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@@ -56,11 +56,14 @@ 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 y es el primer mensaje
+    # Preparar el prompt según el tipo de mensaje
     if is_greeting(prompt):
         # 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."
+    elif is_example:
+        # Para ejemplos, usamos el prompt directamente sin modificar
+        enhanced_prompt = prompt
     else:
         # Para mensajes normales, usamos el prompt del experto
         puv_expert_prompt = get_puv_expert_prompt()
@@ -68,46 +71,38 @@ def process_message(prompt, is_example=False):
     
     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,
-                )
+            # Usamos streaming para todos los casos
+            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,
+            )
             
             state.gemini_history = state.chat.history