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-# chatbot_tema.py
-# Chatbot por tema específico + vocabulario limitado a 1000 palabras.
-
-import os
+# chatbot_fitness_avanzado.py
+# ------------------------------------------------------------
+# Chatbot asistente personal de fitness y musculación
+# Detecta información de textos largos y naturales
+# Todo en español
+# ------------------------------------------------------------
+
+import gradio as gr
 import re
 import random
-from collections import Counter
 
-# =========================
-# CONFIG
-# =========================
-TOPICO = "entrenamiento en el gimnasio"  # <— Cambiá el tema acá
-PALABRAS_CLAVE = {
-    # Palabras que identifican el tema. Agregá o quitá según tu caso.
-    "gimnasio","entrenar","rutina","pesas","mancuernas","series","repeticiones",
-    "calentamiento","piernas","pecho","espalda","hombros","biceps","triceps",
-    "cardio","fuerza","hipertrofia","descanso","nutricion","proteina","creatina",
-    "tecnica","maquina","sentadilla","press","remar","dominadas","plan","progreso"
+# Diccionario de respuestas generales
+respuestas_generales = {
+    "ganar_masa": [
+        "Para ganar masa muscular, es importante entrenar con fuerza, enfocándote en ejercicios compuestos como sentadillas, press de banca y peso muerto. ",
+        "Consumí suficientes proteínas y un superávit calórico moderado. Comer cada 3-4 horas ayuda a mantener el músculo nutrido.",
+        "No olvides descansar lo suficiente, ya que el crecimiento muscular ocurre principalmente durante la recuperación."
+    ],
+    "perder_grasa": [
+        "Para perder grasa, combina entrenamiento de fuerza con algo de cardio y un déficit calórico moderado.",
+        "Prioriza proteínas magras y vegetales, controlando las porciones y evitando ultraprocesados.",
+        "Dormí bien, la recuperación y el descanso son esenciales para mantener el metabolismo activo."
+    ],
+    "general": [
+        "Recuerda siempre calentar antes de entrenar y estirar al finalizar para evitar lesiones.",
+        "La paciencia y la consistencia son claves: los resultados llegan con el tiempo.",
+        "Escucha a tu cuerpo: si sentís dolor intenso, detente y descansá."
+    ]
 }
-ARCHIVO_VOCAB = "vocab.txt"
-TAMANIO_VOCAB = 1000
-
-# Mensaje de rechazo cuando está fuera de tema
-MENSAJE_FUERA_DE_TEMA = (
-    "lo siento. solo puedo hablar sobre " + TOPICO + ". "
-    "por favor hacé una pregunta relacionada."
-)
 
