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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-def setup_models():
-    print("Inicializando modelos...")
-    
-    # Modelo 1: Geração de perguntas sobre liderança
-    question_model = pipeline(
-        "text-generation",
-        model="pierreguillou/gpt2-small-portuguese",
-        max_length=100
-    )
-    
-    # Modelo 2: Análise e reflexão sobre respostas
-    reflection_model = pipeline(
-        "text-generation",
-        model="pierreguillou/gpt2-small-portuguese",
-        max_length=200
-    )
-    
-    return question_model, reflection_model
-
-# Prompts para geração de diferentes tipos de perguntas sobre liderança
-QUESTION_PROMPTS = [
-    "Gere uma pergunta sobre como um líder deve gerenciar conflitos na equipe:",
-    "Crie uma pergunta sobre como motivar equipes em momentos difíceis:",
-    "Elabore uma pergunta sobre desenvolvimento de pessoas na liderança:",
-    "Formule uma pergunta sobre tomada de decisão em situações críticas:",
-    "Gere uma pergunta sobre comunicação efetiva na liderança:",
-    "Crie uma pergunta sobre gestão de mudanças organizacionais:",
-    "Elabore uma pergunta sobre feedback e avaliação de desempenho:",
-    "Formule uma pergunta sobre delegação e empoderamento da equipe:"
+# Perguntas sequenciais sobre liderança
+LEADERSHIP_QUESTIONS = [
+    "Como você lida com conflitos entre membros da sua equipe?",
+    "Qual foi a decisão mais difícil que você já tomou como líder e o que aprendeu com ela?",
+    "Como você mantém sua equipe motivada durante períodos desafiadores?",
+    "De que forma você promove o desenvolvimento profissional da sua equipe?",
+    "Como você equilibra as necessidades individuais com os objetivos organizacionais?",
+    "Como você lida com resistência a mudanças na sua equipe?",
+    "Qual é sua abordagem para dar feedback construtivo?",
+    "Como você desenvolve a autonomia dos membros da sua equipe?"
 ]
 
 class LeadershipMentor:
-    def __init__(self, question_model, reflection_model):
-        self.question_model = question_model
-        self.reflection_model = reflection_model
-        self.current_prompt_index = 0
-        self.current_question = None
-        
-    def generate_question(self):
-        """Gera uma nova pergunta usando o prompt atual"""
-        if self.current_prompt_index < len(QUESTION_PROMPTS):
-            prompt = QUESTION_PROMPTS[self.current_prompt_index]
-            
-            # Gerar pergunta usando o modelo
-            response = self.question_model(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1)
-            question = response[0]['generated_text'].split(":")[-1].strip()
-            
-            # Garantir que a pergunta termine com ?
-            if not question.endswith("?"):
-                question += "?"
-                
-            self.current_question = question
-            return question
-        return None
-    
-    def generate_reflection(self, answer):
+    def __init__(self):
+        print("Inicializando modelo de reflexão...")
+        # Modelo para análise e reflexão sobre respostas
+        self.reflection_model = pipeline(
+            "text-generation",
+            model="pierreguillou/gpt2-small-portuguese",
+            max_length=200
+        )
+        self.current_question = 0
+        
+    def generate_reflection(self, question, answer):
         """Gera uma reflexão sobre a resposta do usuário"""
         reflection_prompt = f"""
-        Analise esta resposta de liderança e forneça uma reflexão construtiva:
+        Analise esta resposta sobre liderança e forneça feedback construtivo:
         
-        Pergunta: {self.current_question}
+        Pergunta: {question}
         Resposta: {answer}
         
         Considere:
         1. Pontos fortes demonstrados
-        2. Áreas para desenvolvimento
-        3. Sugestões práticas
+        2. Oportunidades de desenvolvimento
+        3. Sugestões práticas específicas
         
