar loops
+            st.rerun()  # Versión actualizada del comando
 
 # Configuración del modelo
 model = genai.GenerativeModel(model_name='gemini-2.0-flash')
@@ -181,110 +181,43 @@ if not st.session_state.gemini_history:
     st.session_state.gemini_history = st.session_state.chat.history
 
 # Mostrar mensajes del historial
-# En la sección de mensajes, modificar:
 for message in st.session_state.messages:
     with st.chat_message(name=message['role'], avatar=message.get('avatar', USER_AVATAR_ICON if message['role'] == 'user' else AI_AVATAR_ICON)):
         st.markdown(message['content'])
 
-# React to user input
-# Funciones auxiliares para manejo de mensajes y errores
-def add_message(role, content, avatar):
-    """Función centralizada para añadir mensajes al historial"""
-    message = {
-        'role': role,
-        'content': content,
-        'avatar': avatar
-    }
-    st.session_state.messages.append(message)
-    return message
-
-def update_chat_memory():
-    """Función centralizada para actualizar el chat en memoria"""
-    st.session_state.chats_in_memory[st.session_state.current_chat_id].update({
-        'messages': st.session_state.messages,
-        'gemini_history': st.session_state.gemini_history,
-        'title': st.session_state.chat_title
-    })
-
-def handle_model_error(error, retry_count, max_retries):
-    """Función centralizada para manejar errores del modelo"""
-    if retry_count >= max_retries:
-        error_message = f"Lo siento, estoy experimentando problemas para procesar tu solicitud. Por favor, intenta de nuevo más tarde. Error: {str(error)}"
-        with st.chat_message(name=MODEL_ROLE, avatar=AI_AVATAR_ICON):
-            st.error(error_message)
-        add_message(MODEL_ROLE, error_message, AI_AVATAR_ICON)
-        update_chat_memory()
-        return True
-    return False
-
-# === Añadir esta función en la sección de helpers ===
-def mostrar_con_efecto_escritura(texto, velocidad=0.05):
-    """Muestra texto con efecto de escritura en Streamlit"""
-    placeholder = st.empty()
-    contenido_actual = ""
-    
-    for caracter in texto:
-        contenido_actual += caracter
-        placeholder.markdown(contenido_actual + "▌")
-        time.sleep(velocidad)
-    
-    placeholder.markdown(contenido_actual)
-    return contenido_actual
-
-# === Modificar en process_model_response ===
-def process_model_response(prompt, max_retries=3):
-    """Función centralizada para procesar respuestas del modelo"""
-    retry_count = 0
-    while retry_count < max_retries:
-        try:
-            response = st.session_state.chat.send_message(prompt, stream=True)
-            full_text = "".join(chunk.text for chunk in response)
-            
-            # Llamada corregida
-            mensaje_mostrado = mostrar_con_efecto_escritura(full_text, velocidad=0.01)  # Reducir de 0.05 a 0.02
+# ===== SECCIÓN DE EJEMPLOS ===== (mover aquí, antes del chat_input)
+if st.session_state.show_examples and not st.session_state.messages:
+    main_container = st.container()
+    with main_container:
+        st.title("💡 RoboCopy - Asistente de PUVs")
+        st.markdown("### Tu experto en crear Propuestas Únicas de Valor que convierten")
+        st.markdown("### 🎯 Prueba estos ejemplos:")
+        
+        col1, col2 = st.columns([1, 1])
+        
+        with col1:
+            if st.button("¿Cuál es la mejor fórmula para mi PUV? 🤔", use_container_width=True):
+                handle_example_click("¿Podrías explicarme cuál es la mejor fórmula para crear una PUV efectiva para mi negocio?")
             
-            add_message(MODEL_ROLE, mensaje_mostrado, AI_AVATAR_ICON)
-            st.session_state.gemini_history = st.session_state.chat.history
-            update_chat_memory()
-            return True
+            if st.button("Necesito una PUV para mi tienda online 🛍️", use_container_width=True):
+                handle_example_click("Quiero crear una PUV para mi tienda online de ropa sostenible dirigida a mujeres de 25-35 años")
+        
+        with col2:
+            if st.button("Ayúdame a mejorar mi PUV actual ✨", use_container_width=True):
+                handle_example_click("¿Podrías ayudarme a mejorar mi PUV actual para hacerla más persuasiva?")
             
-        except Exception as e:
-            retry_count += 1
-            if handle_model_error(e, retry_count, max_retries):
-                return False
-            wait_time = (1.5 ** retry_count)  # Reducir crecimiento exponencial
-            time.sleep(wait_time)
-    return False
-
-
-def handle_example_click(prompt_text):
-    st.session_state.update({
-        'show_examples': False,  # ✅ Correcto
-        'messages': [],
-        'current_chat_id': str(time.time()),
-        'gemini_history': [],
-        'chat_title': 'Nuevo Chat'
-    })
-    
-    if st.session_state.current_chat_id not in st.session_state.chats_in_memory:
-        st.session_state.chats_in_memory[st.session_state.current_chat_id] = {
-            'messages': [],
-            'gemini_history': [],
-            'title': 'Nuevo Chat'
-        }
-    
-    try:
-        title_response = st.session_state.model.generate_content(
-            f"Título para consulta de ejemplo: '{prompt_text}' (máximo 4 palabras)"
-        )
-        st.session_state.chat_title = title_response.text.strip()[:25]
-    except Exception as e:
-        st.session_state.chat_title = f"Ejemplo-{time.strftime('%H:%M')}"
+            if st.button("Crear PUV para servicios profesionales 👔", use_container_width=True):
+                handle_example_click("Necesito una PUV para mi servicio de consultoría en marketing digital")
     
-    st.session_state.chats_in_memory[st.session_state.current_chat_id]['title'] = st.session_state.chat_title
-    process_model_response(prompt_text)
+    st.markdown("---")
 
+# Entrada del usuario
 if prompt := st.chat_input('¿En qué puedo ayudarte hoy?'):
+    # Añadir el mensaje del usuario primero
+    with st.chat_message("user", avatar=USER_AVATAR_ICON):
+        st.markdown(prompt)
+    add_message("user", prompt, USER_AVATAR_ICON)
+    
     is_first_message = len(st.session_state.messages) == 0
     
     # Añadir inicialización de chat si no existe