-# =========================
-# UTILIDADES
-# =========================
-def normalizar(texto: str) -> str:
-    texto = texto.lower()
-    texto = re.sub(r"[^\wáéíóúñü ]", " ", texto, flags=re.UNICODE)
-    texto = re.sub(r"\s+", " ", texto).strip()
-    return texto
-
-def cargar_o_crear_vocab(ruta: str, objetivo: int) -> list:
+# Función para extraer datos del texto
+def extraer_datos(texto, usuario):
     """
-    - Si existe vocab.txt: lo carga y valida tamaño.
-    - Si no existe: crea una lista de palabras base + tokens de relleno hasta llegar a 1000
-      y la guarda en el archivo para que la puedas editar.
+    Extrae edad, peso, altura y experiencia de un texto largo en español.
+    Guarda los datos en el diccionario usuario.
     """
-    if os.path.exists(ruta):
-        with open(ruta, "r", encoding="utf-8") as f:
-            palabras = [normalizar(l) for l in f if l.strip()]
-        # Quitar duplicados respetando orden
-        seen = set()
-        vocab = []
-        for p in palabras:
-            if p not in seen:
-                seen.add(p)
-                vocab.append(p)
-        # Ajustar a tamaño deseado (recortar o avisar)
-        if len(vocab) > objetivo:
-            vocab = vocab[:objetivo]
-        elif len(vocab) < objetivo:
-            faltan = objetivo - len(vocab)
-            # Relleno controlado
-            inicio = len(vocab) + 1
-            for i in range(inicio, inicio + faltan):
-                vocab.append(f"token{i:03d}")
-        return vocab
+    # Edad
+    edad_match = re.search(r'(\d{1,2})\s*(años|años de edad)?', texto)
+    if edad_match:
+        usuario["edad"] = int(edad_match.group(1))
+    # Peso en kg
+    peso_match = re.search(r'(\d{2,3})\s*(kg|kilos|kilogramos)', texto)
+    if peso_match:
+        usuario["peso"] = int(peso_match.group(1))
+    # Altura en cm o metros
+    altura_match_cm = re.search(r'(\d{2,3})\s*(cm|centímetros)', texto)
+    altura_match_m = re.search(r'(\d\.\d{1,2})\s*m', texto)
+    if altura_match_cm:
+        usuario["altura"] = int(altura_match_cm.group(1))
+    elif altura_match_m:
+        usuario["altura"] = int(float(altura_match_m.group(1))*100)
+    # Nivel de experiencia aproximado
+    if "principiante" in texto.lower():
+        usuario["nivel"] = "principiante"
+    elif "intermedio" in texto.lower() or "medio" in texto.lower():
+        usuario["nivel"] = "intermedio"
+    elif "avanzado" in texto.lower() or "experiencia" in texto.lower():
+        usuario["nivel"] = "avanzado"
+    return usuario
+
+# Función principal del chatbot
+def chatbot_fitness_avanzado(input_text, historial, usuario):
+    texto = input_text.lower()
+    usuario = extraer_datos(texto, usuario)
+
+    # Verificar si hay datos mínimos para personalizar
+    if not usuario.get("peso") or not usuario.get("altura") or not usuario.get("nivel") or not usuario.get("edad"):
+        return historial + [[input_text, "Gracias por la información. Para darte recomendaciones más precisas, contame también tu peso, altura, nivel de experiencia y objetivo."]], usuario
+
+    # Detectar intención básica según palabras o frases
+    if any(palabra in texto for palabra in ["ganar masa", "subir peso", "hipertrofia", "aumentar músculo"]):
+        tema = "ganar_masa"
+    elif any(palabra in texto for palabra in ["bajar grasa", "perder peso", "definir", "adelgazar"]):
+        tema = "perder_grasa"
+    elif any(palabra in texto for palabra in ["rutina", "entrenamiento", "ejercicio", "pesas"]):
+        tema = "general"
     else:
-        base = set("""
-yo tu vos usted ustedes nosotros hola chau gracias por favor si no tal vez
-puedo podes podesme decir contar explicar como cuando donde cual porque para
-hoy ayer manana semana mes anio ahora antes despues poco mucho bien mal mas
-menos igual tema topico relacionado ejemplo paso guia idea ayuda duda
-pregunta respuesta claro listo simple rapido seguro lento suave duro facil dificil
-cuerpo espalda pecho hombro pierna brazo biceps triceps abdomen gluteo
-calentar descanso energia fuerza peso repetir serie rutina plan objetivo
-progreso tecnica forma postura respiracion dolor cuidado prevenir riesgo
-maquina banco barra mancuerna polea cuerda banda remo press sentadilla
-dominada elevacion curl extension cardio cinta bici remadora
-tiempo minuto segundo intervalo dia
-nutricion comida proteina carbohidrato grasa agua creatina suplemento
-tomar comer cocinar batido leche avena huevo arroz pollo carne banana
-antes durante despues entrenar
-""".split())
-        # Asegurar que las plantillas puedan hablar
-        base.update({
-            "hola","bienvenido","estoy","listo","para","ayudar","sobre","entrenamiento",
-            "en","el","gimnasio","es","importante","usar","buena","tecnica","y","progresar",
-            "de","a","poco","si","sos","principiante","empeza","con","poco","peso","y",
-            "aumenta","cuando","la","forma","sea","solida","queres","rutina","para","hoy",
-            "tenes","alguna","meta","fuerza","o","hipertrofia","recorda","descansar",
-            "entre","series","y","dormir","bien"
-        })
