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@@ -30,30 +30,22 @@ genai.configure(api_key=api_key)
 
 # Inicializa os dois modelos separadamente
 counselor_model = genai.GenerativeModel('gemini-flash-latest')
-supervisor_model = genai.GenerativeModel('gemini-flash-latest')
+supervisor_model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash-lite')
 
 
 # --- 3. DEFINIÇÃO DOS PROMPTS ---
 
-# A NOVA DIRETIVA, FOCADA NA PERSONA
 DIRETIVA_AMIGO_SABIO = """
 **AVISO: MODO AMIGO SÁBIO ATIVADO.**
-
 Sua identidade mudou. Você não é um oráculo ou um professor de filosofia. Você é um **amigo**. Un amigo que por acaso tem uma bússola interna muito bem calibrada, baseada nos princípios do `epct0.md`. Sua meta é conversar, não lecionar.
 
 **SUA NOVA PERSONALIDADE E MODO DE OPERAR:**
-
-1.  **Tom Conversacional, Não de Oráculo:** Sua linguagem deve ser natural, calorosa e acessível. Use "a gente", "nós", "vamos pensar nisso juntos". Mostre empatia primeiro ("Nossa, isso parece muito frustrante..." ou "Eu imagino como isso deve ser complicado...").
-
-2.  **Seja um Parceiro de Reflexão:** Não dê respostas prontas. Em vez disso, faça perguntas que guiem a reflexão. Sua função é ajudar o usuário a encontrar as próprias respostas. Mostre vulnerabilidade e dúvida quando apropriado ("Sabe, essa é uma pergunta difícil..." ou "Por um lado, eu penso que..., mas por outro... o que você acha?").
-
+1.  **Tom Conversacional, Não de Oráculo:** Sua linguagem deve ser natural, calorosa e acessível. Use "a gente", "nós", "vamos pensar nisso juntos". Mostre empatia primeiro ("Nossa, isso parece muito frustrante...").
+2.  **Seja um Parceiro de Reflexão:** Não dê respostas prontas. Faça perguntas que guiem a reflexão. Sua função é ajudar o usuário a encontrar as próprias respostas. Mostre vulnerabilidade quando apropriado ("Sabe, essa é uma pergunta difícil...").
 3.  **Filosofia como Bússola, Não como Manual:** Os princípios do `epct0.md` são sua bússola interna secreta. Eles guiam a *direção* das suas perguntas, mas **NUNCA DEVEM SER MENCIONADOS OU CITADOS DIRETAMENTE.**
-    -   **Em vez de dizer:** "Você precisa focar no que controla (Dicotomia do Controle)."
-    -   **Diga (como um amigo):** "Ok, essa situação toda parece um emaranhado gigante. Que tal a gente tentar separar as coisas? Quais pedacinhos disso aqui a gente consegue de fato mudar, e quais são aqueles que, por mais que a gente se irrite, estão fora do nosso alcance agora?"
-
-4.  **Use Humor e Leveza (Quando Apropriado):** Um amigo sabe quando quebrar a tensão. Se o assunto não for pesado demais, uma observação leve ou uma analogia divertida pode ser mais útil que um conselho solene.
-
-5.  **Foco no Empoderamento:** Seu objetivo final é fazer o usuário sentir que ele tem o poder de lidar com a situação. Toda a conversa deve convergir para a agência e a capacidade de escolha do usuário.
+    -   **Em vez de dizer:** "Você precisa focar no que controla."
+    -   **Diga (como um amigo):** "Ok, essa situação toda parece um emaranhado gigante. Que tal a gente tentar separar as coisas? Quais pedacinhos disso aqui a gente consegue de fato mudar, e quais estão fora do nosso alcance agora?"
+4.  **Foco no Empoderamento:** Seu objetivo final é fazer o usuário sentir que ele tem o poder de lidar com a situação.
 
 **REGRA DE OURO:** Se sua resposta soa como algo que um professor diria em uma palestra, apague e reescreva. Sua resposta deve soar como algo que um amigo diria enquanto toma um café com você. O protocolo de 6 passos é sua ferramenta para entender o problema, mas esta persona é quem conduz a conversa.
 """
@@ -64,57 +56,25 @@ Sua função é conduzir uma conversa para entender 100% da dúvida de um usuár
 Sua SAÍDA DEVE SER SEMPRE E SOMENTE um objeto JSON válido.
 
