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@@ -39,6 +39,41 @@ def get_mention_instruction(product_mention, product):
         return f"Introduce el producto '{product}' usando una metáfora, conectándolo simbólicamente a la solución que necesita el lector."
     return ""
 
+# Función para generar postdata (refuerzo del CTA)
+def generate_postdata(target_audience, product, call_to_action, temperature):
+    # Instrucción para la generación de postdata
+    postdata_instruction = (
+        f"Eres un experto copywriter especializado en escribir mensajes persuasivos. "
+        f"Tu tarea es generar una postdata que refuerce el llamado a la acción '{call_to_action}' para el público objetivo '{target_audience}', "
+        f"relacionado con el producto '{product}'. La postdata debe comenzar siempre con 'P.D.' y debe reforzar la urgencia o deseo de tomar acción."
+        "La postdata debe ser breve, clara y persuasiva, y no debe ser una repetición del CTA. Ejemplos de postdata incluyen:\n"
+        "P.D. No te pierdas la oportunidad de transformar tu futuro, ¡te esperamos en el evento!\n"
+        "P.D. Recuerda que las plazas son limitadas, ¡inscríbete ahora antes de que se agoten!"
+    )
+
+    # Configuración del modelo para generar la postdata
+    generation_config = {
+        "temperature": temperature,
+        "top_p": 0.85,
+        "top_k": 128,
+        "max_output_tokens": 2048,
+        "response_mime_type": "text/plain",
+    }
+
+    model = genai.GenerativeModel(
+        model_name="gemini-1.5-flash",
+        generation_config=generation_config,
+        system_instruction=postdata_instruction
+    )
+
+    # Generar la postdata
+    try:
+        response = model.generate_content([postdata_instruction])
+        generated_postdata = response.candidates[0].content.parts[0].text.strip()
+        return generated_postdata
+    except Exception as e:
+        raise ValueError(f"Error al generar la postdata: {str(e)}")
+
 # Ejemplos de llamados a la acción por tipo
 cta_types = {
     "directos": [
@@ -88,47 +123,25 @@ def generate_ctas(number_of_ctas, target_audience, product, call_to_action, temp
         "response_mime_type": "text/plain",
     }
 
-    # Configuración del modelo generativo y las instrucciones del sistema
     model = genai.GenerativeModel(
-        model_name="gemini-1.5-flash",  # Nombre del modelo que estamos utilizando
-        generation_config=generation_config,  # Configuración de generación
+        model_name="gemini-1.5-flash",  
+        generation_config=generation_config,  
         system_instruction=(
-            f"Eres un experto copywriter especializado en escribir mensajes o textos que atraen la atención de {target_audience} para promover {product} que soluciona los problemas de {target_audience}. "
-            "Tu tarea es ayudarme a escribir llamados a la acción (CTA) para mi [página web, landing, correo],"
-            f"teniendo en cuenta los puntos dolorosos de mi {target_audience} y el {product} y la {call_to_action} a realizar."
-            "Recuerda que un buen CTA debe tener:\n\n"
-            "1. **Acción**: Palabras que invitan a realizar un movimiento (e.g., 'Descarga', 'Suscribete').\n"
-            "2. **Valor**: Explica 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"
-            "Important: Only answer CTAs, never include explanations or categories, like this: 'Registrarme ahora y descubrir cómo encontrar un poco de paz en medio del caos. (Este CTA apela al deseo de Han Solo de encontrar un momento de tranquilidad en su vida agitada.).'\n"
-            "Los llamados de acción deben de ser cortos y concisos, basate en estos ejemplos para realizar tu tarea de crear los CTA's:\n\n"
-            "**Ejemplos de CTAs en Voz Activa en Segunda Persona:**\n"
-            "- 'Asiste a nuestro webinar para convertirte en un padre amoroso.'\n"
-            "- 'Regístrate en nuestro curso para mejorar tu habilidad en ventas.'\n"
-            "- 'Comienza ahora para acceder a contenido exclusivo que transformará tu negocio.'\n"
-            "Usa estos lineamientos para generar CTAs de alta conversión en español."
+            f"Eres un experto copywriter especializado en escribir mensajes persuasivos para promover {product} a {target_audience}. "
+            "Tu tarea es ayudarme a escribir llamados a la acción (CTA) para que tomen una acción específica, "
+            f"como {call_to_action}. Asegúrate de que cada llamado a la acción siga la estructura 'Acción + conector + Valor'."
         )
     )
 
