from dotenv import load_dotenv import streamlit as st import os import google.generativeai as genai import random # Cargar las variables de entorno load_dotenv() # Configurar la API de Google genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY")) # Diccionario de ejemplos de bullets bullets_examples = { "1": "El armario del baño es el mejor lugar para guardar medicamentos, ¿verdad? Incorrecto. Es el peor. Los hechos están en la página 10.", "2": "El mejor tiempo verbal que le da a tus clientes la sensación de que ya te han comprado.", "3": "La historia de un joven emprendedor que transformó su vida aplicando esta técnica simple pero poderosa.", "4": "Los misterios de cómo algunas personas parecen tener éxito sin esfuerzo, mientras otras luchan. La clave está en esta pequeña diferencia.", "5": "La leyenda de aquellos que dominaron la productividad con un solo hábito. ¿Te atreves a descubrirlo?", "6": "Un sistema simple para escribir textos sin intentar convencerlos de comprar.", "7": "La verdad que nunca te han contado en la escuela, o en casa, sobre cómo ganarte la vida con la música.", "8": "La historia de un padre ocupado que, con solo 10 minutos al día, logró transformar su salud y bienestar.", "9": "Los misterios de cómo una técnica sencilla te permite reducir el estrés al instante, sin necesidad de dejar tu trabajo o cambiar tu estilo de vida.", "10": "¿Sabías que muchas personas están usando este método y han mejorado su bienestar en solo 7 días?", "11": "¿Cuándo es una buena idea decirle a una chica que te gusta? Si no se lo dices en ese momento, despídete de conocerla íntimamente." } # Función para obtener una cantidad de bullets def get_gemini_response_bullets(target_audience, product, num_bullets, temperature): model_choice = "gemini-1.5-flash" # Modelo por defecto # Seleccionar un bullet aleatorio de los ejemplos selected_bullet = random.choice(list(bullets_examples.values())) # Configuración del modelo generativo y las instrucciones del sistema model = genai.GenerativeModel( model_name=model_choice, generation_config={ "temperature": temperature, "top_p": 0.85, "top_k": 128, "max_output_tokens": 2048, "response_mime_type": "text/plain", }, system_instruction=( f"Eres un copywriter excepcional, experto en conectar con {target_audience}. " f"Entiendes perfectamente sus emociones y desafíos. Crea bullets que no solo informen, sino que hablen directamente al corazón de {target_audience}, " f"generando curiosidad y ganas de saber más sobre {product}. " f"¡Haz que se sientan incluidos! Usa un tono amistoso y divertido. " f"Por ejemplo, si están buscando {product}, dales un motivo irresistible para seguir leyendo. " f"Incluye un encabezado atractivo que diga: 'Aquí tienes {num_bullets} razones por las que {target_audience} debería considerar {product}'." ) ) # Crear la instrucción para generar bullets chat_session = model.start_chat( history=[ { "role": "user", "parts": [ f"Quiero que escribas {num_bullets} bullets que transmitan los beneficios de {product} de una manera que atraiga a {target_audience}. " f"Conecta los problemas y deseos de {target_audience} de forma natural y con un estilo amigable y divertido. " f"Recuerda usar este ejemplo como inspiración: {selected_bullet}. " "Aquí tienes un par de ideas para que te inspires:\n" "1. ¿Sabías que...? Esto cambiará tu perspectiva sobre... \n" "2. Imagina si pudieras... ¡Lo que estás buscando está aquí!\n" f"Por favor, genera bullets creativos que hagan que {target_audience} se sienta emocionado por {product}." ], }, ] ) # Crear un mensaje para el modelo que incluye los bullets generados response = model.generate_content(chat_session.history) # Aquí usamos el historial del chat if response and response.parts: return response.parts[0].text else: raise ValueError("Lo sentimos, intenta con una combinación diferente de entradas.") # Inicializar la aplicación Streamlit st.set_page_config(page_title="Generador de Bullets", layout="wide") # Centrar el título y el subtítulo st.markdown("
{generated_bullets}