Update app.py

app.py

@@ -1,6 +1,5 @@
 import sys
 
-# Silenciador de errores fantasma de consola
 def silenciador_errores_basura(unraisable):
     if unraisable.exc_type == ValueError and "Invalid file descriptor: -1" in str(unraisable.exc_value): pass
     else: sys.__unraisablehook__(unraisable)
@@ -22,31 +21,21 @@ import io
 import traceback
 
 # --- INSTALACIÓN DE DEPENDENCIAS ---
-try:
-    subprocess.run(["playwright", "install", "chromium"], check=True)
+try: subprocess.run(["playwright", "install", "chromium"], check=True)
 except: pass
-
-try:
-    from fake_useragent import UserAgent
+try: from fake_useragent import UserAgent
 except ImportError:
     subprocess.run(["pip", "install", "fake-useragent"], check=True)
     from fake_useragent import UserAgent
 
-# --- FILTRO ANTI-EMOJIS PARA EL PDF ---
 def sanear_texto(texto):
     if not isinstance(texto, str): return ""
     return texto.encode('latin-1', 'ignore').decode('latin-1').strip()
 
-# --- DESCARGA SEGURA DE FOTOS ---
 def descargar_imagen(url, idx):
-    if not url or len(url) < 5 or url.startswith("data:"): 
-        return None
+    if not url or len(url) < 5 or url.startswith("data:"): return None
     try:
-        headers = {
-            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)",
-            "Accept": "image/*",
-            "Referer": "https://www.fincaraiz.com.co/"
-        }
+        headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)", "Accept": "image/*", "Referer": "https://www.fincaraiz.com.co/"}
         r = requests.get(url, timeout=8, headers=headers)
         if r.status_code == 200:
             img = Image.open(io.BytesIO(r.content))
@@ -57,31 +46,22 @@ def descargar_imagen(url, idx):
     except: return None
     return None
 
-# --- 1. GENERADOR DE URLS ---
 def construir_urls_final(operacion, barrio, ciudad, tipo, hab, ban, park, antiguedad, m2_min, m2_max, ascensor, piscina):
-    mapa_ant = {
-        "Menos de 1 año": "de-0-a-1-anos", "1 a 8 años": "de-1-a-8-anos",
-        "9 a 15 años": "de-9-a-15-anos", "16 a 30 años": "de-16-a-30-anos", "Más de 30 años": "mas-de-30-anos"
-    }
+    mapa_ant = {"Menos de 1 año": "de-0-a-1-anos", "1 a 8 años": "de-1-a-8-anos", "9 a 15 años": "de-9-a-15-anos", "16 a 30 años": "de-16-a-30-anos", "Más de 30 años": "mas-de-30-anos"}
     slug_ant = mapa_ant.get(antiguedad, "de-1-a-8-anos")
     slug_park = f"{int(park)}-parqueadero" if int(park) == 1 else f"{int(park)}-parqueaderos"
-    
     b_slug = barrio.lower().strip().replace(" ", "-")
     c_slug = ciudad.lower().strip().replace(" ", "-")
     op_slug = operacion.lower().strip()
-    
     tipo_slug = tipo.lower().strip()
     tipo_fr = "casas-y-apartamentos-y-apartaestudios" if tipo_slug in ["apartamento", "casa"] else tipo_slug + "s"
     
     url_fr_base = f"https://www.fincaraiz.com.co/{op_slug}/{tipo_fr}/{b_slug}/{c_slug}/{int(hab)}-o-mas-habitaciones/{int(ban)}-o-mas-banos/{slug_park}/{slug_ant}/m2-desde-{int(m2_min)}/m2-hasta-{int(m2_max)}"
     if ascensor: url_fr_base += "/con-ascensor"
     if piscina: url_fr_base += "/con-piscina"
-    
     url_mc = f"https://www.metrocuadrado.com/{tipo_slug}-casa-oficina/{op_slug}/{c_slug}/{b_slug}/{int(ban)}-banos-{int(hab)}-habitaciones/?search=form"
-    
     return url_fr_base, url_mc
 
-# --- 2. EXTRACTORES INTELIGENTES ---
 def extraer_precio(texto, operacion):
     patron = r'\$\s?(\d{1,3}(?:[.,]\d{3})*)'
     coincidencias = re.findall(patron, texto)
@@ -98,23 +78,19 @@ def extraer_ubicacion(texto):
         if "," in linea or " en " in linea.lower():
             limpio = re.sub(r'(?i)(apartamento|casa|bodega|lote|oficina)\s+en\s+(arriendo|venta)\s+(en\s+)?', '', linea)
             return limpio[:60].strip()
-            
     for linea in lineas[1:4]:
-        if "$" not in linea and not re.search(r'\d', linea):
-            return linea[:60]
+        if "$" not in linea and not re.search(r'\d', linea): return linea[:60]
     return "Ubicacion en la zona"
 