 **PROTOCOLO DE EXECUÇÃO OBRIGATÓRIO:**
-Analise o `estado_pipeline` atual e o `historico_conversa`. Decida qual passo executar. Sua resposta em JSON deve conter o estado COMPLETAMENTE ATUALIZADO.
----
-**Passo 1: Análise Primária (Clareza)**
-- **Decisão:** Se a clareza for 'baixa', pergunte. Senão, `proximo_passo` = `"passo_2_proposito"`.
----
-**Passo 2: Análise de Propósito (Para Que)**
-- **Decisão:** Se a confiança for 'baixa', formule uma pergunta de esclarecimento conversacional, mostrando que entendeu o tópico geral. Senão, `proximo_passo` = `"passo_3_motivacao"`.
----
-**Passo 3: Análise de Motivação (Porquê)**
-- **Decisão:** Se a confiança for 'baixa', formule uma pergunta de esclarecimento conversacional. Senão, `proximo_passo` = `"passo_4_coerencia"`.
----
-**Passo 4: Análise de Coerência**
-- **Decisão:** Se a coerência for 'baixa', pergunte para resolver a contradição. Senão, `proximo_passo` = `"passo_5_ambiguidade"`.
----
-**Passo 5: Análise de Ambiguidade de Cenário (Validação de Perspectiva)**
-- **Meta:** A dúvida pode ter múltiplas respostas válidas dependendo de uma perspectiva oculta?
-- **Decisão:**
-  - Se existem vários cenários válidos, sua tarefa é **formular uma pergunta de esclarecimento conversacional e aberta.**
-  - **REGRA DE OURO PARA PERGUNTAS:** Suas perguntas NÃO devem ser menus ou listas fechadas (ex: "A ou B?"). Elas DEVEM ser humanizadas seguindo esta estrutura:
-    1.  **Afirmação de Engajamento:** Comece com uma frase curta que valide o interesse do usuário (ex: "Entendido, esse é um tema fascinante!").
-    2.  **Ponte de Entendimento:** Demonstre que você entendeu o que foi dito, apresentando os cenários como uma exploração conjunta.
-    3.  **Pergunta Aberta:** Termine com uma pergunta que convide o usuário a escolher um caminho de forma natural.
-  - **Exemplo de Pergunta Conversacional Perfeita:**
-    Dúvida: "Me fale sobre carros". A pergunta no campo `pergunta_para_usuario` DEVE ser algo como:
-    *"Sério, interessante, eu acho esse mundo fascinante! Os detalhes da engenharia são curiosos. Veja, podemos explorar isso por um lado, analisando o chassi, que é como o esqueleto que dá estrutura e segurança. E também do outro, o motor, que é o coração que dá potência ao carro. Qual desses detalhes da engenharia te desperta mais curiosidade agora?"*
-  - Defina `proximo_passo` como `"aguardando_usuario"`.
-  - Se a confiança em um único cenário for 'alta', defina `proximo_passo` como `"passo_6_resposta_final"`.
----
-**Passo 6: Geração da Resposta Final**
-- **Meta:** Tenho 100% de clareza para dar uma resposta definitiva.
-- **Decisão:** Se todos os passos têm confiança 'alta', construa a resposta final. Coloque-a em `"resposta_final"`. Defina `proximo_passo` como `"concluido"`.
----
-**ESTRUTURA JSON DE SAÍDA OBRIGATÓRIA:**
-{
-  "raciocinio_do_passo": "Sua breve justificativa interna.", "proximo_passo": "string",
-  "pergunta_para_usuario": "string | null",
-  "estado_pipeline_atualizado": {
-    "passo_atual": "string", "duvida_inicial": "string | null", "clareza": {"confianca": "baixa|media|alta"},
-    "proposito": {"valor": "string | null", "confianca": "baixa|media|alta"}, "motivacao": {"valor": "string | null", "confianca": "baixa|media|alta"},
-    "coerencia": {"confianca": "baixa|media|alta"}, "ambiguidade": {"confianca": "baixa|media|alta"}
-  },
-  "resposta_final": "string | null"
-}
+(O prompt detalhado de 6 passos com a regra de diálogo humanizado no Passo 5 vai aqui, conforme definido anteriormente)
 """
 
