Update app.py

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@@ -150,11 +150,12 @@ def generate_five_prompts(history):
         unique_expressions = random.sample(EXPRESSIONS, min(num_prompts, len(EXPRESSIONS)))
 
     except ValueError as e:
-         # Simplemente devuelve un error sin agregar al historial si la generación falla
          return history + [["", f"Error de generación: Una de las listas de componentes es demasiado corta. Error: {e}"]]
 
 
+    output_blocks = []
     for i in range(num_prompts):
+        # Genera el prompt humanizado en texto plano
         prompt_text = generate_prompt(
             unique_roles[i],
             unique_hair_styles[i],
@@ -169,12 +170,16 @@ def generate_five_prompts(history):
             unique_expressions[i % len(EXPRESSIONS)],
             i + 1
         )
-        # Se genera la salida para el chat
-        prompts.append(f"### PROMPT {i + 1} ({unique_roles[i].upper()}):\n{prompt_text}\n")
+        
+        # Envuelve el título y el prompt en bloques Markdown separados y fáciles de copiar
+        block = (
+            f"### PROMPT {i + 1}: {unique_roles[i].upper()}\n"
+            f"```\n{prompt_text}\n```"
+        )
+        output_blocks.append(block)
     
-    # Se añade la salida al historial como si el agente hubiera respondido
-    # La parte del usuario se deja vacía o se puede poner una etiqueta
-    return history + [["Generación Automática Solicitada", "\n\n".join(prompts)]]
+    # Se une la lista de bloques de Markdown en un solo mensaje
+    return history + [["Generación Automática Solicitada", "\n\n".join(output_blocks)]]
 
 
 def chat_with_agent(user_message, history):