-# --- FILTRO FRANCOTIRADOR DE URLS ---
 def es_inmueble_valido(href, portal):
-    if not href or "javascript" in href or "blog" in href or "proyectos" in href: 
-        return False
+    if not href or "javascript" in href or "blog" in href or "proyectos" in href: return False
     if portal == "FR":
         if re.search(r'/\d{7,10}$', href) or "arriendo-en" in href or "venta-en" in href: return True
     elif portal == "MC":
         if "/inmueble/" in href or "-id-" in href: return True
     return False
 
-# --- 3. MOTOR DE EXTRACCIÓN (SNIPER) ---
+# --- MOTOR PRINCIPAL ---
 def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo, hab, ban, park, antiguedad, ascensor, piscina):
     resultados = []
     log_visible = ""
@@ -129,17 +105,14 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
             browser = p.chromium.launch(headless=True, args=['--disable-blink-features=AutomationControlled', '--no-sandbox'])
             context = browser.new_context(viewport={'width': 1366, 'height': 768}, user_agent=ua.random)
 
-            # --- FINCA RAÍZ ---
+            # FINCA RAÍZ
             try:
                 page = context.new_page()
-                log_visible += "🔄 FR: Buscando inmuebles reales...\n"
                 page.goto(url_fr, wait_until="domcontentloaded", timeout=60000)
                 try: page.wait_for_load_state("networkidle", timeout=10000)
                 except: pass
-                
                 for _ in range(4):
-                    page.mouse.wheel(0, 1000)
-                    page.wait_for_timeout(2000)
+                    page.mouse.wheel(0, 1000); page.wait_for_timeout(2000)
 
                 elementos = page.query_selector_all("a")
                 cont_fr = 0
@@ -148,16 +121,13 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
                     try:
                         href = el.get_attribute("href")
                         if not es_inmueble_valido(href, "FR"): continue
-                        
                         full_url = f"https://www.fincaraiz.com.co{href}" if href.startswith("/") else href
                         if full_url in urls_vistas: continue 
-                        
                         card = el.evaluate_handle("el => el.closest('article') || el.closest('[class*=\"card\"]') || el.parentElement.parentElement")
                         if not card: continue
                         
                         txt = card.inner_text()
                         precio = extraer_precio(txt, operacion)
-                        
                         if precio > 0:
                             img_url = ""
                             img_el = card.query_selector("img")
@@ -165,33 +135,21 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
                                 img_url = img_el.get_attribute("src") or img_el.get_attribute("data-src") or ""
                                 if img_url.startswith("/"): img_url = "https://www.fincaraiz.com.co" + img_url
 
-                            resultados.append({
-                                "Portal": "Finca Raiz",
-                                "Precio": precio,
-                                "Precio_M2": precio / area,
-                                "Ubicacion": extraer_ubicacion(txt),
-                                "Descripcion": txt.replace('\n', ' | ')[:120] + "...",
-                                "URL": full_url,
-                                "Imagen": img_url
-                            })
-                            urls_vistas.add(full_url)
-                            cont_fr += 1
+                            resultados.append({"Portal": "Finca Raiz", "Precio": precio, "Precio_M2": precio / area, "Ubicacion": extraer_ubicacion(txt), "Descripcion": txt.replace('\n', ' | ')[:120] + "...", "URL": full_url, "Imagen": img_url})
+                            urls_vistas.add(full_url); cont_fr += 1
                     except: continue
                 page.close()
-                log_visible += f"✅ FR: Encontrados {cont_fr} inmuebles verificados.\n"
-            except Exception as e: log_visible += f"⚠️ Error buscando en FR.\n"
+                log_visible += f"✅ FR: {cont_fr} inmuebles.\n"
+            except Exception as e: log_visible += f"⚠️ Error FR.\n"
 
