Update app.py

app.py

@@ -1,9 +1,9 @@
-# app.py (Versión FINAL y Blindada)
+# app.py (Versión CORREGIDA y Blindada)
 
 import os
 import gradio as gr
 import requests
-from typing import List, Dict, Union
+from typing import List, Dict, Union, Tuple
 import json
 # Importamos las listas de data.py
 from data import (
@@ -83,180 +83,4 @@ ELEMENTOS DISPONIBLES:
 
 EJEMPLO DE OUTPUT EXCLUSIVO (Asegura el cierre del bloque ```prompt):
 ```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
-""" # <-- ¡AQUÍ ESTABA EL TRIPLE CIERRE FALTANTE!
-
-# ==========================
-# CLIENTE SAMBANOVA (OPTIMIZADO)
-# ==========================
-
-class SambaNovaClient:
-    """Cliente optimizado para la API de SambaNova."""
-    def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.sambanova.ai/v1"):
-        self.base_url = base_url
-        self.session = requests.Session()
-        self.session.headers.update({
-            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
-            "Content-Type": "application/json"
-        })
-
-    def chat_completion(
-        self,
-        messages: List[Dict],
-        model: str = VOYEUR_SPECIALIST_CONFIG["name"],
-        temperature: float = 0.8,
-        top_p: float = 0.9,
-        stream: bool = False,
-        max_tokens: int = 2000
-    ) -> str:
-        """Llama al endpoint de chat/completions."""
-        url = f"{self.base_url}/chat/completions"
-        payload = {
-            "model": model,
-            "messages": messages,
-            "temperature": temperature,
-            "top_p": top_p,
-            "stream": stream,
-            "max_tokens": max_tokens
-        }
-
-        try:
-            response = self.session.post(url, json=payload, timeout=60)
-            response.raise_for_status()
-            data = response.json()
-            
-            if data and "choices" in data and data["choices"]:
-                return data["choices"][0]["message"]["content"]
-            else:
-                return "Error en la respuesta de la API: Estructura de 'choices' vacía o incorrecta."
-
-        except requests.exceptions.HTTPError as e:
-            error_details = f"HTTP Error {e.response.status_code}: {e.response.text}"
-            print(f"Error HTTP: {error_details}")
-            return f"❌ Error de Servidor de la API. Revisa tu clave y permisos. Detalles: {error_details[:100]}..."
-        except requests.exceptions.RequestException as e:
-            print(f"Error de Conexión: {e}")
-            return f"❌ Error de Conexión. ¿Está la API funcionando? Detalles: {str(e)[:100]}..."
-
-# ==========================
-# FUNCIÓN DE CHAT (EL CORE RÁPIDO)
-# ==========================
-
-def chat_voyeur(history: List[List[Union[str, None]]]):
-    """Función principal que maneja la lógica de la conversación y la API."""
-    api_key = os.getenv("SAMBANOVA_API_KEY")
-    if not api_key:
-        error_msg = "❌ Error: La variable de entorno SAMBANOVA_API_KEY no está configurada. ¡Asegúrate de que el secreto esté bien puesto en el Space!"
-        if history and len(history[-1]) == 2 and history[-1][1] is None:
-             history[-1][1] = error_msg
-        elif history:
-             history.append([None, error_msg])
-        else:
-             history = [[None, error_msg]]
-        return history
-
-    client = SambaNovaClient(api_key)
-    
-    # Construcción de la conversación, iniciando con el prompt del sistema
-    messages: List[Dict] = [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT_BASE}]
-    
-    # Construir el historial de mensajes para la API
-    for user_msg, assistant_msg in history[:-1]:
-        messages.append({"role": "user", "content": user_msg})
-        if assistant_msg is not None:
-            messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_msg})
-            
-    # Agregar el mensaje actual del usuario
-    current_user_message = history[-1][0]
-    messages.append({"role": "user", "content": current_user_message})
-
-    # Llamada a la API
-    response = client.chat_completion(messages)
-
-    # Actualizar el historial con la respuesta
-    history[-1][1] = response
-    return history
-
-# ==========================
-# INTERFAZ GRADIO
-# ==========================
-
-with gr.Blocks(title="Chatbot Voyeur Prompt Specialist") as demo:
-    
-    gr.Markdown("# 🫦 Chatbot Universal - Especialista en Prompts Sensuales Voyeur")
-    gr.Markdown("### 💬 Conversa en español, ¡todo en español! Pero cuando pidas prompts, te los aviento en inglés **sin broncas**, listos para copiar y usar.")
-
-    chatbot = gr.Chatbot(
-        label="💬 Chat con el Especialista (Puro Flow)",
-        height=500
-    )
-    msg = gr.Textbox(
-        label="Échame tu mensaje, mi BATUTO",
-        placeholder="Ej: Genera 2 prompts sensuales voyeur... o pregunta lo que quieras.",
-        lines=2,
-    )
-    with gr.Row():
-        send_btn = gr.Button("🚀 Enviar y Volar", variant="primary")
-        clear_btn = gr.Button("🧹 Limpiar Cuchitrán")
-
-    gr.Markdown("---")
-    
-    # Bloque de Info del Especialista
-    with gr.Accordion("📚 Ficha Técnica del Especialista (Pura Cachimba)", open=False):
-        gr.Markdown("### 📋 Especialidades")
-        gr.Markdown(f"• **Modelo:** {VOYEUR_SPECIALIST_CONFIG['name']}")
-        for specialty in VOYEUR_SPECIALIST_CONFIG["specialties"]:
-            gr.Markdown(f"• {specialty}")
-        gr.Markdown("### 🎯 Experiencia Técnica")
-        for expertise in VOYEUR_SPECIALIST_CONFIG["technical_expertise"]:
-            gr.Markdown(f"• {expertise}")
-
-    gr.Markdown("### ✨ Ejemplos para que te rifes (¡Copia y Pega!)")
-    gr.Examples(
-        examples=[
-            "Genera un prompt sensual voyeur con una secretaria.",
-            "Crea 3 prompts ultra-sensuales con momentos cotidianos.",
-            "¿Cómo generar prompts mejores para Midjourney?",
-            "Háblame sobre iluminación cinemática en la fotografía íntima."
-        ],
-        inputs=msg,
-    )
-
-    # 🚀 Definición de la función auxiliar para manejar la entrada de usuario
-    def user_message(user_msg, history):
-        # Limpia el cuadro de texto y añade el mensaje de usuario al historial
-        return "", history + [[user_msg, None]]
-
-    # 🛠️ Flujo optimizado: submit y click usan la misma secuencia
-    msg.submit(
-        user_message,
-        inputs=[msg, chatbot],
-        outputs=[msg, chatbot],
-        queue=False 
-    ).then(
-    # Llama a la API para obtener la respuesta
-        chat_voyeur,
-        inputs=[chatbot],
-        outputs=[chatbot],
-    )
-
-    send_btn.click(
-        user_message,
-        inputs=[msg, chatbot],
-        outputs=[msg, chatbot],
-        queue=False
-    ).then(
-        chat_voyeur,
-        inputs=[chatbot],
-        outputs=[chatbot],
-    )
-
-    clear_btn.click(lambda: [], None, chatbot, queue=False)
-
-# Para correr el demo
-if __name__ == "__main__":
-    if not os.getenv("SAMBANOVA_API_KEY"):
-        print("\n⚠️ ADVERTENCIA: La variable SAMBANOVA_API_KEY no está configurada. Asegúrate de ponerla en los Secretos del Space.")
-    
-    demo.launch()
-    
+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