-        base = [normalizar(w) for w in base if w.strip()]
-        # Completar hasta objetivo
-        vocab = []
-        seen = set()
-        for w in base:
-            if w not in seen:
-                seen.add(w)
-                vocab.append(w)
-        i = 1
-        while len(vocab) < objetivo:
-            token = f"token{i:03d}"
-            if token not in seen:
-                seen.add(token)
-                vocab.append(token)
-            i += 1
-        # Guardar para que puedas editarlo
-        with open(ruta, "w", encoding="utf-8") as f:
-            f.write("\n".join(vocab))
-        return vocab
-
-def es_en_tema(texto_usuario: str, palabras_clave: set) -> bool:
-    tu = set(normalizar(texto_usuario).split())
-    # Coincidencia si hay intersección con palabras clave o con el nombre del tópico
-    if tu & palabras_clave:
-        return True
-    for w in normalizar(TOPICO).split():
-        if w in tu:
-            return True
-    return False
-
-def limitar_a_vocab(texto: str, vocab_set: set) -> str:
-    """
-    Asegura que la salida solo use palabras del vocabulario.
-    Palabras fuera del vocabulario se sustituyen por 'token001'.
-    """
-    palabras = normalizar(texto).split()
-    out = []
-    sustituto = "token001" if "token001" in vocab_set else next(iter(vocab_set))
-    for p in palabras:
-        out.append(p if p in vocab_set else sustituto)
-    return " ".join(out)
-
-# =========================
-# NUCLEO DE RESPUESTAS
-# =========================
-def detectar_intencion(texto_usuario: str) -> str:
-    t = normalizar(texto_usuario)
-    if any(x in t for x in ["hola","buenas","que tal","buen dia","buenas tardes","buenas noches"]):
-        return "saludo"
-    if any(x in t for x in ["rutina","plan","programa","entreno","entrenar","hoy que hago"]):
-        return "rutina"
-    if any(x in t for x in ["pecho","espalda","pierna","hombro","biceps","triceps","abdomen","core"]):
-        return "musculo"
-    if any(x in t for x in ["tecnica","forma","postura","como hago","como se hace"]):
-        return "tecnica"
-    if any(x in t for x in ["nutricion","comer","proteina","creatina","batido","dieta","comida"]):
-        return "nutricion"
-    if any(x in t for x in ["descanso","series","repeticiones","cuanto","cuantas","minutos","intervalo"]):
-        return "parametros"
-    if any(x in t for x in ["chau","adios","gracias","nos vemos","hasta luego"]):
-        return "despedida"
-    return "desconocida"
-
-def generar_respuesta_en_tema(intencion: str) -> str:
-    # Plantillas sencillas y cortas; todas en vocabulario básico
-    if intencion == "saludo":
-        return (
-            "hola. estoy listo para ayudar sobre entrenamiento en el gimnasio. "
-            "queres una rutina para hoy o una guia por objetivo."
-        )
-    if intencion == "rutina":
-        return (
-            "rutina base: cuerpo completo. hacé tres series por ejercicio y ocho a doce repeticiones. "
-            "ejemplo: sentadilla, press pecho, remo, elevacion hombro, curl biceps, extension triceps, plancha. "
-            "descanso uno a dos minutos entre series."
-        )
-    if intencion == "musculo":
-        return (
-            "para ese musculo, usa uno a tres ejercicios con tecnica solida. "
-            "progresá poco a poco y evita dolor raro. "
-            "si la forma falla, baja el peso y repetí."
-        )
-    if intencion == "tecnica":
-        return (
-            "usa postura neutral, abdomen activo y movimiento controlado. "
-            "sin rebote y con rango que puedas sostener sin dolor. "
-            "respira: baja tomando aire y sube soltando."
-        )
-    if intencion == "nutricion":
-        return (
-            "nutricion simple: prioriza proteina en cada comida, hidrata con agua y dormi bien. "
-            "si usas creatina: cinco gramos al dia con comida. "
-            "no es magia, es constancia."
-        )
-    if intencion == "parametros":
-        return (
-            "series: dos a cuatro por ejercicio. repeticiones: seis a doce para hipertrofia. "
-            "descanso: uno a tres minutos segun esfuerzo. "
-            "progreso: subí poco el peso cuando la tecnica sea solida."
-        )
-    if intencion == "despedida":
-        return "gracias por charlar. buen entrenamiento y buen descanso."
-    # desconocida en tema
-    return (
-        "puedo hablar sobre rutina, tecnica, nutricion, series y progresion en el gimnasio. "
-        "decime que queres y armamos algo simple."
+        return historial + [[input_text, "Lo siento, solo puedo responder preguntas relacionadas con entrenamiento, nutrición y ejercicio."]], usuario
+
+    # Construir respuesta adaptada al usuario
+    resp_base = random.choice(respuestas_generales[tema])
+    resp_personalizada = (
+        f"{resp_base}\n\nTu información actual: "
+        f"Edad {usuario.get('edad','?')} años, Peso {usuario.get('peso','?')} kg, "
+        f"Altura {usuario.get('altura','?')} cm, Nivel {usuario.get('nivel','?')}.\n"
+        "Si querés, contame más detalles de tus hábitos y rutinas para recomendaciones más precisas."
     )
 