         Reflexão:"""
         
         reflection = self.reflection_model(
             reflection_prompt, 
             max_length=200, 
-            num_return_sequences=1
+            num_return_sequences=1,
+            temperature=0.7
         )[0]['generated_text']
         
         return reflection.split("Reflexão:")[-1].strip()
     
     def process_interaction(self, answer, history):
-        """Processa a interação do usuário e gera a próxima etapa"""
+        """Processa a resposta do usuário e avança para próxima pergunta"""
         if not answer:
             return "", history
-            
-        # Gerar reflexão sobre a resposta atual
-        reflection = self.generate_reflection(answer)
+        
+        current_question = LEADERSHIP_QUESTIONS[self.current_question]
+        
+        # Gerar reflexão sobre a resposta
+        reflection = self.generate_reflection(current_question, answer)
         
         # Atualizar histórico
         new_history = history + [
-            (self.current_question, answer),
+            (current_question, answer),
             ("🤔 Reflexão:", reflection)
         ]
         
-        # Avançar para próximo prompt
-        self.current_prompt_index += 1
+        # Avançar para próxima pergunta
+        self.current_question += 1
         
-        # Gerar próxima pergunta se houver
-        next_question = self.generate_question()
-        if next_question:
+        # Verificar se ainda há perguntas
+        if self.current_question < len(LEADERSHIP_QUESTIONS):
+            next_question = LEADERSHIP_QUESTIONS[self.current_question]
             new_history.append(("📝 Próxima pergunta:", next_question))
         else:
-            new_history.append(("✨ Sessão concluída!", "Obrigado por participar!"))
+            new_history.append(("✨ Sessão concluída!", """
+            Parabéns por completar todas as perguntas! 
+            Suas respostas demonstram reflexão sobre diferentes aspectos da liderança.
+            Continue desenvolvendo suas habilidades com base nas reflexões fornecidas.
+            """))
         
         return "", new_history
 
 def create_interface():
-    # Configurar modelos
-    question_model, reflection_model = setup_models()
-    mentor = LeadershipMentor(question_model, reflection_model)
+    mentor = LeadershipMentor()
     
     with gr.Blocks(title="Mentor de Liderança AI") as demo:
         gr.Markdown("""
         # 🎯 Mentor de Liderança AI
         
-        Sistema interativo de desenvolvimento de liderança que:
-        - Gera perguntas personalizadas sobre diferentes aspectos da liderança
-        - Analisa suas respostas
-        - Fornece reflexões construtivas para seu desenvolvimento
+        Sistema interativo para desenvolvimento de habilidades de liderança:
+        - Responda a perguntas sequenciais sobre diferentes aspectos da liderança
+        - Receba reflexões personalizadas sobre suas respostas
+        - Desenvolva seu estilo de liderança através do autoconhecimento
         """)
         
         chatbot = gr.Chatbot(
@@ -127,7 +100,7 @@ def create_interface():
         
         msg = gr.Textbox(
             label="Sua Resposta",
-            placeholder="Digite sua resposta aqui...",
+            placeholder="Digite sua resposta detalhada aqui...",
             lines=3
         )
         
@@ -136,8 +109,7 @@ def create_interface():
             clear = gr.Button("Reiniciar Sessão")
         
         # Iniciar com primeira pergunta
-        first_question = mentor.generate_question()
-        chatbot.value = [("📝 Primeira pergunta:", first_question)]
+        chatbot.value = [("📝 Primeira pergunta:", LEADERSHIP_QUESTIONS[0])]
         
         submit.click(
             mentor.process_interaction,
@@ -146,9 +118,8 @@ def create_interface():
         )
         
         def reset_session():
-            mentor.current_prompt_index = 0
-            first_question = mentor.generate_question()
-            return "", [(f"📝 Primeira pergunta:", first_question)]
+            mentor.current_question = 0
+            return "", [(f"📝 Primeira pergunta:", LEADERSHIP_QUESTIONS[0])]
         
         clear.click(
             reset_session,