Update app.py

app.py

@@ -57,31 +57,14 @@ cta_types = {
     ]
 }
 
-# Frases iniciales para usar en los textos generados
-initial_phrases = [
-    "Y si a ti te gustaría aprender todo esto…",
-    "Así que…",
-    "Si lo que quieres es llevarte todo, entonces...",
-    "Y si lo que estás buscando es todo esto...",
-    "Así que no esperes más...",
-    "Si realmente quieres dar el siguiente paso...",
-    "Y si ahora es el momento perfecto para actuar...",
-    "Así que si deseas hacer realidad este cambio...",
-    "Si tú también quieres formar parte de esto...",
-    "Y si te imaginas disfrutando de todos estos beneficios...",
-    "Así que, ¿por qué no empezar ahora?",
-    "Si este es el impulso que estabas esperando...",
-    "Y si el éxito está a solo un clic de distancia..."
-]
-
 # Función para que el modelo elija automáticamente el tipo de CTA y el CTA específico
 def get_random_cta():
     cta_type = random.choice(list(cta_types.keys()))  # Selección aleatoria del tipo de CTA
     cta = random.choice(cta_types[cta_type])  # Selección aleatoria del CTA dentro del tipo
     return cta
 
-# Nueva función para generar textos con frases iniciales
-def generate_texts_with_initial_phrase(number_of_texts, target_audience, product, call_to_action, temperature):
+# Función para generar los textos, incluyendo el texto introductorio y el CTA
+def generate_texts(number_of_texts, target_audience, product, call_to_action, temperature):
     product_mention = get_random_product_mention()
     mention_instruction = get_mention_instruction(product_mention, product)
 
@@ -94,9 +77,6 @@ def generate_texts_with_initial_phrase(number_of_texts, target_audience, product
         "response_mime_type": "text/plain",
     }
 
-        # Crear una frase inicial al azar
-    initial_phrase = random.choice(initial_phrases)
-
     # Configuración del modelo generativo y las instrucciones del sistema
     model = genai.GenerativeModel(
         model_name="gemini-1.5-flash",  # Nombre del modelo que estamos utilizando
@@ -111,17 +91,20 @@ def generate_texts_with_initial_phrase(number_of_texts, target_audience, product
 
     # Crear un mensaje para el modelo que incluye los CTAs generados según los tipos seleccionados
     texts_instruction = (
-        f"Tu tarea es generar {number_of_texts} combinaciones de textos. Cada texto debe comenzar con una frase inicial como '{initial_phrase}', seguida de un mensaje introductorio corto y atractivo, y un llamado a la acción relacionado con {call_to_action}. "
+        f"Tu tarea es generar {number_of_texts} combinaciones de textos. Cada texto debe comenzar con un mensaje introductorio corto y atractivo, seguido de un CTA relacionado con {call_to_action}. "
+        f"Puedes usar frases introductorias como 'Y si a ti te gustaría aprender todo esto...', pero asegúrate de que sea breve y poderosa. "
         f"Recuerda que el CTA debe tener la estructura 'Acción + conector + Valor', como los ejemplos proporcionados."
     )
-    
+
     # Generar el resultado utilizando el modelo con la instrucción de CTA específica
     try:
         response = model.generate_content([texts_instruction])
         
-        # Extraer el texto generado
-        generated_texts = response.candidates[0].content.parts[0].text.strip()
-        return f"{initial_phrase} {generated_texts}"
+        # Extraer el texto de la respuesta
+        generated_texts = response.candidates[0].content.parts[0].text.strip()  # Modificado aquí
+        
+        # Retornar el resultado
+        return generated_texts
     except Exception as e:
         raise ValueError(f"Error al generar los textos: {str(e)}")
 
@@ -145,7 +128,7 @@ st.markdown("""
         text-transform: uppercase;
         border: 1px solid #000000;
         border-radius: 8px;
-        display: block; 
+        display: block;
         margin: 0 auto;
     }
     div.stButton > button:hover {
@@ -173,8 +156,8 @@ with col1:
 if submit:
     if target_audience and product and call_to_action:
         try:
-            # Llamar a la nueva función que incluye frases iniciales
-            generated_texts = generate_texts_with_initial_phrase(number_of_texts, target_audience, product, call_to_action, temperature)
+            # Obtener la respuesta del modelo
+            generated_texts = generate_texts(number_of_texts, 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>Mira la magia en acción:</h4>