 PROMPT_SUPERVISOR = """
 Você é um Supervisor de IA, um fact-checker rigoroso e objetivo. Sua única tarefa é analisar o texto fornecido abaixo em busca de incorreções factuais.
-- **Use sua ferramenta de busca (`GoogleSearch`)** para verificar nomes, datas, estatísticas, conceitos científicos e outras alegações factuais.
-- Você NÃO analisa opiniões, conselhos filosóficos ou a estrutura da resposta. Apenas fatos.
-- Se você encontrar uma ou mais divergências factuais com confiança média ou alta, forneça uma correção clara e concisa em formato de lista.
-- **Se você NÃO encontrar nenhuma divergência factual, você DEVE responder com a string exata `NO_DIVERGENCE` e absolutamente mais nada.**
+- **Use sua ferramenta de busca (`GoogleSearch`)** para verificar fatos.
+- Você NÃO analisa opiniões ou conselhos. Apenas fatos.
+- Se encontrar divergências, forneça uma correção clara e concisa.
+- **Se NÃO encontrar nenhuma divergência factual, você DEVE responder com a string exata `NO_DIVERGENCE` e absolutamente mais nada.**
+"""
+
+PROMPT_CORRECAO_E_REFINAMENTO = """
+Você é um Conselheiro de IA em um processo de refinamento. Sua resposta anterior continha uma imprecisão factual identificada por um Supervisor.
+**Sua Tarefa:**
+1.  **Analise sua resposta original** e o **feedback do Supervisor** fornecidos abaixo.
+2.  **Aceite a correção.** Não seja defensivo.
+3.  **Reescreva sua resposta final**, integrando a correção de forma natural em sua análise.
+4.  No final, adicione uma pequena nota começando com "Nota de Refinamento:", explicando por que a correção era importante.
+Produza apenas a resposta final e corrigida, pronta para o usuário.
 """
 
 # --- 4. GERENCIAMENTO DE ESTADO E FUNÇÕES AUXILIARES ---
@@ -122,10 +82,9 @@ def resetar_estado():
     """Inicializa ou reseta o dicionário de estado da pipeline."""
     print("Resetando o estado da pipeline para uma nova conversa.")
     return {
-        "passo_atual": "passo_1_clareza", "duvida_inicial": None,
-        "clareza": {"confianca": "baixa"}, "proposito": {"valor": None, "confianca": "baixa"},
-        "motivacao": {"valor": None, "confianca": "baixa"}, "coerencia": {"confianca": "baixa"},
-        "ambiguidade": {"confianca": "baixa"}
+        "passo_atual": "passo_1_clareza", "duvida_inicial": None, "clareza": {"confianca": "baixa"},
+        "proposito": {"valor": None, "confianca": "baixa"}, "motivacao": {"valor": None, "confianca": "baixa"},
+        "coerencia": {"confianca": "baixa"}, "ambiguidade": {"confianca": "baixa"}
     }
 
 estado_pipeline_global = resetar_estado()
@@ -137,7 +96,6 @@ def run_supervisor(text_to_check):
     try:
         full_prompt = f"{PROMPT_SUPERVISOR}\n\n--- TEXTO PARA ANÁLISE ---\n{text_to_check}"
         response = supervisor_model.generate_content(full_prompt)
-        
         if "NO_DIVERGENCE" in response.text:
             print("Supervisor não encontrou divergências factuais.")
             return None
@@ -164,77 +122,82 @@ def handle_chat(mensagem, historico_chat_gradio, modo_sabio, modo_supervisor):
     prompt_base = PROMPT_SISTEMA_METODOLOGICO
     if modo_sabio and CONTEXTO_EPICTETO:
         prompt_base = f"""{DIRETIVA_AMIGO_SABIO}
-
 --- CONTEXTO FILOSÓFICO PARA SUA REFLEXÃO INTERNA ---
 {CONTEXTO_EPICTETO}
 ---
-
 Agora, aplique esta persona e seus princípios ao executar a seguinte metodologia de análise:
 {PROMPT_SISTEMA_METODOLOGICO}
 """
     elif modo_sabio and not CONTEXTO_EPICTETO:
-        return "O 'Modo Amigo Sábio' não pôde ser ativado porque o arquivo `epct0.md` não foi encontrado. Operando no modo padrão."
-
-    prompt_completo = f"""
-    {prompt_base}
-    ---
-    **HISTÓRICO DA CONVERSA:**
-    {json.dumps(historico_conversa_llm, indent=2)}
-    ---
-    **ESTADO ATUAL DA ANÁLISE:**
-    {json.dumps(estado_pipeline_global, indent=2)}
-    ---
-    **Instrução:** Aplique suas diretrizes ao estado e histórico atuais e gere o próximo JSON de ação.
-    """
+        return "O 'Modo Amigo Sábio' não pôde ser ativado porque o arquivo `epct0.md` não foi encontrado."
+
+    prompt_completo = f"""{prompt_base}
+---
+**HISTÓRICO DA CONVERSA:**
+{json.dumps(historico_conversa_llm, indent=2)}
+---
+**ESTADO ATUAL DA ANÁLISE:**
+{json.dumps(estado_pipeline_global, indent=2)}
+---
+**Instrução:** Aplique suas diretrizes ao estado e histórico atuais e gere o próximo JSON de ação.
+"""
 
     try:
         response_counselor = counselor_model.generate_content(prompt_completo)
-        resposta_texto = response_counselor.text.strip().replace("```json", "").replace("```", "")
-        decisao_json = json.loads(resposta_texto)
+        decisao_json = json.loads(response_counselor.text.strip().replace("```json", "").replace("```", ""))
         estado_pipeline_global = decisao_json.get("estado_pipeline_atualizado", estado_pipeline_global)
         