-# =========================
-# LOOP PRINCIPAL
-# =========================
-def main():
-    vocab = cargar_o_crear_vocab(ARCHIVO_VOCAB, TAMANIO_VOCAB)
-    vocab_set = set(vocab)
-
-    print("chatbot:", limitar_a_vocab(
-        f"hola. soy un asistente sobre {TOPICO}. usa mensajes simples. escribi 'salir' para terminar.",
-        vocab_set
-    ))
-
-    while True:
-        try:
-            user = input("vos: ")
-        except (EOFError, KeyboardInterrupt):
-            print("\nchatbot: chau.")
-            break
-
-        if not user:
-            continue
+    historial.append([input_text, resp_personalizada])
+    return historial, usuario
 
-        if normalizar(user) == "salir":
-            print("chatbot:", limitar_a_vocab("chau. hasta luego.", vocab_set))
-            break
-
-        # Verificar tema
-        if not es_en_tema(user, PALABRAS_CLAVE):
-            print("chatbot:", limitar_a_vocab(MENSAJE_FUERA_DE_TEMA, vocab_set))
-            continue
-
-        # Generar respuesta en tema y limitar a vocab
-        intent = detectar_intencion(user)
-        respuesta = generar_respuesta_en_tema(intent)
-        respuesta_limited = limitar_a_vocab(respuesta, vocab_set)
+# Interfaz de Gradio
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# 💪 Asistente Personal de Musculación")
+    gr.Markdown(
+        "Hola, soy tu asistente de IA de musculación. Contame tu situación y te daré consejos personalizados "
+        "sobre entrenamiento, nutrición y descanso. Podés escribir como si me contaras toda tu experiencia y datos físicos."
+    )
+    
+    chatbot = gr.Chatbot()
+    historial = gr.State([])
+    usuario = gr.State({})
 
-        # Asegurar que no quede vacía
-        if not respuesta_limited.strip():
-            respuesta_limited = limitar_a_vocab(
-                "lo siento. no tengo una respuesta. podes repetir con otras palabras.",
-                vocab_set
-            )
+    mensaje = gr.Textbox(label="Escribí tu situación aquí", placeholder="Ej: Hace 2 años que entreno, peso 90 kg, mido 1,80, quiero ganar masa...")
+    enviar_mensaje = gr.Button("Enviar")
 
-        print("chatbot:", respuesta_limited)
+    # Enviar pregunta al chatbot
+    enviar_mensaje.click(fn=chatbot_fitness_avanzado, inputs=[mensaje, historial, usuario], outputs=[chatbot, usuario])
 
+# Ejecutar la aplicación
 if __name__ == "__main__":
-    main()
+    demo.launch()