-            # --- METROCUADRADO ---
+            # METROCUADRADO
             try:
                 page = context.new_page()
-                log_visible += "🔄 MC: Buscando inmuebles reales...\n"
                 page.goto(url_mc, wait_until="domcontentloaded", timeout=60000)
                 try: page.wait_for_load_state("networkidle", timeout=10000)
                 except: pass
-                
                 for _ in range(4):
-                    page.mouse.wheel(0, 1000)
-                    page.wait_for_timeout(2000)
+                    page.mouse.wheel(0, 1000); page.wait_for_timeout(2000)
                 
                 elementos = page.query_selector_all("a")
                 cont_mc = 0
@@ -200,16 +158,13 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
                     try:
                         href = el.get_attribute("href")
                         if not es_inmueble_valido(href, "MC"): continue
-                        
                         full_url = f"https://www.metrocuadrado.com{href}" if href.startswith("/") else href
                         if full_url in urls_vistas: continue
-                        
                         card = el.evaluate_handle("el => el.closest('li') || el.closest('[class*=\"card\"]') || el.closest('[class*=\"property\"]') || el.parentElement.parentElement.parentElement")
                         if not card: continue
                         
                         txt = card.inner_text()
                         precio = extraer_precio(txt, operacion)
-
                         if precio > 0:
                             img_url = ""
                             img_el = card.query_selector("img")
@@ -217,55 +172,108 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
                                 img_url = img_el.get_attribute("src") or img_el.get_attribute("data-src") or ""
                                 if img_url.startswith("/"): img_url = "https://www.metrocuadrado.com" + img_url
 
-                            resultados.append({
-                                "Portal": "Metrocuadrado",
-                                "Precio": precio,
-                                "Precio_M2": precio / area,
-                                "Ubicacion": extraer_ubicacion(txt),
-                                "Descripcion": txt.replace('\n', ' | ')[:120] + "...",
-                                "URL": full_url,
-                                "Imagen": img_url
-                            })
-                            urls_vistas.add(full_url)
-                            cont_mc += 1
+                            resultados.append({"Portal": "Metrocuadrado", "Precio": precio, "Precio_M2": precio / area, "Ubicacion": extraer_ubicacion(txt), "Descripcion": txt.replace('\n', ' | ')[:120] + "...", "URL": full_url, "Imagen": img_url})
+                            urls_vistas.add(full_url); cont_mc += 1
                     except: continue
                 page.close()
-                log_visible += f"✅ MC: Encontrados {cont_mc} inmuebles verificados.\n"
-            except Exception as e: log_visible += f"⚠️ Error buscando en MC.\n"
+                log_visible += f"✅ MC: {cont_mc} inmuebles.\n"
+            except Exception as e: log_visible += f"⚠️ Error MC.\n"
             
             browser.close()
 
         if not resultados:
-            return f"{log_visible}\n❌ NO SE ENCONTRARON DATOS. (Filtros muy estrictos)", pd.DataFrame(), None, "---"
+            return f"{log_visible}\n❌ NO HAY DATOS.", pd.DataFrame(), None, "---"
 
-        # --- SELECCIÓN FINAL ---
         df_final_completo = pd.DataFrame(resultados)
-        
         df_fr = df_final_completo[df_final_completo['Portal'] == 'Finca Raiz'].head(6)
         df_mc = df_final_completo[df_final_completo['Portal'] == 'Metrocuadrado'].head(6)
         df_final = pd.concat([df_fr, df_mc]).reset_index(drop=True)
 
-        if df_final.empty:
-            return f"{log_visible}\n❌ DATOS VACÍOS.", pd.DataFrame(), None, "---"
+        if df_final.empty: return f"{log_visible}\n❌ DATOS VACÍOS.", pd.DataFrame(), None, "---"
 
-        log_visible += f"\n✨ PROCESANDO PDF CON {len(df_final)} INMUEBLES REALES..."
+        # --- CÁLCULOS TÉCNICOS (NIVEL SAE) ---
+        margen_negociacion = 0.08 # 8% de castigo sobre precio de oferta
+        mediana_m2 = df_final['Precio_M2'].median()
+        promedio_m2 = df_final['Precio_M2'].mean()
+        
+        # El valor técnico usa la Mediana castigada por el margen de negociación
+        valor_tecnico_m2 = mediana_m2 * (1 - margen_negociacion)
+        valor_total_sugerido = valor_tecnico_m2 * area
 