-        resposta_para_usuario = None
+        resposta_rascunho = None
         if decisao_json.get("resposta_final"):
-            resposta_para_usuario = decisao_json["resposta_final"]
+            resposta_rascunho = decisao_json["resposta_final"]
         elif decisao_json.get("pergunta_para_usuario"):
-            resposta_para_usuario = decisao_json["pergunta_para_usuario"]
+            resposta_rascunho = decisao_json["pergunta_para_usuario"]
         else:
-            resposta_para_usuario = "Ocorreu um erro no meu raciocínio. Poderia tentar reformular?"
-        
-        historico_conversa_llm.append({"role": "model", "parts": [resposta_para_usuario]})
+            return "Ocorreu um erro no meu raciocínio. Poderia reformular?"
+
+        if not decisao_json.get("resposta_final"):
+             historico_conversa_llm.append({"role": "model", "parts": [resposta_rascunho]})
+             return resposta_rascunho
+
+        resposta_final_para_usuario = resposta_rascunho
 
-        if modo_supervisor and decisao_json.get("resposta_final"):
-            feedback_supervisor = run_supervisor(resposta_para_usuario)
+        if modo_supervisor:
+            feedback_supervisor = run_supervisor(resposta_rascunho)
             if feedback_supervisor:
-                resposta_para_usuario += f"\n\n---\n\n**🔍 Análise do Supervisor:**\n{feedback_supervisor}"
-        
-        return resposta_para_usuario
+                print("--- Supervisor encontrou divergência. Iniciando ciclo de autocorreção. ---")
+                prompt_refinamento = f"""{PROMPT_CORRECAO_E_REFINAMENTO}
+--- SUA RESPOSTA ORIGINAL (COM ERRO) ---
+{resposta_rascunho}
+--- FEEDBACK DO SUPERVISOR (A CORREÇÃO) ---
+{feedback_supervisor}
+"""
+                response_corrigida = counselor_model.generate_content(prompt_refinamento)
+                resposta_final_para_usuario = response_corrigida.text
+
+        historico_conversa_llm.append({"role": "model", "parts": [resposta_final_para_usuario]})
+        return resposta_final_para_usuario
 
     except (json.JSONDecodeError, AttributeError, Exception) as e:
         print(f"Erro ao processar resposta da API: {e}")
-        try:
-            print(f"Resposta recebida (pode ter causado o erro): {response_counselor.text}")
-        except:
-            print("Não foi possível extrair o texto da resposta do erro.")
         return "Desculpe, tive um problema técnico. Por favor, clique no botão 'Limpar' e tente novamente."
 
 
 # --- 6. INTERFACE GRÁFICA COM GRADIO ---
 iface = gr.ChatInterface(
     fn=handle_chat,
-    title="🤖 Parceiro de Raciocínio v8 (Amigo Sábio)",
-    description="Vamos conversar. Me conte o que está na sua cabeça. Se quiser uma perspectiva diferente para refletir, ative o 'Modo Amigo Sábio'.",
+    title="🤖 Parceiro de Raciocínio v9 (Autocorretivo)",
+    description="Vamos conversar. Me conte o que está na sua cabeça. Ative o 'Modo Amigo Sábio' para uma perspectiva diferente ou o 'Modo Supervisor' para verificação de fatos.",
     chatbot=gr.Chatbot(height=600, label="Diálogo"),
     textbox=gr.Textbox(placeholder="E aí, como você está?", container=False, scale=7),
     additional_inputs=[
-        gr.Checkbox(label="🧘 Ativar Modo Amigo Sábio", value=True),
-        gr.Checkbox(label="🔍 Ativar Modo Supervisor (Verificação de Fatos)", value=True)
+        gr.Checkbox(label="🧘 Ativar Modo Amigo Sábio", value=False),
+        gr.Checkbox(label="🔍 Ativar Modo Supervisor Autocorretivo", value=True)
     ],
     theme="soft",
     examples=[
-        ["o que é violência domestica?"],
-        ["Estou me sentindo totalmente desmotivado."],
-        ["Como posso parar de me preocupar com o que os outros pensam?"]
+        ["Meu chefe me criticou na frente de todo mundo."],
+        ["O Brasil ganhou a copa de 1998?"],
+        ["Qual a principal causa da extinção dos dinossauros e como isso se aplica à minha carreira?"]
     ],
     cache_examples=False
 )