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@@ -4,399 +4,198 @@ import joblib
 import streamlit as st
 import google.generativeai as genai
 from dotenv import load_dotenv
-from puv_formulas import puv_formulas
 
-# Configuración global
-CONFIG = {
-    'model': {
-        'role': 'ai',
-        'avatar': '🤖'
-    },
-    'user': {
-        'avatar': '👤'
-    },
-    'page': {
-        'title': "RoboCopy - Creador de PUVs",
-        'icon': "🚀",
-        'layout': "wide"
-    }
-}
-
-# Configuración de página
-st.set_page_config(
-    page_title=CONFIG['page']['title'],
-    page_icon=CONFIG['page']['icon'],
-    layout=CONFIG['page']['layout']
-)
-
-# Configuración de avatares e identificadores
-MODEL_ROLE = 'ai'
-AI_AVATAR_ICON = '🤖'
-USER_AVATAR_ICON = '👤'
-
-# === FUNCIONES AUXILIARES ===
+# Función para cargar CSS personalizado
 def load_css(file_path):
-    try:
-        with open(file_path) as f:
-            st.markdown(f'<style>{f.read()}</style>', unsafe_allow_html=True)
-    except Exception as e:
-        st.markdown("""
-        <style>
-        .robocopy-title {
-            color: #4ECDC4 !important;
-            font-weight: bold;
-            font-size: 2em;
-        }
-        </style>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-
-def get_chat_title(messages):
-    if not messages:
-        return "Nuevo Chat"
-    first_msg = messages[0]['content'] if messages else ""
-    title = first_msg[:30] + "..." if len(first_msg) > 30 else first_msg
-    return title
-
-def get_formulas_for_prompt():
-    prompt_text = "\nFÓRMULAS DE PROPUESTAS ÚNICAS DE VALOR (PUVs):\n\n"
-    
-    for key, formula in puv_formulas.items():
-        prompt_text += f"🔹 {key}:\n"
-        prompt_text += f"   - Descripción: {formula.get('description', 'Descripción no disponible').strip()}\n"
-        
-        if 'Structure:' in formula.get('description', ''):
-            estructura = formula['description'].split('Structure:')[1].split('Key elements:')[0].strip()
-            prompt_text += "   - Estructura Base:\n"
-            for line in estructura.split('\n'):
-                if line.strip():
-                    prompt_text += f"     * {line.strip()}\n"
-        
-        ejemplos = formula.get('examples', [])[:2]
-        if ejemplos:
-            prompt_text += "   - Ejemplos destacados:\n"
-            for i, ejemplo in enumerate(ejemplos):
-                prompt_text += f"     {i+1}. Público objetivo: {ejemplo.get('target_audience', 'No especificado')}\n"
-                prompt_text += f"       Servicio: {ejemplo.get('product_service', 'No especificado')}\n"
-                prompt_text += f"       PUV: {ejemplo.get('uvp', 'Ejemplo no disponible')}\n"
-        
-        prompt_text += "\n" + "-"*50 + "\n"
-    
-    return prompt_text
-
-def add_message(role, content, avatar):
-    message = {
-        'role': role,
-        'content': content,
-        'avatar': avatar
+    with open(file_path) as f:
+        st.markdown(f'<style>{f.read()}</style>', unsafe_allow_html=True)
+
+# Intentar cargar el CSS personalizado con ruta absoluta para mayor seguridad
+try:
+    css_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'static', 'css', 'style.css')
+    load_css(css_path)
+except Exception as e:
+    print(f"Error al cargar CSS: {e}")
+    # Si el archivo no existe, crear un estilo básico en línea
+    st.markdown("""
+    <style>
+    .robocopy-title {
+        color: #4ECDC4 !important;
+        font-weight: bold;
+        font-size: 2em;
     }
-    st.session_state.messages.append(message)
-    return message
-
-def update_chat_memory():
-    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
-    })
+    </style>
+    """, unsafe_allow_html=True)
 