-    # Selección aleatoria de tipos de CTA, manteniendo variedad en la salida
     selected_types = random.sample(list(cta_types.keys()), min(number_of_ctas, len(cta_types)))
-
-    # Crear un mensaje para el modelo que incluye los CTAs generados según los tipos seleccionados
     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 + conector + Valor', "
-        "como los ejemplos proporcionados anteriormente."
+        f"para promover {call_to_action} usa la siguiente mención: {mention_instruction}."
     )
 
-    # Generar el resultado utilizando el modelo con la instrucción de CTA específica
     try:
         response = model.generate_content([ctas_instruction])
-        
-        # Extraer el texto de la respuesta
-        generated_ctas = response.candidates[0].content.parts[0].text.strip()  # Modificado aquí
-        
-        # Retornar el resultado
+        generated_ctas = response.candidates[0].content.parts[0].text.strip()
         return generated_ctas
     except Exception as e:
         raise ValueError(f"Error al generar los CTA: {str(e)}")
@@ -136,7 +149,6 @@ def generate_ctas(number_of_ctas, target_audience, product, call_to_action, temp
 # Configurar la interfaz de usuario con Streamlit
 st.set_page_config(page_title="QuickPrompt", layout="wide")
 
-# Centrar el título y el subtítulo
 st.markdown("<h1 style='text-align: center;'>Quick Prompt</h1>", unsafe_allow_html=True)
 st.markdown("<h4 style='text-align: center;'>Transforma tu mensaje en llamados de acción que inspiren a tu audiencia a tomar decisiones al instante.</h4>", unsafe_allow_html=True)
 
@@ -164,14 +176,13 @@ st.markdown("""
 """, unsafe_allow_html=True)
 
 # Crear columnas
-col1, col2 = st.columns([1, 2])  
+col1, col2 = st.columns([1, 2])
 
 # Columnas de entrada
 with col1:
     target_audience = st.text_input("¿Quién es tu público objetivo?", placeholder="Ejemplo: Estudiantes Universitarios")
     product = st.text_input("¿Qué producto tienes en mente?", placeholder="Ejemplo: Curso de Inglés")
     call_to_action = st.text_input("¿Qué acción deseas que tomen?", placeholder="Ejemplo: Inscribirse al curso")
-    postdata_placeholder = st.text_input("Ingresa un texto para el postdata:", placeholder="Ejemplo: No te pierdas la oportunidad de transformar tu futuro.")
     number_of_ctas = st.selectbox("Número de llamados a la acción", options=[1, 2, 3, 4, 5], index=2)
     temperature = st.slider("Creatividad", min_value=0.0, max_value=2.0, value=0.8, step=0.1)
 
@@ -183,18 +194,17 @@ if submit:
     if target_audience and product and call_to_action:
         try:
             intro_text = generate_intro_text()  # Generar el texto introductorio
-            # Obtener la respuesta del modelo
             generated_ctas = generate_ctas(number_of_ctas, target_audience, product, call_to_action, temperature)
+            # Generar la postdata
+            postdata = generate_postdata(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>{intro_text}</h4>
                     <p>{generated_ctas}</p>
+                    <p><strong>{postdata}</strong></p>  <!-- Mostramos la postdata aquí -->
                 </div>
             """, unsafe_allow_html=True)
-            # Acordeón para mostrar el postdata
-            with st.expander("Postdata"):
-                st.markdown(f"<p>{postdata_placeholder}</p>", unsafe_allow_html=True)
 
         except ValueError as e:
             col2.error(f"Error: {str(e)}")