Refactor Streamlit app UI and enhance AI precompletion functionality; add .gitignore and Pipfile

.gitignore

@@ -0,0 +1 @@
+Pipfile.lock

Pipfile

@@ -0,0 +1,15 @@
+[[source]]
+url = "https://pypi.org/simple"
+verify_ssl = true
+name = "pypi"
+
+[packages]
+altair = "*"
+pandas = "*"
+streamlit = "*"
+google-genai = "*"
+
+[dev-packages]
+
+[requires]
+python_version = "3.12"

src/streamlit_app.py

@@ -4,7 +4,7 @@ import os
 
 # --- Interfaz de Usuario con Streamlit ---
 st.set_page_config(
-    page_title="Generador de Post-Mortem (Gemini AI)",
+    page_title="Generador IA de Informes Post-Mortem",
     layout="wide"
 )
 
@@ -12,16 +12,97 @@ st.set_page_config(
 if 'gemini_api_key' not in st.session_state:
     st.session_state['gemini_api_key'] = ''
 
-st.title("📄 Generador de Informes Post-Mortem con Gemini AI")
-st.markdown("Ingresa los detalles de la incidencia y la IA generará un informe técnico estructurado.")
+
+st.title("📄 Generador IA de Informes Post-Mortem")
+
+with st.expander("ℹ️ Dejar que la IA precomplete los campos", expanded=False):
+    # --- Cuadro de texto libre para pegar el texto raw de la alerta/incidente ---
+    if 'raw_text' not in st.session_state:
+        st.session_state['raw_text'] = ''
+    if 'precomplete_triggered' not in st.session_state:
+        st.session_state['precomplete_triggered'] = False
+
+    raw_text = st.text_area(
+        "Texto de la alerta/incidente (puede pegar aquí el mensaje completo)",
+        value=st.session_state['raw_text'],
+        height=120,
+        key="raw_text_area"
+    )
+
+    # Botón para precompletar los campos con IA
+    precomplete = st.button("Precompletar campos con IA", icon="🧠")
+
+# --- Lógica para precompletar campos ---
+def precompletar_campos_con_ia(api_key, raw_text):
+    """
+    Llama a Gemini para analizar el texto raw y extraer los campos estructurados.
+    """
+    MODEL_NAME = "gemini-2.5-flash"
+    try:
+        client = genai.Client(api_key=api_key)
+    except Exception as e:
+        return {"error": f"Error al inicializar el cliente de Gemini: {e}"}
+
+    system_instruction = (
+        "Eres un asistente experto en IT. Analiza el siguiente texto de alerta/incidente y extrae los siguientes campos en formato JSON:\n"
+        "- tipo_alerta: Título o tipo principal del problema\n"
+        "- sistema_afectado: Sistema, servicio o componente afectado\n"
+        "- fecha_hora: Fecha y hora de inicio del incidente\n"
+        "- impacto_detalle: Impacto del negocio y observaciones\n"
+        "- acciones_tomadas: Acciones inmediatas tomadas\n"
+        "Responde solo con el JSON, sin explicaciones ni texto adicional."
+    )
+    prompt_content = f"""
+    Extrae los campos solicitados del siguiente texto de alerta/incidente:\n\n{raw_text}
+    """
+    try:
+        response = client.models.generate_content(
+            model=MODEL_NAME,
+            contents=prompt_content,
+            config=genai.types.GenerateContentConfig(
+                system_instruction=system_instruction
+            )
+        )
+        import json
+        # Buscar el primer bloque JSON en la respuesta
+        import re
+        match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', response.text)
+        if match:
+            campos = json.loads(match.group(0))
+            return campos
+        else:
+            return {"error": "No se pudo extraer el JSON de la respuesta de la IA."}
+    except Exception as e:
+        return {"error": f"Error al analizar el texto con Gemini: {e}"}
+
+# Si el usuario presiona el botón de precompletar
+if precomplete:
+    st.session_state['raw_text'] = raw_text
+    st.session_state['precomplete_triggered'] = True
+    api_key = st.session_state.get('gemini_api_key')
+    if not api_key:
+        st.error("❌ Por favor, ingresa tu API Key de Gemini en el panel lateral (sidebar) antes de continuar.")
+    elif not raw_text.strip():
+        st.error("❌ Por favor, pega el texto de la alerta o incidente para analizar.")
+    else:
+        with st.spinner("🔎 Analizando texto y extrayendo campos con Gemini..."):
+            resultado = precompletar_campos_con_ia(api_key, raw_text)
+        if 'error' in resultado:
+            st.error(resultado['error'])
+        else:
+            # Guardar los campos extraídos en session_state para precompletar el formulario
+            for campo in ['tipo_alerta', 'sistema_afectado', 'fecha_hora', 'impacto_detalle', 'acciones_tomadas']:
+                st.session_state[campo] = resultado.get(campo, '')
+            st.success("Campos precompletados. Revisa y edita antes de generar el informe.")
+
 