-def handle_model_error(error, retry_count, max_retries):
-    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)}"
-        return error_message
-    return None
-
-def process_model_response(prompt, max_retries=3):
-    retry_count = 0
-    while retry_count < max_retries:
-        try:
-            # Crear el mensaje del modelo primero
-            with st.chat_message(name=MODEL_ROLE, avatar=AI_AVATAR_ICON):
-                # Añade un indicador de "escribiendo..."
-                typing_indicator = st.empty()
-                typing_indicator.markdown("*🤖 RoboCopy está escribiendo...*")
-                
-                response = st.session_state.chat.send_message(prompt, stream=True)
-                mensaje_completo = ""
-                mensaje_actual = ""
-                
-                # Procesar la respuesta por chunks con efecto de escritura
-                for chunk in response:
-                    mensaje_completo += chunk.text
-                    for caracter in chunk.text:
-                        mensaje_actual += caracter
-                        typing_indicator.markdown(mensaje_actual + "▌")
-                        time.sleep(0.02)  # Velocidad de escritura ajustada
-                
-                # Mostrar mensaje final y limpiar indicador
-                typing_indicator.markdown(mensaje_completo)
-            
-            add_message(MODEL_ROLE, mensaje_completo, AI_AVATAR_ICON)
-            st.session_state.gemini_history = st.session_state.chat.history
-            update_chat_memory()
-            return True
-            
-        except Exception as e:
-            retry_count += 1
-            error_msg = handle_model_error(e, retry_count, max_retries)
-            if error_msg:
-                with st.chat_message(name=MODEL_ROLE, avatar=AI_AVATAR_ICON):
-                    st.error(error_msg)
-                add_message(MODEL_ROLE, error_msg, AI_AVATAR_ICON)
-                update_chat_memory()
-                return False
-            wait_time = (1.5 ** retry_count)
-            time.sleep(wait_time)
-    return False
-
-def mostrar_con_efecto_escritura(texto, velocidad=0.05):
-    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
-
-def process_model_response(prompt, max_retries=3):
-    retry_count = 0
-    while retry_count < max_retries:
-        try:
-            # Crear el mensaje del modelo primero
-            with st.chat_message(name=MODEL_ROLE, avatar=AI_AVATAR_ICON):
-                # Añade un indicador de "escribiendo..."
-                typing_indicator = st.empty()
-                typing_indicator.markdown("*🤖 RoboCopy está escribiendo...*")
-                
-                response = st.session_state.chat.send_message(prompt, stream=True)
-                mensaje_completo = ""
-                mensaje_actual = ""
-                
-                # Procesar la respuesta por chunks con efecto de escritura
-                for chunk in response:
-                    mensaje_completo += chunk.text
-                    for caracter in chunk.text:
-                        mensaje_actual += caracter
-                        typing_indicator.markdown(mensaje_actual + "▌")
-                        time.sleep(0.02)  # Velocidad de escritura ajustada
-                
-                # Mostrar mensaje final y limpiar indicador
-                typing_indicator.markdown(mensaje_completo)
-            
-            add_message(MODEL_ROLE, mensaje_completo, AI_AVATAR_ICON)
-            st.session_state.gemini_history = st.session_state.chat.history
-            update_chat_memory()
-            return True
-            
-        except Exception as e:
-            retry_count += 1
-            if handle_model_error(e, retry_count, max_retries):
-                return False
-            wait_time = (1.5 ** retry_count)
-            time.sleep(wait_time)
-    return False
-
-def handle_example_click(prompt_text):
-    """Función para manejar clicks en ejemplos"""
-    st.session_state.update({
-        'show_examples': False,
-        'messages': [],
-        'current_chat_id': str(time.time()),
-        'gemini_history': [],
-        'chat_title': 'Nuevo Chat',
-        'user_input': prompt_text
-    })
-    
-    # Inicializar nuevo chat si es necesario
-    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'
-        }
-    
-    st.rerun()
-
-# === CONFIGURACIÓN INICIAL ===
 load_dotenv()
-GOOGLE_API_KEY = os.environ.get('GOOGLE_API_KEY')
+GOOGLE_API_KEY=os.environ.get('GOOGLE_API_KEY')
 genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
 
-# Definición del prompt del sistema
-SYSTEM_PROMPT = f"""
-Eres un equipo colaborativo de expertos de clase mundial trabajando juntos para crear Propuestas Únicas de Valor (PUVs) excepcionales que conviertan a la audiencia en clientes.
-
-EL EQUIPO DE EXPERTOS:
-1. ESTRATEGA MAESTRO DE MARKETING:
-   - Experto en marcos de propuestas de valor y estrategias de conversión
-   - Asegura que las PUVs sigan la estructura de fórmula seleccionada con precisión
-   - Se enfoca en la colocación estratégica de elementos clave de conversión
-
-2. COPYWRITER ELITE DE RESPUESTA DIRECTA:
-   - Crea ganchos, historias y elementos persuasivos convincentes
-   - Elabora propuestas de valor irresistibles que impulsan conversiones
-   - Asegura que el lenguaje resuene con la audiencia objetivo
-
-3. ESPECIALISTA EN PSICOLOGÍA DE AUDIENCIA:
-   - Experto en comprender las motivaciones y objeciones de la audiencia
-   - Crea contenido que construye conexión genuina y confianza
-   - Identifica y aborda miedos y deseos ocultos
-
-{get_formulas_for_prompt()}
-
-INSTRUCCIONES PARA CREAR PUVs:
-1. Si el usuario no ha proporcionado información sobre su producto/servicio y audiencia objetivo, solicítala de manera amable y directa.
-2. Si el usuario ha proporcionado información pero no ha elegido fórmula específica, pregúntale qué fórmula le gustaría utilizar.
-3. Una vez con toda la información, crear propuestas de valor utilizando ÚNICAMENTE la fórmula elegida.
-"""
-
-WELCOME_MESSAGE = """
-¡Hola! 👋 Soy RoboCopy, tu asistente especializado en crear Propuestas Únicas de Valor impactantes. 
-¿En qué puedo ayudarte hoy?
-"""
-
-# === INICIALIZACIÓN DEL ESTADO ===
-new_chat_id = str(time.time())
-
-if 'chats_in_memory' not in st.session_state:
-    st.session_state.update({
-        'chats_in_memory': {},
-        'current_chat_id': new_chat_id,
-        'chat_title': 'Nuevo Chat',
-        'messages': [],
-        'show_examples': True,
-        'gemini_history': []
-    })
-
-# === SIDEBAR ===
+new_chat_id = f'{time.time()}'
+MODEL_ROLE = 'ai'
+AI_AVATAR_ICON = '🤖'  # Cambia el emoji por uno de robot para coincidir con tu logo
+USER_AVATAR_ICON = '👤'  # Añade un avatar para el usuario
+
+# Create a data/ folder if it doesn't already exist
+try:
+    os.mkdir('data/')
+except:
+    # data/ folder already exists
+    pass
+
+# Load past chats (if available)
+try:
+    past_chats: dict = joblib.load('data/past_chats_list')
+except:
+    past_chats = {}
+
+# Sidebar allows a list of past chats
 with st.sidebar:
+    # Centrar el logo y eliminar el título de RoboCopy
     col1, col2, col3 = st.columns([1, 2, 1])
     with col2:
         st.image("assets/robocopy_logo.png", width=300)
     
     st.write('# Chats Anteriores')
-    
-    # Botón de nuevo chat
-    if st.button('📝 Nuevo Chat'):
-        st.session_state.update({
-            'current_chat_id': str(time.time()),
-            'messages': [],
-            'gemini_history': [],
-            'chat_title': 'Nuevo Chat',
-            'show_examples': True
-        })
-        st.session_state.chat = st.session_state.model.start_chat(history=[])
-        st.session_state.chat.send_message(SYSTEM_PROMPT)
-        st.session_state.gemini_history = st.session_state.chat.history
-        st.rerun()
-    
-    # ... existing code ... (hasta el botón de borrar historial)
-
-# === CONFIGURACIÓN DEL MODELO ===
-model = genai.GenerativeModel(model_name='gemini-2.0-flash')
-st.session_state.model = model
-st.session_state.chat = st.session_state.model.start_chat(history=st.session_state.gemini_history)
-
-if not st.session_state.gemini_history:
-    st.session_state.chat.send_message(SYSTEM_PROMPT)
-    st.session_state.gemini_history = st.session_state.chat.history
-
-# === MOSTRAR MENSAJES DEL HISTORIAL ===
-# Crear el input primero (aparecerá al final)
-input_placeholder = st.empty()
-new_prompt = input_placeholder.chat_input('¿En qué puedo ayudarte hoy?')
-
-# Contenedor principal para mensajes
-chat_container = st.container()
+    if st.session_state.get('chat_id') is None:
+        st.session_state.chat_id = st.selectbox(
+            label='Selecciona un chat anterior',
+            options=[new_chat_id] + list(past_chats.keys()),
+            format_func=lambda x: past_chats.get(x, 'Nuevo Chat'),
+            placeholder='_',
+        )
+    else:
+        # This will happen the first time AI response comes in
+        st.session_state.chat_id = st.selectbox(
+            label='Selecciona un chat anterior',
+            options=[new_chat_id, st.session_state.chat_id] + list(past_chats.keys()),
+            index=1,
+            format_func=lambda x: past_chats.get(x, 'Nuevo Chat' if x != st.session_state.chat_id else st.session_state.chat_title),
+            placeholder='_',
+        )
+    # Save new chats after a message has been sent to AI
+    # TODO: Give user a chance to name chat
+    st.session_state.chat_title = f'SesiónChat-{st.session_state.chat_id}'
+
+st.write('# Chatea con Gemini')
+
+# Chat history (allows to ask multiple questions)
+try:
+    st.session_state.messages = joblib.load(
+        f'data/{st.session_state.chat_id}-st_messages'
+    )
+    st.session_state.gemini_history = joblib.load(
+        f'data/{st.session_state.chat_id}-gemini_messages'
+    )
+    print('old cache')
+except:
+    st.session_state.messages = []
+    st.session_state.gemini_history = []
+    print('new_cache made')
+st.session_state.model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash')
+st.session_state.chat = st.session_state.model.start_chat(
+    history=st.session_state.gemini_history,
+)
 
-with chat_container:
-    # === SECCIÓN DE EJEMPLOS ===
-    if st.session_state.show_examples and not st.session_state.messages:
-        st.title("💡 RoboCopy - Asistente de PUVs")
-        st.markdown("### Tu experto en crear Propuestas Únicas de Valor que convierten")
-        st.markdown("### 🎯 Prueba estos ejemplos:")
+# Display chat messages from history on app rerun
+for message in st.session_state.messages:
+    with st.chat_message(
+        name=message['role'],
+        avatar=message.get('avatar'),
+    ):
+        st.markdown(message['content'])
+
+# React to user input
+if prompt := st.chat_input('¿En qué puedo ayudarte hoy?'):  # Mensaje más amigable
+    # Save this as a chat for later
+    if st.session_state.chat_id not in past_chats.keys():
+        # Es una nueva conversación, generemos un título basado en el primer mensaje
+        # Primero, guardamos un título temporal
+        temp_title = f'SesiónChat-{st.session_state.chat_id}'
+        past_chats[st.session_state.chat_id] = temp_title
         
-        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?")
+        # Generamos un título basado en el contenido del mensaje
+        try:
+            # Usamos el mismo modelo para generar un título corto
+            title_generator = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash')
+            title_response = title_generator.generate_content(
+                f"Genera un título corto (máximo 5 palabras) que describa de qué trata esta consulta, sin usar comillas ni puntuación: '{prompt}'")
             
-            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?")
+            # Obtenemos el título generado
+            generated_title = title_response.text.strip()
             
-            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.markdown("---")
-    
-    # Mostrar mensajes existentes
-    for message in st.session_state.messages:
-        with st.chat_message(
-            name=message['role'],
-            avatar=AI_AVATAR_ICON if message['role'] == MODEL_ROLE else USER_AVATAR_ICON
-        ):
-            st.markdown(message['content'])
-    
-    # Procesar entrada del usuario si existe
-    if 'user_input' in st.session_state:
-        prompt = st.session_state.user_input
-        del st.session_state.user_input
-        
-        with st.chat_message("user", avatar=USER_AVATAR_ICON):
-            st.markdown(prompt)
-        add_message("user", prompt, USER_AVATAR_ICON)
-        
-        try:
-            title_response = st.session_state.model.generate_content(
-                f"Título para consulta: '{prompt}' (máximo 4 palabras)"
-            )
-            st.session_state.chat_title = title_response.text.strip()[:25]
+            # Actualizamos el título en past_chats
+            if generated_title:
+                st.session_state.chat_title = generated_title
+                past_chats[st.session_state.chat_id] = generated_title
+            else:
+                st.session_state.chat_title = temp_title
         except Exception as e:
-            st.session_state.chat_title = f"Chat-{time.strftime('%H:%M')}"
-        
-        st.session_state.chats_in_memory[st.session_state.current_chat_id] = {
-            'messages': st.session_state.messages,
-            'gemini_history': st.session_state.gemini_history,
-            'title': st.session_state.chat_title
-        }
-        
-        # Añadir el indicador de escritura
-        with st.chat_message(name=MODEL_ROLE, avatar=AI_AVATAR_ICON):
-            typing_indicator = st.empty()
-            typing_indicator.markdown("*🤖 RoboCopy está escribiendo...*")
-            process_model_response(prompt)
-        update_chat_memory()
+            print(f"Error al generar título: {e}")
+            st.session_state.chat_title = temp_title
+    else:
+        # Ya existe esta conversación, usamos el título guardado
+        st.session_state.chat_title = past_chats[st.session_state.chat_id]
     
