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@@ -88,14 +88,13 @@ def generate_ctas(number_of_ctas, target_audience, product, call_to_action, temp
             "Recuerda que un buen CTA debe tener:\n\n"
             "1. **Acción**: Palabras que invitan a realizar un movimiento (e.g., 'Descargar', 'Suscribirse').\n"
             "2. **Valor**: Explicar el beneficio que el usuario obtendrá al realizar la acción.\n\n"
+            "Asegúrate de que cada llamado a la acción siga la estructura de 'Acción + conector + Valor', "
+            "y evita incluir explicaciones como 'Acción: Descubrir' o 'Valor: Un oasis de paz en medio del caos'.\n"
             "Basate en estos ejemplos para realizar tu tarea de crear los CTA's:\n\n"
             "**Ejemplos de CTAs en Voz Activa en Primera Persona:**\n"
             "- 'Descargar la guía para mejorar mi productividad diaria'\n"
-            "  - Acción: Descargo\n"
-            "  - Valor: Mejorar mi productividad diaria\n\n"
             "- 'Suscribirme para recibir actualizaciones y promociones exclusivas'\n"
-            "  - Acción: Me suscribo\n"
-            "  - Valor: Recibir actualizaciones y promociones exclusivas\n\n"
+            "- 'Unirme a la prueba gratis de 14 días y descubrir nuevas funciones'\n"
             "Usa estos lineamientos para generar CTAs de alta conversión en español."
         )
     )
@@ -107,15 +106,18 @@ def generate_ctas(number_of_ctas, target_audience, product, call_to_action, temp
     ctas_instruction = (
         f"Tu tarea es crear {number_of_ctas} llamados a la acción efectivos dirigidos a {target_audience}, "
         f"para promover {call_to_action}. Usa la siguiente mención: {mention_instruction}. "
-        "Asegúrate de que cada llamado a la acción siga la estructura de acción y valor, "
+        "Asegúrate de que cada llamado a la acción siga la estructura de 'Acción + conector + Valor', "
         "como los ejemplos proporcionados anteriormente."
     )
 
     # Generar el resultado utilizando el modelo con la instrucción de CTA específica
     response = model.generate_content([ctas_instruction])
     
+    # Extraer el texto de la respuesta
+    generated_ctas = response.result.candidates[0].content.parts[0].text.strip()
+
     # Retornar el resultado
-    return response
+    return generated_ctas
 
 # Configurar la interfaz de usuario con Streamlit
 st.set_page_config(page_title="Enchanted CTAs", layout="wide")
@@ -163,23 +165,17 @@ with col1:
 
 # Mostrar los llamados a la acción generados
 if submit:
-    if target_audience and product:
+    if target_audience and product and call_to_action:
         try:
             # Obtener la respuesta del modelo
-            response = generate_ctas(number_of_ctas, target_audience, product, call_to_action, temperature)
-            # Extraer el texto de los candidatos de la respuesta
-            generated_ctas = response.candidates[0].content.parts[0].text
+            generated_ctas = generate_ctas(number_of_ctas, target_audience, product, call_to_action, temperature)
             col2.markdown(f"""
                 <div style="border: 1px solid #000000; padding: 5px; border-radius: 8px; background-color: #ffffff;">
-                    <h4>Observa la magia en acción:</h4>
+                    <h4>¡Acción mágica en marcha!</h4>
                     <p>{generated_ctas}</p>
                 </div>
             """, unsafe_allow_html=True)
         except ValueError as e:
             col2.error(f"Error: {str(e)}")
-        except IndexError as e:
-            col2.error("No se generaron llamados a la acción. Intenta de nuevo.")
-        except AttributeError as e:
-            col2.error(f"Error al acceder al contenido de la respuesta: {str(e)}")
     else:
-        col2.error("Por favor, proporciona el público objetivo y el producto.")
+        col2.error("Por favor, proporciona el público objetivo, el producto y la acción.")