-        # --- PDF VISUAL ---
-        pdf_path = f"Reporte_Visual_{int(time.time())}.pdf"
+        # --- CREACIÓN DEL PDF FORMAL ---
+        pdf_path = f"Estudio_Mercado_{int(time.time())}.pdf"
         pdf = FPDF()
+        
+        # PÁGINA 1: PORTADA Y OBJETIVO
         pdf.add_page()
+        pdf.set_font("Arial", 'B', 18)
+        pdf.set_text_color(20, 40, 90)
+        pdf.cell(0, 20, sanear_texto(f"ESTUDIO DE MERCADO INMOBILIARIO"), ln=True, align='C')
+        pdf.set_font("Arial", 'B', 14)
+        pdf.cell(0, 10, sanear_texto(f"ESTIMACION DE {operacion.upper()}"), ln=True, align='C')
+        pdf.line(20, 45, 190, 45)
+        pdf.ln(15)
+
+        pdf.set_font("Arial", 'B', 12)
+        pdf.set_text_color(0, 0, 0)
+        pdf.cell(0, 10, sanear_texto("1. DATOS DEL INMUEBLE SUJETO"), ln=True)
+        pdf.set_font("Arial", '', 11)
+        pdf.cell(0, 6, sanear_texto(f"- Tipo de Inmueble: {tipo.capitalize()}"), ln=True)
+        pdf.cell(0, 6, sanear_texto(f"- Ubicacion: Barrio {barrio.title()}, {ciudad.title()}"), ln=True)
+        pdf.cell(0, 6, sanear_texto(f"- Area Privada/Construida: {area} m2"), ln=True)
+        pdf.cell(0, 6, sanear_texto(f"- Caracteristicas: {hab} Hab, {ban} Banos, {park} Parqueaderos"), ln=True)
+        pdf.ln(10)
+
+        pdf.set_font("Arial", 'B', 12)
+        pdf.cell(0, 10, sanear_texto("2. METODOLOGIA (Metodo Comparativo de Mercado)"), ln=True)
+        pdf.set_font("Arial", '', 11)
+        pdf.multi_cell(0, 5, sanear_texto("El presente estudio utiliza el Metodo Comparativo de Mercado. Consiste en deducir el valor del inmueble sujeto mediante la comparacion sistematica de las ofertas recientes de inmuebles similares en la misma zona o zonas homogeneas comparables."))
+        pdf.ln(5)
+        pdf.multi_cell(0, 5, sanear_texto("Factores de Homogenizacion: Se ha aplicado un factor de comercializacion (Margen de Negociacion) del 8% sobre los precios de oferta publicos para estimar el valor real de cierre contractual, aislando factores especulativos."))
+        
+        # PÁGINA 2: CONCLUSIONES ECONÓMICAS
+        pdf.add_page()
+        pdf.set_font("Arial", 'B', 14)
+        pdf.set_fill_color(230, 230, 230)
+        pdf.cell(0, 12, sanear_texto("3. RESULTADOS ESTADISTICOS Y VALOR SUGERIDO"), ln=True, fill=True)
+        pdf.ln(5)
         
+        pdf.set_font("Arial", '', 11)
+        pdf.cell(80, 8, sanear_texto("Total Inmuebles Analizados:"), border=1)
+        pdf.cell(50, 8, sanear_texto(f"{len(df_final)}"), border=1, ln=True, align='C')
+        
+        pdf.cell(80, 8, sanear_texto("Valor Promedio Zona (M2):"), border=1)
+        pdf.cell(50, 8, sanear_texto(f"${promedio_m2:,.0f}"), border=1, ln=True, align='C')
+        
+        pdf.cell(80, 8, sanear_texto("Valor Mediana Zona (M2):"), border=1)
+        pdf.cell(50, 8, sanear_texto(f"${mediana_m2:,.0f}"), border=1, ln=True, align='C')
+        
+        pdf.cell(80, 8, sanear_texto("Margen Negociacion Aplicado:"), border=1)
+        pdf.cell(50, 8, sanear_texto("8.00%"), border=1, ln=True, align='C')
+        pdf.ln(10)
+
+        pdf.set_font("Arial", 'B', 14)
+        pdf.set_text_color(0, 100, 0) # Verde oscuro
+        pdf.cell(0, 10, sanear_texto(f"VALOR ESTIMADO DE {operacion.upper()} (M2): ${valor_tecnico_m2:,.0f} COP"), ln=True)
         pdf.set_font("Arial", 'B', 16)
+        pdf.cell(0, 12, sanear_texto(f"VALOR TOTAL SUGERIDO: ${valor_total_sugerido:,.0f} COP"), ln=True)
+        
+        pdf.set_text_color(0, 0, 0)
+        pdf.ln(15)
+        pdf.set_font("Arial", '', 9)
+        pdf.multi_cell(0, 4, sanear_texto("Nota Legal: Este documento es un Estudio de Mercado Comparativo generado de forma analitica. Sirve como anexo tecnico referencial para la toma de decisiones administrativas o comerciales."))
+
+        # PÁGINA 3+: ANEXO FOTOGRÁFICO DE COMPARABLES
+        pdf.add_page()
+        pdf.set_font("Arial", 'B', 14)
         pdf.set_fill_color(40, 53, 147)
         pdf.set_text_color(255, 255, 255)
-        encabezado = sanear_texto(f" REPORTE INMOBILIARIO: {barrio.upper()} ({operacion.upper()})")
-        pdf.cell(0, 15, encabezado, ln=True, fill=True)
+        pdf.cell(0, 12, sanear_texto("4. ANEXO TECNICO: TESTIGOS COMPARABLES"), ln=True, fill=True)
         pdf.set_text_color(0, 0, 0)
         pdf.ln(5)
 