-    # Procesar nueva entrada si existe (ÚNICA versión)
-    if new_prompt:
-        with st.chat_message("user", avatar=USER_AVATAR_ICON):
-            st.markdown(new_prompt)
-        add_message("user", new_prompt, USER_AVATAR_ICON)
-        
-        try:
-            title_response = st.session_state.model.generate_content(
-                f"Título para consulta: '{new_prompt}' (máximo 4 palabras)"
-            )
-            st.session_state.chat_title = title_response.text.strip()[:25]
-        except Exception as e:
-            st.session_state.chat_title = f"Chat-{time.strftime('%H:%M')}"
+    joblib.dump(past_chats, 'data/past_chats_list')
+    
+    # Display user message in chat message container
+    with st.chat_message('user', avatar=USER_AVATAR_ICON):  # Añade el avatar del usuario
+        st.markdown(prompt)
+    # Add user message to chat history
+    st.session_state.messages.append(
+        dict(
+            role='user',
+            content=prompt,
+        )
+    )
+    ## Send message to AI
+    response = st.session_state.chat.send_message(
+        prompt,
+        stream=True,
+    )
+    # Display assistant response in chat message container
+    with st.chat_message(
+        name=MODEL_ROLE,
+        avatar=AI_AVATAR_ICON,
+    ):
+        message_placeholder = st.empty()
+        full_response = ''
+        assistant_response = response
         
-        st.session_state.chats_in_memory[st.session_state.current_chat_id] = {
-            'messages': st.session_state.messages,
-            'gemini_history': st.session_state.gemini_history,
-            'title': st.session_state.chat_title
-        }
+        # Añade un indicador de "escribiendo..."
+        typing_indicator = st.empty()
+        typing_indicator.markdown("*RoboCopy está escribiendo...*")
         
-        # Añadir el indicador de escritura
-        with st.chat_message(name=MODEL_ROLE, avatar=AI_AVATAR_ICON):
-            typing_indicator = st.empty()
-            typing_indicator.markdown("*🤖 RoboCopy está escribiendo...*")
-            process_model_response(new_prompt)
-        update_chat_memory()
+        # Streams in a chunk at a time
+        for chunk in response:
+            # Simulate stream of chunk
+            # TODO: Chunk missing `text` if API stops mid-stream ("safety"?)
+            for ch in chunk.text.split(' '):
+                full_response += ch + ' '
+                time.sleep(0.1)  # Aumentado de 0.05 a 0.1 segundos para una velocidad más lenta
+                # Rewrites with a cursor at end
+                message_placeholder.write(full_response + '▌')
+        # Elimina el indicador de escritura
+        typing_indicator.empty()
+        # Write full message with placeholder
+        message_placeholder.write(full_response)
+
+    # Add assistant response to chat history
+    st.session_state.messages.append(
+        dict(
+            role=MODEL_ROLE,
+            content=st.session_state.chat.history[-1].parts[0].text,
+            avatar=AI_AVATAR_ICON,
+        )
+    )
+    st.session_state.gemini_history = st.session_state.chat.history
+    # Save to file
+    joblib.dump(
+        st.session_state.messages,
+        f'data/{st.session_state.chat_id}-st_messages',
+    )
+    joblib.dump(
+        st.session_state.gemini_history,
+        f'data/{st.session_state.chat_id}-gemini_messages',
+    )