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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Cargamos un modelo de comida
+# Modelo para reconocer comidas
 modelo = pipeline("image-classification", model="nateraw/food")
 
+# Variables globales
+estado = {
+    "meta_diaria": 0,
+    "restantes": 0,
+    "quemas": 0
+}
+
+# Calorías promedio por comida
+calorias_promedio = {
+    "pizza": 285,
+    "hamburger": 354,
+    "apple": 95,
+    "banana": 105,
+    "salad": 150,
+    "pasta": 350,
+    "rice": 200,
+    "ice cream": 210,
+    "donut": 195,
+}
+
+# Cálculo de TDEE (gasto diario total)
+def calcular_calorias(edad, peso, altura, sexo, actividad):
+    if sexo.lower() == "hombre":
+        bmr = 88.36 + (13.4 * peso) + (4.8 * altura) - (5.7 * edad)
+    else:
+        bmr = 447.6 + (9.2 * peso) + (3.1 * altura) - (4.3 * edad)
+    
+    niveles = {
+        "Sedentario": 1.2,
+        "Ligero": 1.375,
+        "Moderado": 1.55,
+        "Activo": 1.725,
+        "Muy activo": 1.9
+    }
+    tdee = bmr * niveles.get(actividad, 1.2)
+    estado["meta_diaria"] = round(tdee)
+    estado["restantes"] = round(tdee)
+    return f"Tu gasto calórico diario estimado es de {round(tdee)} calorías."
+
 def analizar_foto(img):
+    if estado["meta_diaria"] == 0:
+        return "⚠️ Primero calcula tu meta diaria con tus datos personales."
+    
     resultado = modelo(img)
-    nombre = resultado[0]['label']
-    confianza = round(resultado[0]['score'] * 100, 2)
-    return f"🍽️ Parece {nombre} (Confianza: {confianza}%)"
+    nombre = resultado[0]['label'].lower()
+    calorias = calorias_promedio.get(nombre, 250)
+    estado["restantes"] = max(0, estado["restantes"] - calorias)
+    return f"🍽️ {nombre.title()} ≈ {calorias} cal. Te quedan {estado['restantes']} de {estado['meta_diaria']} cal."
+
+def agregar_quemadas(cal):
+    estado["restantes"] += cal
+    estado["quemas"] += cal
+    return f"🔥 Has quemado {cal} cal. Te quedan {estado['restantes']} de {estado['meta_diaria']} cal."
 
-demo = gr.Interface(
-    fn=analizar_foto,
-    inputs=gr.Image(type="pil", label="Sube una foto de tu comida 🍕"),
-    outputs="text",
-    title="NutriBot 🍽️",
-description="Sube una foto de tu comida y descubre cuántas calorías podría tener."
+# Interfaz
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# 🍎 NutriBot Pro — IA de Calorías Personalizada")
+    gr.Markdown("Calcula tu meta diaria automáticamente y lleva el control de tus comidas 🍔")
 
-)
+    with gr.Tab("🧍 Tu perfil"):
+        edad = gr.Number(label="Edad (años)")
+        peso = gr.Number(label="Peso (kg)")
+        altura = gr.Number(label="Altura (cm)")
+        sexo = gr.Radio(["Hombre", "Mujer"], label="Sexo")
+        actividad = gr.Dropdown(["Sedentario", "Ligero", "Moderado", "Activo", "Muy activo"], label="Nivel de actividad")
+        btn_meta = gr.Button("Calcular meta calórica")
+        salida_meta = gr.Textbox(label="Resultado")
+        btn_meta.click(calcular_calorias, inputs=[edad, peso, altura, sexo, actividad], outputs=salida_meta)
+
+    with gr.Tab("📸 Tu comida"):
+        img = gr.Image(type="pil", label="Sube una foto de tu comida")
+        btn_foto = gr.Button("Analizar comida")
+        salida_foto = gr.Textbox(label="Resultado")
+        btn_foto.click(analizar_foto, inputs=img, outputs=salida_foto)
+
+    with gr.Tab("⌚ Calorías quemadas"):
+        cal = gr.Number(label="Calorías quemadas (manual o desde reloj)")
+        btn_quemar = gr.Button("Agregar calorías quemadas")
+        salida_quemar = gr.Textbox(label="Estado actual")
+        btn_quemar.click(agregar_quemadas, inputs=cal, outputs=salida_quemar)
 
 demo.launch()
+