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@@ -11,6 +11,131 @@ from session_state import SessionState
 # Inicializar el estado de la sesión
 state = SessionState()
 
+# Función para detectar saludos y generar respuestas personalizadas
+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! 😊 ¡Qué bueno verte por aquí!
+
+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
+
+¿Te gustaría que continuemos trabajando en tu Propuesta Única de Valor o tienes alguna otra pregunta?"""
+
+# Función para procesar mensajes (unifica la lógica de procesamiento)
+def process_message(prompt, is_example=False):
+    """Procesa un mensaje del usuario, ya sea directo o de un ejemplo"""
+    # Guardar el chat para después si es nuevo
+    if state.chat_id not in past_chats.keys():
+        # Es una nueva conversación, generemos un título basado en el primer mensaje
+        temp_title = f'SesiónChat-{state.chat_id}'
+        past_chats[state.chat_id] = temp_title
+        
+        # Generar título para el chat
+        generated_title = state.generate_chat_title(prompt)
+        
+        # Actualizamos el título en past_chats
+        if generated_title:
+            state.chat_title = generated_title
+            past_chats[state.chat_id] = generated_title
+        else:
+            state.chat_title = temp_title
+    else:
+        # Ya existe esta conversación, usamos el título guardado
+        state.chat_title = past_chats[state.chat_id]
+
+    joblib.dump(past_chats, 'data/past_chats_list')
+    
+    # Mostrar mensaje del usuario
+    with st.chat_message('user', avatar=USER_AVATAR_ICON):
+        st.markdown(prompt)
+    
+    # Añadir mensaje del usuario al historial
+    state.add_message('user', prompt, USER_AVATAR_ICON)
+    
+    # Verificar si es un saludo simple
+    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
+        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,
+                    )
+                
+                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):
     with open(file_path) as f:
@@ -67,7 +192,7 @@ def display_initial_header():
     # Descripción (ahora fuera de la columna para ocupar todo el ancho)
     st.markdown("""
         <div style='text-align: center; width: 100%;'>
-            <p style='font-size: 16px; background-color: #1E3A5F; padding: 12px; border-radius: 8px; margin-top: 10px; color: #4ECDC4; width: 100%; text-align: center; border: 2px solid #4ECDC4; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1);'>
+            <p style='font-size: 16px; background-color: #1E3A5F; padding: 12px; border-radius: 8px; margin-top: 10px; color: #4ECDC4; width: 100%; text-align: center; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1);'>
                 🎯 Experto en crear Propuestas de Valor Únicas que convierten audiencia en clientes
             </p>
         </div>
@@ -197,134 +322,11 @@ if not state.has_messages():
 
 # Procesar entrada del usuario
 if prompt := st.chat_input('Describe tu producto/servicio y audiencia objetivo...'):
-    # Guardar el chat para después si es nuevo
-    if state.chat_id not in past_chats.keys():
-        # Es una nueva conversación, generemos un título basado en el primer mensaje
-        temp_title = f'SesiónChat-{state.chat_id}'
-        past_chats[state.chat_id] = temp_title
-        
-        # Generar título para el chat
-        generated_title = state.generate_chat_title(prompt)
-        
-        # Actualizamos el título en past_chats
-        if generated_title:
-            state.chat_title = generated_title
-            past_chats[state.chat_id] = generated_title
-        else:
-            state.chat_title = temp_title
-    else:
-        # Ya existe esta conversación, usamos el título guardado
-        state.chat_title = past_chats[state.chat_id]
-
-    joblib.dump(past_chats, 'data/past_chats_list')
-    
-    # Mostrar mensaje del usuario
-    with st.chat_message('user', avatar=USER_AVATAR_ICON):
-        st.markdown(prompt)
-    
-    # Añadir mensaje del usuario al historial
-    state.add_message('user', prompt)
-    
-    # Obtener 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}"
-    
-    # Enviar mensaje al modelo
-    response = state.chat.send_message(
-        enhanced_prompt,
-        stream=True,
-    )
-    
-    # Mostrar respuesta del asistente
-    with st.chat_message(
-        name=MODEL_ROLE,
-        avatar=AI_AVATAR_ICON,
-    ):
-        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
-    
-    # Guardar historial
-    state.save_chat_history()
+    process_message(prompt, is_example=False)
 
 # Procesar ejemplos seleccionados
 if state.has_prompt():
     prompt = state.prompt
-    
-    # Guardar el chat para después si es nuevo
-    if state.chat_id not in past_chats.keys():
-        temp_title = f'SesiónChat-{state.chat_id}'
-        past_chats[state.chat_id] = temp_title
-        joblib.dump(past_chats, 'data/past_chats_list')
-    
-    # Mostrar mensaje del usuario
-    with st.chat_message('user', avatar=USER_AVATAR_ICON):
-        st.markdown(prompt)
-    
-    # Añadir mensaje del usuario al historial
-    state.add_message('user', prompt, USER_AVATAR_ICON)
-    
-    # Procesar respuesta del modelo
-    if prompt.strip():
-        with st.chat_message(MODEL_ROLE, avatar=AI_AVATAR_ICON):
-            try:
-                response = state.chat.send_message(prompt)
-                st.markdown(response.text)
-                
-                # Añadir respuesta al historial
-                state.add_message(MODEL_ROLE, response.text, AI_AVATAR_ICON)
-                
-                # Guardar historial actualizado
-                state.save_chat_history()
-            except ValueError as e:
-                st.error("Error: El mensaje no puede estar vacío. Por favor, escribe algo.")
-    
+    process_message(prompt, is_example=True)
     # Limpiar el prompt
-    state.clear_prompt()
-
-# Función para detectar saludos y generar respuestas personalizadas
-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! 😊 ¡Qué bueno saludarte!
-
-Soy el Asistente RoboCopy, especializado en crear Propuestas de Valor Únicas (PUVs) que transforman tu comunicación con clientes potenciales.
-
-Puedo ayudarte a:
-• Crear PUVs impactantes que destaquen tu oferta
-• Analizar tu producto/servicio para encontrar su valor diferencial
-• Adaptar tu mensaje a diferentes audiencias
-• Aplicar fórmulas probadas de marketing persuasivo
-
-¿Te gustaría que sigamos trabajando en tus Propuestas de Valor Únicas (PUVs) o tienes alguna otra pregunta en mente?"""
+    state.clear_prompt()