Update app.py

app.py

@@ -1,11 +1,10 @@
-# app.py (Versión FINAL CORREGIDA)
+# app.py (Versión FINAL - ERROR CORREGIDO)
 
 import os
 import gradio as gr
 import requests
 from typing import List, Dict, Union, Tuple
 import json
-# Importamos las listas de data.py
 from data import (
     PROFESSIONS,
     LACE_THONG_STYLES,
@@ -45,41 +44,41 @@ VOYEUR_SPECIALIST_CONFIG = {
 }
 
 # ============================================
-# CONSTRUCCIÓN DEL PROMPT DEL SISTEMA (CORREGIDO)
+# CONSTRUCCIÓN DEL PROMPT DEL SISTEMA (SIN ERRORES)
 # ============================================
 
-specialties_txt = "\n".join([f"• {s}" for s in VOYEUR_SPECIALIST_CONFIG["specialties"]])
-expertise_txt = "\n".join([f"• {e}" for e in VOYEUR_SPECIALIST_CONFIG["technical_expertise"]])
-ethics_txt = "\n".join([f"• {p}" for p in VOYEUR_SPECIALIST_CONFIG["ethical_principles"]])
+# Construimos el prompt por partes para evitar errores de string
+specialties_list = "\n".join([f"• {s}" for s in VOYEUR_SPECIALIST_CONFIG["specialties"]])
+expertise_list = "\n".join([f"• {e}" for e in VOYEUR_SPECIALIST_CONFIG["technical_expertise"]])
+ethics_list = "\n".join([f"• {p}" for p in VOYEUR_SPECIALIST_CONFIG["ethical_principles"]])
 
-professions_txt = ", ".join(PROFESSIONS)
-thongs_txt = ", ".join(LACE_THONG_STYLES)
-hosiery_txt = ", ".join(HOSIERY_STYLES)
+professions_str = ", ".join(PROFESSIONS[:20])  # Tomamos solo las primeras para no hacerlo muy largo
+thongs_str = ", ".join(LACE_THONG_STYLES[:10])
+hosiery_str = ", ".join(HOSIERY_STYLES[:10])
 
 SYSTEM_PROMPT_BASE = f"""Eres {VOYEUR_SPECIALIST_CONFIG['role']}.
 
 ESPECIALIDADES:
-{specialties_txt}
+{specialties_list}
 
 EXPERIENCIA TÉCNICA:
-{expertise_txt}
+{expertise_list}
 
 PRINCIPIOS ÉTICOS:
-{ethics_txt}
+{ethics_list}
 
 INSTRUCCIONES:
 - Conversa normalmente en español si el usuario no pide prompts.
 - Si pide prompts, respóndelos exclusivamente en inglés.
 - Los prompts deben ir dentro de bloques: ```prompt [contenido]```.
 - El contenido del prompt debe ser de alta calidad, sugerente, voyeur y artístico.
-- Elige elementos al azar de las listas de Profesiones, Lencería y Momentos Cotidianos para generar prompts únicos.
-- **USO DE DATOS:** Debes integrar los siguientes elementos en tus prompts.
+- Elige elementos al azar de las listas de Profesiones, Lencería y Momentos Cotidianos.
 
 ELEMENTOS DISPONIBLES:
-- Profesiones: {professions_txt}
-- Estilos de thong: {thongs_txt}
-- Estilos de hosiery: {hosiery_txt}
+- Profesiones: {professions_str}... (y más)
+- Estilos de thong: {thongs_str}... (y más)
+- Estilos de hosiery: {hosiery_str}... (y más)
 
 EJEMPLO DE OUTPUT:
 ```prompt
-Ultra-realistic voyeuristic photo of a Linguistics Professor, caught in the sensual everyday moment of 'pulling up thigh-high hosiery' (knee lifted delicately), wearing an oversized button-down shirt and a silk-trim micro lace thong subtly visible. Ambience: soft morning light through curtains, with thin gold necklace accessory. Shot on Fujifilm GFX 100S, 110mm f/2 lens, high texture, subtle grain, cinematic warm shadows. --ar 9:16 --style raw --q 2
+Ultra-realistic voyeuristic photo of a Linguistics Professor, caught in the sensual everyday moment of 'pulling up thigh-high hosiery', wearing an oversized button-down shirt and a silk-trim micro lace thong subtly visible. Ambience: soft morning light through curtains. Shot on Fujifilm GFX 100S, 110mm f/2 lens, high texture, subtle grain, cinematic warm shadows. --ar 9:16 --style raw --q 2