Update modules/studentact/claude_recommendations.py

modules/studentact/claude_recommendations.py

@@ -1,8 +1,11 @@
+# modules/studentact/claude_recommendations.py
+
 import anthropic
 import os
 import streamlit as st
 import logging
 from typing import Dict, Any
+import json
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -31,9 +34,16 @@ def generate_claude_recommendations(text: str, metrics: Dict[str, Any], text_typ
     scores = {area: metrics[area]['normalized_score'] for area in areas}
     weak_areas = sorted(areas, key=lambda x: scores[x])
     
-    # Crear un mensaje estructurado para Claude
     try:
-        client = anthropic.Anthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))
+        api_key = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
+        if not api_key:
+            logger.warning("No se encontró ANTHROPIC_API_KEY en las variables de entorno")
+            return fallback_recommendations(weak_areas)
+            
+        client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
+        
+        # Truncar el texto si es muy largo para evitar exceder límites de tokens
+        truncated_text = text[:1000] + "..." if len(text) > 1000 else text
         
         # Construir el prompt para Claude
         prompt = f"""
@@ -51,105 +61,62 @@ def generate_claude_recommendations(text: str, metrics: Dict[str, Any], text_typ
         {', '.join([area for area in weak_areas[:2]])}
         
         Texto analizado:
-        "{text[:1000]}..." (texto truncado para análisis)
+        "{truncated_text}"
         
         Por favor, proporciona:
         1. Un breve resumen del análisis (2-3 oraciones)
-        2. 3-4 recomendaciones específicas para mejorar el texto, identificando problemas concretos
-        3. Sugerencias de qué herramientas de AIdeaText serían más útiles (Análisis Morfosintáctico, Análisis Semántico, o Análisis del Discurso)
-        4. Un ejemplo concreto de cómo mejorar una frase del texto
+        2. 3-4 recomendaciones específicas para mejorar el texto, identificando problemas concretos que has detectado
+        3. Un ejemplo concreto de cómo mejorar una frase del texto (si es posible)
         
-        Utiliza un tono profesional pero amigable, y estructura tus recomendaciones en HTML simple usando etiquetas <h4>, <p>, <ul>, <li>, y <strong>. No uses estilos inline ni clases CSS.
+        Utiliza un tono profesional pero amigable, y estructura tus recomendaciones en HTML simple usando etiquetas <h4>, <p>, <ul>, <li>, y <strong>.
         """
         
         # Llamada a la API de Claude
-        message = client.messages.create(
-            model="claude-3-5-sonnet-20241022",
-            max_tokens=1000,
-            temperature=0.3,
-            system="Eres un asistente experto en análisis textual que proporciona recomendaciones claras y útiles para mejorar textos.",
-            messages=[
-                {"role": "user", "content": prompt}
-            ]
-        )
-        
-        # Obtener la respuesta
-        return message.content[0].text
+        try:
+            message = client.messages.create(
+                model="claude-3-5-sonnet-20241022",
+                max_tokens=1000,
+                temperature=0.3,
+                system="Eres un asistente experto en análisis textual que proporciona recomendaciones claras y útiles para mejorar textos.",
+                messages=[
+                    {"role": "user", "content": prompt}
+                ]
+            )
+            
+            # Obtener la respuesta
+            response = message.content[0].text
+            
+            # Guardar en caché para uso futuro
+            cache_key = f"claude_recommendations_{text_type}_{weak_areas[0]}"
+            st.session_state[cache_key] = response
+            
+            return response
+            
+        except Exception as api_error:
+            logger.error(f"Error en la llamada a la API de Claude: {str(api_error)}")
+            return fallback_recommendations(weak_areas)
         
