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")) # Función para obtener una mención del producto de manera probabilística def get_random_product_mention(): mentions = ["Directa", "Indirecta", "Metafórica"] probabilities = [0.20, 0.30, 0.50] # Probabilidades ajustadas return random.choices(mentions, probabilities)[0] # Crear la instrucción de mención basada en la opción seleccionada def get_mention_instruction(product_mention, product): if product_mention == "Directa": return f""" Directly introduce the product '{product}' as the clear solution to the problem the reader is facing. Ensure that the product is presented in a way that highlights its key benefits and demonstrates how it directly addresses the issue at hand. The mention should feel natural and seamlessly integrated into the narrative. """ elif product_mention == "Indirecta": return f""" Subtly reference the product '{product}' as a potential solution to the reader's problem without naming it explicitly. Weave the product's core benefits into the description of how the reader can overcome the issue, creating an implicit connection between the solution and the product. Ensure the mention is subtle but clear enough to guide the reader towards the product. """ elif product_mention == "Metafórica": return f""" Introduce the product '{product}' using a metaphor, connecting it symbolically to the solution the reader needs. The metaphor should relate to the problem being discussed and should creatively suggest how the product offers a resolution without explicitly stating its name. The metaphor should evoke the benefits of the product in a memorable and thought-provoking way. """ return "" # Función para obtener una cantidad de bullets def get_gemini_response_bullets(target_audience, product, num_bullets, temperature): product_mention = get_random_product_mention() mention_instruction = get_mention_instruction(product_mention, product) # Define aquí model_choice = "gemini-1.5-flash" # Modelo por defecto # Configuración del modelo generativo y las instrucciones del sistema model = genai.GenerativeModel( model_name=model_choice, # Nombre del modelo que estamos utilizando generation_config={ "temperature": temperature, # Cambiamos creatividad por temperature "top_p": 0.85, "top_k": 128, "max_output_tokens": 2048, "response_mime_type": "text/plain", }, system_instruction=( f"You are a world-class copywriter, expert in creating benefits that connect symptoms with problems of {target_audience}. " f"You deeply understand the emotions, desires, and challenges of {target_audience}, allowing you to design personalized copywriting that resonate and motivate action. " f"You know how to use proven structures to attract {target_audience}, generating interest and creating a powerful connection with {product}. " "Generate unusual, creative, and fascinating bullets that capturing {target_audience}'s attention. Respond in Spanish and use a numbered list format. " "Important: Never include explanations or categories, like this: 'La leyenda del padre soltero: Dice que nunca hay tiempo suficiente. El yoga te enseña a usar mejor el tiempo que tienes, incluso cuando te parece imposible.' " "Los bullets deben ser de los siguientes tipos: " "* 'El armario del baño es el mejor lugar para guardar medicamentos, ¿verdad? Incorrecto. Es el peor. Los hechos están en la página 10.' " "* 'El mejor tiempo verbal que le da a tus clientes la sensación de que ya te han comprado.' " "* 'La historia de...', 'Los misterios de...', 'La leyenda de...' " "* 'Un sistema simple para escribir textos sin intentar convencerlos de comprar.' " "* Verdad: 'La verdad que nunca te han contado en la escuela, o en casa, sobre cómo ganarte la vida con la música.' " "* '¿Sabías que...' " "* '¿Cuándo es una buena idea decirle a una chica que te gusta? Si no se lo dices en ese momento, despídete de conocerla íntimamente.' " "Recuerda que un buen bullet debe tener:\n\n" "1. **Conexión**: Palabras que resalten la relación entre el producto y el beneficio para el usuario (e.g., 'Mejorar', 'Transformar').\n" "2. **Beneficio**: Explicar cómo el usuario se beneficiará al asistir, descargar o comprar el producto.\n\n" "Asegúrate de que cada bullet siga la estructura de 'Conexión + conector + Beneficio', y evita incluir explicaciones como 'Conexión: Mejorar' o 'Beneficio: Aumentar mi felicidad'.\n" "Importante: Solo responde con bullets, nunca incluyas explicaciones o categorías, como este ejemplo: 'Asistir a la masterclass y descubrir técnicas para potenciar mi carrera profesional. (Este bullet apela al deseo de crecimiento personal y profesional.)'\n" "Los bullets deben de variados, basate en estos ejemplos para realizar tu tarea de crear bullets:\n\n" "Usa estos lineamientos para generar bullets de alta conversión en español." f"Al responder, siempre incluye un encabezado que haga referencia a {target_audience} y el producto de la siguiente manera: " f"'Aquí tienes 5 bullets para {target_audience}, que aumenten el deseo de adquirir el {product}, usando la mención indirecta:' " ) ) # Crear el prompt para generar bullets bullets_instruction = ( f"Tu tarea es escribir {num_bullets} bullets que denoten los beneficios del {product} y que tienen la cualidad de fascinar y por lo tanto, fomentan el deseo de adquirir, asistir, descargar o comprar el {product}." f"Un buen bullet conecta los síntomas con los problemas enfrentado por {target_audience} de una manera natural, que no se note como manipuladora." f"Escribe bullets creativos, en un estilo conversacional, que no sean aburridos, sino mas bien divertidos. " f"Utiliza la función {mention_instruction} al crear los bullets para referirte a los beneficios del {product}. " "Por favor, crea los bullets ahora." ) # Crear un mensaje para el modelo que incluye los bullets generados según los tipos seleccionados full_prompt = f"{bullets_instruction}" response = model.generate_content([full_prompt]) 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("

Impact Bullet Generator

", unsafe_allow_html=True) st.markdown("

Transforma los pensamientos de tu audiencia en balas persuasivas que inspiren a la acción.

", unsafe_allow_html=True) # Añadir CSS personalizado para el botón st.markdown(""" """, unsafe_allow_html=True) # Crear dos columnas para el layout (40% y 60%) col1, col2 = st.columns([2, 3]) with col1: # Campos de entrada target_audience = st.text_input("¿Quién es tu público objetivo?") product = st.text_input("¿Qué producto tienes en mente?") # Campos de personalización sin acordeón num_bullets = st.slider("Número de Bullets", min_value=1, max_value=15, value=5) temperature = st.slider("Creatividad", min_value=0.0, max_value=1.0, value=0.5, step=0.1) # Botón de enviar submit = st.button("Generar Bullets") # Mostrar los bullets generados if submit: if target_audience and product: try: # Obtener la respuesta del modelo generated_bullets = get_gemini_response_bullets(target_audience, product, num_bullets, temperature) col2.markdown(f"""

Observa la magia en acción:

{generated_bullets}

""", unsafe_allow_html=True) except ValueError as e: col2.error(f"Error: {str(e)}") else: col2.error("Por favor, proporciona el público objetivo y el producto.")