 # --- Sidebar para la configuración de la API Key ---
 with st.sidebar:
-    st.header("⚙️ Configuración")
+    st.header("⚙️ Instrucciones")
     
     # Campo de entrada para la API Key
     st.session_state['gemini_api_key'] = st.text_input(
-        "Ingresa tu API Key de Gemini",
+        "1. 🔑 Ingresa tu API Key de Gemini",
         type="password",
         value=st.session_state['gemini_api_key']
     )
@@ -31,6 +112,9 @@ with st.sidebar:
     else:
         st.warning("🚨 Por favor, ingresa tu API Key de Gemini.")
 
+    st.write("2. 📄 Completa el formulario con los detalles de la incidencia (o pega el texto RAW y deja que la IA extraiga los campos)")
+    st.write("3. 🚀 Presiona el botón y la IA generará un informe técnico estructurado post-mortem de tu incidente.")
+
 
 # --- Función para generar el Post-Mortem ---
 def generar_post_mortem(api_key, tipo_alerta, sistema, fecha_hora, impacto, acciones):
@@ -83,37 +167,43 @@ def generar_post_mortem(api_key, tipo_alerta, sistema, fecha_hora, impacto, acci
 # --- Formulario de entrada de datos principal ---
 with st.form("post_mortem_form"):
     st.subheader("Detalles de la Incidencia")
-    
+    # Usar session_state para precompletar si corresponde
     col1, col2 = st.columns(2)
     with col1:
         tipo_alerta = st.text_input(
             "Tipo de Alerta / Título del Problema",
-            placeholder="Ej: High CPU usage en DB Server; Caída del servicio de Login"
+            value=st.session_state.get('tipo_alerta', ''),
+            placeholder="Ej: High CPU usage en DB Server; Caída del servicio de Login",
+            key="tipo_alerta_input"
         )
         sistema_afectado = st.text_input(
             "Sistema Afectado",
-            placeholder="Ej: Servidor de Base de Datos; Microservicio de Autenticación"
+            value=st.session_state.get('sistema_afectado', ''),
+            placeholder="Ej: Servidor de Base de Datos; Microservicio de Autenticación",
+            key="sistema_afectado_input"
         )
-        
     with col2:
         fecha_hora = st.text_input(
             "Fecha y Hora",
-            placeholder="Ej: 26/Sep/2025 21:45 PM UTC-3"
+            value=st.session_state.get('fecha_hora', ''),
+            placeholder="Ej: 26/Sep/2025 21:45 PM UTC-3",
+            key="fecha_hora_input"
         )
-        
     st.subheader("Descripción y Consecuencias")
     impacto_detalle = st.text_area(
         "Impacto del Negocio y Observaciones",
+        value=st.session_state.get('impacto_detalle', ''),
         placeholder="Ej: Latencia elevada afectó al 20% de los usuarios.",
-        height=150
+        height=150,
+        key="impacto_detalle_input"
     )
-    
     acciones_tomadas = st.text_area(
         "Acciones Tomadas (Mitigación Inmediata)",
+        value=st.session_state.get('acciones_tomadas', ''),
         placeholder="Ej: Se escaló a Dev Team. Se reinició el servicio crítico.",
-        height=150
+        height=150,
+        key="acciones_tomadas_input"
     )
-
     # Botón de envío
     submitted = st.form_submit_button("🚀 Generar Informe Post-Mortem")