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error generando recomendaciones con Claude: {str(e)}")
-        # Fallback en caso de error
-        return f"""
-        <h4>Recomendaciones para mejorar tu texto</h4>
-        <p>Hemos detectado que las áreas de <strong>{weak_areas[0]}</strong> y <strong>{weak_areas[1]}</strong> 
-        son las que más podrían beneficiarse de mejoras.</p>
-        <p>Para obtener recomendaciones más detalladas, utiliza el asistente virtual de Claude AI
-        ubicado en la esquina superior izquierda (presiona la flecha junto al logo).</p>
-        """
+        return fallback_recommendations(weak_areas)
 
-def display_personalized_recommendations(text, metrics, text_type, lang_code, t):
-    """
-    Muestra recomendaciones personalizadas en una interfaz amigable.
+def fallback_recommendations(weak_areas):
+    """Recomendaciones de respaldo en caso de fallo con la API"""
+    area_names = {
+        'vocabulary': 'vocabulario',
+        'structure': 'estructura',
+        'cohesion': 'cohesión',
+        'clarity': 'claridad'
+    }
     
-    Args:
-        text: El texto original que se analizó
-        metrics: M��tricas calculadas por el sistema
-        text_type: Tipo de texto
-        lang_code: Código del idioma
-        t: Diccionario de traducciones
+    return f"""
+    <h4>Recomendaciones para mejorar tu texto</h4>
+    <p>Hemos detectado que las áreas de <strong>{area_names.get(weak_areas[0], weak_areas[0])}</strong> y <strong>{area_names.get(weak_areas[1], weak_areas[1])}</strong> 
+    son las que más podrían beneficiarse de mejoras.</p>
+    <p>Para obtener recomendaciones más detalladas, utiliza el asistente virtual de Claude AI
+    ubicado en la esquina superior izquierda (presiona la flecha junto al logo).</p>
     """
-    st.markdown("### 📝 Recomendaciones Personalizadas")
-    
-    # Verificar si ya tenemos las recomendaciones en la sesión
-    recommendations_key = f"claude_recommendations_{text_type}"
-    
-    # Generar nuevas recomendaciones si no existen o si se ha cambiado el tipo de texto
-    if recommendations_key not in st.session_state:
-        with st.spinner("Generando recomendaciones personalizadas..."):
-            recommendations_html = generate_claude_recommendations(
-                text=text,
-                metrics=metrics,
-                text_type=text_type,
-                lang_code=lang_code
-            )
-            st.session_state[recommendations_key] = recommendations_html
-    
-    # Mostrar las recomendaciones
-    st.markdown(
-        f"""
-        <div style="border: 1px solid #ddd; border-radius: 8px; padding: 20px; background-color: #f9f9f9;">
-            {st.session_state[recommendations_key]}
-        </div>
-        """, 
-        unsafe_allow_html=True
-    )
-    
-    # Mensaje para animar a usar el chatbot
-    st.info("💡 **Para seguir mejorando tu texto:** Despliega el asistente virtual (potenciado por Claude AI) ubicado en la parte superior izquierda, presionando la flecha junto al logo.")
 
-# Función para integrar este nuevo sistema en la interfaz existente
-def display_recommendations_section(text_input, current_doc, current_metrics, text_type, lang_code, t):
-    """
-    Función principal para mostrar la sección de recomendaciones en la interfaz.
-    
-    Reemplaza a la función display_recommendations_with_actions anterior.
+def display_personalized_recommendations(text, metrics, text_type, lang_code, t):
     """
-    # Subtabs para diferentes tipos de recomendaciones
-    subtab1, subtab2 = st.tabs(["Diagnóstico", "Recomendaciones"])
-    
-    # Tab de diagnóstico (mantener el radar chart existente)
-    with subtab1:
-        display_diagnosis(
-            metrics=current_metrics,
-            text_type=text_type
-        )
-    
-    # Tab de recomendaciones personalizadas por Claude
-    with subtab2:
-        display_personalized_recommendations(
-            text=text_input,
-            metrics=current_metrics,
-            text_type=text_type,
-            lang_code=lang_code,
-            t=t
-        )
+    Muestra recomendaciones personalizadas