         for idx, r in df_final.iterrows():
-            if pdf.get_y() > 220: pdf.add_page()
-                
+            if pdf.get_y() > 240: pdf.add_page()
             y_start = pdf.get_y()
             img_path = descargar_imagen(r['Imagen'], idx)
             text_x = 10
@@ -277,36 +285,30 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
                 except: pass
 
             pdf.set_xy(text_x, y_start)
-            pdf.set_font("Arial", 'B', 12)
+            pdf.set_font("Arial", 'B', 11)
             pdf.cell(0, 6, f"${r['Precio']:,.0f} COP", ln=True)
             
             pdf.set_x(text_x)
-            pdf.set_font("Arial", 'B', 9)
+            pdf.set_font("Arial", 'B', 8)
             pdf.set_text_color(100, 100, 100)
-            
-            ubicacion_limpia = sanear_texto(r['Ubicacion'])
-            portal_limpio = sanear_texto(r['Portal'])
-            desc_limpia = sanear_texto(r['Descripcion'])
-            
-            pdf.cell(0, 5, f"Ubicacion: {ubicacion_limpia} | Fuente: {portal_limpio}", ln=True)
+            pdf.cell(0, 4, f"Ubicacion: {sanear_texto(r['Ubicacion'])} | Fuente: {sanear_texto(r['Portal'])}", ln=True)
             
             pdf.set_x(text_x)
             pdf.set_font("Arial", '', 8)
             pdf.set_text_color(0, 0, 0)
-            pdf.multi_cell(0, 4, desc_limpia)
+            pdf.multi_cell(0, 4, sanear_texto(r['Descripcion']))
             
             pdf.set_x(text_x)
             pdf.set_font("Arial", 'U', 8)
             pdf.set_text_color(0, 102, 204)
-            pdf.cell(0, 5, ">> Hacer clic aqui para ver publicacion original", link=r['URL'], ln=True)
+            pdf.cell(0, 4, ">> Ver publicacion fuente", link=r['URL'], ln=True)
             pdf.set_text_color(0, 0, 0)
             
             y_end = pdf.get_y()
             pdf.set_y(max(y_start + 35, y_end + 5))
-            
             pdf.set_draw_color(200, 200, 200)
             pdf.line(10, pdf.get_y(), 200, pdf.get_y())
-            pdf.ln(5)
+            pdf.ln(4)
             
             if img_path and os.path.exists(img_path):
                 try: os.remove(img_path)
@@ -314,65 +316,60 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
 
         pdf.output(pdf_path)
         
-        # --- CÁLCULOS Y FORMATO DE TABLA ---
-        promedio = df_final['Precio_M2'].mean() * area
+        # --- CÁLCULOS INTERFAZ ---
         resumen = (
-            f"💰 **ESTIMACIÓN DE {operacion.upper()}**\n"
-            f"🔹 **Valor Total Sugerido:** ${promedio:,.0f}\n"
-            f"📏 **Valor Promedio por M2:** ${(promedio/area):,.0f}\n"
-            f"📉 Mínimo en Zona: ${df_final['Precio'].min():,.0f}\n"
-            f"📈 Máximo en Zona: ${df_final['Precio'].max():,.0f}"
+            f"📊 **RESULTADO ESTUDIO DE MERCADO**\n"
+            f"🔹 **Mediana Mercado:** ${mediana_m2:,.0f} / m2\n"
+            f"📉 **Margen Comercialización:** -8%\n"
+            f"✅ **VALOR SUGERIDO (Cierre):** ${valor_total_sugerido:,.0f}"
         )
         
