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@@ -70,18 +70,37 @@ class GeradorTrilhaAprendizado:
             logging.error(f"Processing error: {str(e)}")
             return ("", "", self._formatar_historico(), f"❌ Erro: {str(e)}")
 
+# Core change needed in _gerar_trilha_personalizada method:
+
     def _gerar_trilha_personalizada(self, transcricao: str, nivel: str, area: str, duracao: str) -> str:
         try:
             palavras_chave = self._extrair_palavras_chave(transcricao)
             modulos = self._get_modulos_por_area(area, nivel)
             duracao_meses = int(duracao.split()[0])
             tempo_por_modulo = duracao_meses / len(modulos)
-
+    
+            # Generate customized content using the model
+            prompt = f"""
+            Gere uma trilha de aprendizado para a área de {area} (nível {nivel}), duração de {duracao}.
+            Objetivos do usuário: {transcricao}
+            Palavras-chave identificadas: {', '.join(palavras_chave)}
+            """
+            
+            generated_content = self.generator(
+                prompt,
+                max_length=500,
+                num_return_sequences=1,
+                temperature=0.7
+            )[0]['generated_text']
+    
+            # Combine generated content with structured data
             return f"""
             🎯 Objetivos Identificados:
             {self._formatar_objetivos(palavras_chave, area)}
             
             📚 Trilha Personalizada para {area.title()} - Nível {nivel}:
+            {generated_content}
+            
             {self._formatar_modulos(modulos, tempo_por_modulo)}
             
             🚀 Projetos Práticos Sugeridos:
@@ -96,6 +115,7 @@ class GeradorTrilhaAprendizado:
         except Exception as e:
             logging.error(f"Error generating learning path: {str(e)}")
             return "Erro ao gerar trilha de aprendizado"
+        
 
     def _extrair_palavras_chave(self, texto: str) -> List[str]:
         try: