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import gradio as gr
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

# Modelo para embeddings
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')

# Questionário DISC
disc_questions = [
    {
        "pergunta": "Em situações de trabalho em equipe, eu geralmente:",
        "opcoes": [
            ("D", "Assumo a liderança e tomo decisões rápidas"),
            ("I", "Motivo o grupo e mantenho o ambiente animado"),
            ("S", "Apoio os colegas e mantenho a harmonia"),
            ("C", "Analiso detalhadamente antes de agir")
        ]
    },
    {
        "pergunta": "Quando enfrento um problema, eu:",
        "opcoes": [
            ("D", "Enfrento diretamente e busco soluções imediatas"),
            ("I", "Discuto com outros e busco diferentes perspectivas"),
            ("S", "Mantenho a calma e sigo um processo estabelecido"),
            ("C", "Pesquiso todas as informações disponíveis primeiro")
        ]
    },
    {
        "pergunta": "Em reuniões, eu costumo:",
        "opcoes": [
            ("D", "Ir direto ao ponto e focar em resultados"),
            ("I", "Participar ativamente e compartilhar ideias"),
            ("S", "Ouvir atentamente e contribuir quando solicitado"),
            ("C", "Tomar notas e questionar os detalhes")
        ]
    }
]

perfis_caracteristicas = {
    'D': {
        'pontos_fortes': [
            "Capacidade de liderança",
            "Foco em resultados",
            "Tomada rápida de decisão",
            "Assertividade",
            "Iniciativa"
        ],
        'areas_desenvolvimento': [
            "Paciência com outros",
            "Sensibilidade às necessidades alheias",
            "Diplomacia",
            "Atenção aos detalhes"
        ],
        'ambiente_ideal': [
            "Competitivo",
            "Com autonomia",
            "Orientado a resultados",
            "Com desafios constantes"
        ]
    },
    'I': {
        'pontos_fortes': [
            "Comunicação",
            "Entusiasmo",
            "Networking",
            "Criatividade",
            "Persuasão"
        ],
        'areas_desenvolvimento': [
            "Organização",
            "Foco",
            "Conclusão de tarefas",
            "Atenção aos detalhes"
        ],
        'ambiente_ideal': [
            "Social",
            "Colaborativo",
            "Dinâmico",
            "Com reconhecimento público"
        ]
    },
    'S': {
        'pontos_fortes': [
            "Estabilidade",
            "Confiabilidade",
            "Trabalho em equipe",
            "Paciência",
            "Lealdade"
        ],
        'areas_desenvolvimento': [
            "Adaptação a mudanças",
            "Assertividade",
            "Iniciativa",
            "Tomada de decisão"
        ],
        'ambiente_ideal': [
            "Estável",
            "Previsível",
            "Cooperativo",
            "Com rotinas claras"
        ]
    },
    'C': {
        'pontos_fortes': [
            "Precisão",
            "Análise",
            "Organização",
            "Qualidade",
            "Planejamento"
        ],
        'areas_desenvolvimento': [
            "Flexibilidade",
            "Velocidade",
            "Expressão emocional",
            "Tomada de risco"
        ],
        'ambiente_ideal': [
            "Estruturado",
            "Com regras claras",
            "Focado em qualidade",
            "Com tempo para análise"
        ]
    }
}

def calcular_perfil(respostas):
    # Contar frequência de cada perfil
    contagem = {'D': 0, 'I': 0, 'S': 0, 'C': 0}
    
    for resposta in respostas:
        if resposta:  # Verifica se a resposta não é None
            perfil = resposta.split()[0]  # Pega a primeira letra (D, I, S ou C)
            contagem[perfil] += 1
    
    # Calcular porcentagens
    total = sum(contagem.values())
    if total > 0:  # Evita divisão por zero
        percentuais = {k: (v/total) * 100 for k, v in contagem.items()}
    else:
        percentuais = {k: 0 for k in contagem.keys()}
    
    return percentuais

def gerar_relatorio(percentuais):
    # Ordenar perfis por porcentagem
    perfis_ordenados = dict(sorted(percentuais.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True))
    perfil_dominante = list(perfis_ordenados.keys())[0]
    
    # Cabeçalho do relatório
    relatorio = "RELATÓRIO DE PERFIL COMPORTAMENTAL DISC\n\n"
    
    # Resultados percentuais
    relatorio += "DISTRIBUIÇÃO DOS PERFIS:\n"
    for perfil, porcentagem in perfis_ordenados.items():
        relatorio += f"{perfil}: {porcentagem:.1f}%\n"
    
    relatorio += f"\nPERFIL PREDOMINANTE: {perfil_dominante}\n\n"
    
    # Características do perfil dominante
    relatorio += "PONTOS FORTES:\n"
    for ponto in perfis_caracteristicas[perfil_dominante]['pontos_fortes']:
        relatorio += f"- {ponto}\n"
    
    relatorio += "\nÁREAS DE DESENVOLVIMENTO:\n"
    for area in perfis_caracteristicas[perfil_dominante]['areas_desenvolvimento']:
        relatorio += f"- {area}\n"
    
    relatorio += "\nAMBIENTE IDEAL DE TRABALHO:\n"
    for caracteristica in perfis_caracteristicas[perfil_dominante]['ambiente_ideal']:
        relatorio += f"- {caracteristica}\n"
    
    return relatorio

def processar_questionario(*args):
    # Recebe as respostas como argumentos individuais e converte para lista
    respostas = list(args)
    
    # Calcular percentuais
    percentuais = calcular_perfil(respostas)
    
    # Gerar relatório
    relatorio = gerar_relatorio(percentuais)
    
    return relatorio

# Interface Gradio
with gr.Blocks(title="Questionário DISC") as iface:
    gr.Markdown("# Análise de Perfil Comportamental DISC")
    
    # Lista para armazenar os componentes de rádio
    radio_components = []
    
    # Criar questões
    for i, questao in enumerate(disc_questions):
        gr.Markdown(f"### {questao['pergunta']}")
        radio = gr.Radio(
            choices=[f"{perfil} - {desc}" for perfil, desc in questao['opcoes']],
            label=f"Questão {i+1}"
        )
        radio_components.append(radio)
    
    # Saída
    output = gr.Textbox(label="Relatório", lines=20)
    
    # Botão
    btn = gr.Button("Gerar Relatório")
    
    # Conectar função aos componentes
    btn.click(
        fn=processar_questionario,
        inputs=radio_components,
        outputs=output
    )

# Iniciar a interface
iface.launch()