-        # Creamos una copia para formatear solo lo que se ve en pantalla
         df_mostrar = df_final[['Portal', 'Precio', 'Precio_M2', 'Ubicacion', 'Descripcion', 'URL']].copy()
-        
-        # Formateamos como moneda ($X,XXX) para que se vea impecable
         df_mostrar['Precio'] = df_mostrar['Precio'].apply(lambda x: f"${x:,.0f}")
         df_mostrar['Precio_M2'] = df_mostrar['Precio_M2'].apply(lambda x: f"${x:,.0f}")
         
-        return f"{log_visible}\n✅ PDF Generado Exitosamente.", df_mostrar, pdf_path, resumen
+        return f"{log_visible}\n✅ Reporte de Mercado Generado.", df_mostrar, pdf_path, resumen
 
     except Exception as error_fatal:
         traza = traceback.format_exc()
-        return f"❌ ERROR GRAVE DEL SISTEMA:\n{str(error_fatal)}\n\nDetalles:\n{traza}", pd.DataFrame(), None, "⚠️ Falló la ejecución"
+        return f"❌ ERROR GRAVE DEL SISTEMA:\n{str(error_fatal)}", pd.DataFrame(), None, "⚠️ Falló la ejecución"
 
 # --- INTERFAZ GRÁFICA ---
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("## 📸 TramitIA Pro: Generador Visual (Tabla Formateada)")
+    gr.Markdown("## 🏢 TramitIA Pro: Estudio de Mercado Institucional (SAE)")
     
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
-            op = gr.Radio(["Arriendo", "Venta"], label="¿Qué deseas hacer?", value="Arriendo")
+            op = gr.Radio(["Arriendo", "Venta"], label="Tipo de Operación", value="Arriendo")
             c = gr.Textbox(label="Ciudad", value="Barranquilla")
             b = gr.Textbox(label="Barrio (Ej: La Concepcion)", value="La Concepcion")
             
             with gr.Row():
-                t = gr.Dropdown(["Apartamento", "Casa", "Bodega", "Lote", "Oficina"], label="Tipo", value="Apartamento")
-                a = gr.Number(label="Área M2", value=70)
+                t = gr.Dropdown(["Apartamento", "Casa", "Bodega", "Lote", "Oficina"], label="Tipo de Inmueble", value="Apartamento")
+                a = gr.Number(label="Área M2 a tasar", value=70)
                 
             with gr.Row():
-                m2_min = gr.Number(label="M2 Mínimo", value=10)
-                m2_max = gr.Number(label="M2 Máximo", value=200)
+                m2_min = gr.Number(label="Filtro Mercado M2 Mínimo", value=10)
+                m2_max = gr.Number(label="Filtro Mercado M2 Máximo", value=200)
 
             with gr.Row():
                 ascensor = gr.Checkbox(label="Con Ascensor")
                 piscina = gr.Checkbox(label="Con Piscina")
 
             with gr.Row():
-                h = gr.Number(label="Hab", value=3)
+                h = gr.Number(label="Habitaciones", value=3)
                 ban = gr.Number(label="Baños", value=2)
-                p = gr.Number(label="Park", value=1)
+                p = gr.Number(label="Parqueaderos", value=1)
                 
             e = gr.Dropdown(["Menos de 1 año", "1 a 8 años", "9 a 15 años", "16 a 30 años", "Más de 30 años"], label="Antigüedad", value="1 a 8 años")
-            btn = gr.Button("GENERAR REPORTE", variant="primary")
+            btn = gr.Button("GENERAR ESTUDIO DE MERCADO OFICIAL", variant="primary")
             
         with gr.Column(scale=2):
-            res_fin = gr.Markdown("### 💰 El resultado aparecerá aquí...")
+            res_fin = gr.Markdown("### 💰 Resumen Financiero...")
             with gr.Tabs():
-                with gr.TabItem("Descargar PDF"): out_pdf = gr.File()
-                with gr.TabItem("Tabla de Datos"): out_df = gr.Dataframe()
-                with gr.TabItem("Auditoría"): msg = gr.Textbox(lines=10)
+                with gr.TabItem("Descargar Estudio Técnico (PDF)"): out_pdf = gr.File()
+                with gr.TabItem("Matriz de Datos"): out_df = gr.Dataframe()
+                with gr.TabItem("Trazabilidad (Logs)"): msg = gr.Textbox(lines=10)
 
     btn.click(motor_tramitia_visual, [op, b, c, a, m2_min, m2_max, t, h, ban, p, e, ascensor, piscina], [msg, out_df, out_pdf, res_fin])