Spaces:
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| import gradio as gr | |
| from datetime import datetime | |
| import numpy as np | |
| from typing import Dict, List, Tuple, Optional | |
| import matplotlib.pyplot as plt | |
| from wordcloud import WordCloud | |
| import seaborn as sns | |
| import pandas as pd | |
| from collections import Counter | |
| def analyze_sentiment_trend(respostas: list[str]) -> Optional[plt.Figure]: | |
| """Generate sentiment analysis plot""" | |
| # Create coach instance for sentiment analysis | |
| sentimentos = [] | |
| # Convert sentiments to numeric values | |
| valor_sentimento = { | |
| 'positive': 1, | |
| 'neutral': 0, | |
| 'improvement': -1 | |
| } | |
| # Analyze each response | |
| for resp in respostas: | |
| palavras_positivas = ["consegui", "superei", "aprendi", "melhorei", "efetivo"] | |
| palavras_negativas = ["difícil", "desafiador", "complicado", "problema", "falha"] | |
| texto_lower = resp.lower() | |
| cont_positivas = sum(1 for word in palavras_positivas if word in texto_lower) | |
| cont_negativas = sum(1 for word in palavras_negativas if word in texto_lower) | |
| if cont_positivas > cont_negativas: | |
| sentimentos.append("positive") | |
| elif cont_negativas > cont_positivas: | |
| sentimentos.append("improvement") | |
| else: | |
| sentimentos.append("neutral") | |
| valores = [valor_sentimento[s] for s in sentimentos] | |
| if not valores: | |
| return None | |
| # Create the plot | |
| fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4)) | |
| sns.lineplot(data=valores, marker='o', ax=ax) | |
| ax.set_title('Tendência de Sentimento nas Respostas') | |
| ax.set_xlabel('Número da Resposta') | |
| ax.set_ylabel('Sentimento') | |
| ax.set_ylim(-1.5, 1.5) | |
| ax.grid(True) | |
| # Add horizontal lines for reference | |
| ax.axhline(y=0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.5) | |
| plt.close() | |
| return fig | |
| def generate_word_cloud(respostas: list[str]) -> Optional[plt.Figure]: | |
| """Generate word cloud visualization""" | |
| if not respostas: | |
| return None | |
| # Combine all responses | |
| texto_completo = ' '.join(respostas) | |
| # Create word cloud | |
| wordcloud = WordCloud( | |
| width=800, | |
| height=400, | |
| background_color='white', | |
| colormap='viridis', | |
| max_words=100 | |
| ).generate(texto_completo) | |
| # Create the plot | |
| fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)) | |
| ax.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') | |
| ax.axis('off') | |
| ax.set_title('Nuvem de Palavras das Reflexões') | |
| plt.close() | |
| return fig | |
| def analyze_themes(respostas: list[str]) -> tuple[str, str]: | |
| """Analyze strong themes and development areas""" | |
| temas_fortes = [] | |
| areas_desenvolvimento = [] | |
| for resp in respostas: | |
| palavras_positivas = ["consegui", "superei", "aprendi", "melhorei", "efetivo"] | |
| palavras_negativas = ["difícil", "desafiador", "complicado", "problema", "falha"] | |
| texto_lower = resp.lower() | |
| cont_positivas = sum(1 for word in palavras_positivas if word in texto_lower) | |
| cont_negativas = sum(1 for word in palavras_negativas if word in texto_lower) | |
| # Extract specific action | |
| sentences = resp.split('.') | |
| for sentence in sentences: | |
| if any(action in sentence.lower() for action in ["eu", "minha", "realizei", "fiz"]): | |
| if cont_positivas > cont_negativas: | |
| temas_fortes.append("- " + sentence.strip()) | |
| elif cont_negativas > cont_positivas: | |
| areas_desenvolvimento.append("- " + sentence.strip()) | |
| break | |
| else: | |
| acao = resp.split('.')[0].strip() | |
| if cont_positivas > cont_negativas: | |
| temas_fortes.append("- " + acao) | |
| elif cont_negativas > cont_positivas: | |
| areas_desenvolvimento.append("- " + acao) | |
| temas_fortes_str = "\n".join(temas_fortes[:3]) if temas_fortes else "Análise em andamento..." | |
| areas_desenvolvimento_str = "\n".join(areas_desenvolvimento[:3]) if areas_desenvolvimento else "Análise em andamento..." | |
| return temas_fortes_str, areas_desenvolvimento_str | |
| def analyze_sentiment_trend(respostas: List[str]) -> plt.Figure: | |
| """Generate sentiment analysis plot""" | |
| coach = EnhancedCoach() | |
| sentimentos = [coach.analisar_sentimento(resp) for resp in respostas] | |
| # Convert sentiments to numeric values | |
| valor_sentimento = { | |
| 'positive': 1, | |
| 'neutral': 0, | |
| 'improvement': -1 | |
| } | |
| valores = [valor_sentimento[s] for s in sentimentos] | |
| # Create the plot | |
| fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4)) | |
| sns.lineplot(data=valores, marker='o', ax=ax) | |
| ax.set_title('Tendência de Sentimento nas Respostas') | |
| ax.set_xlabel('Número da Resposta') | |
| ax.set_ylabel('Sentimento') | |
| ax.set_ylim(-1.5, 1.5) | |
| ax.grid(True) | |
| # Add horizontal lines for reference | |
| ax.axhline(y=0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.5) | |
| return fig | |
| def generate_word_cloud(respostas: List[str]) -> plt.Figure: | |
| """Generate word cloud visualization""" | |
| # Combine all responses | |
| texto_completo = ' '.join(respostas) | |
| # Create word cloud | |
| wordcloud = WordCloud( | |
| width=800, | |
| height=400, | |
| background_color='white', | |
| colormap='viridis', | |
| max_words=100 | |
| ).generate(texto_completo) | |
| # Create the plot | |
| fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)) | |
| ax.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') | |
| ax.axis('off') | |
| ax.set_title('Nuvem de Palavras das Reflexões') | |
| return fig | |
| def analyze_themes(respostas: List[str]) -> Tuple[str, str]: | |
| """Analyze strong themes and development areas""" | |
| coach = EnhancedCoach() | |
| temas_fortes = [] | |
| areas_desenvolvimento = [] | |
| for resp in respostas: | |
| sentimento = coach.analisar_sentimento(resp) | |
| if sentimento == "positive": | |
| temas_fortes.append("- " + coach.extrair_acao_especifica(resp)) | |
| elif sentimento == "improvement": | |
| areas_desenvolvimento.append("- " + coach.extrair_acao_especifica(resp)) | |
| temas_fortes_str = "\n".join(temas_fortes[:3]) if temas_fortes else "Análise em andamento..." | |
| areas_desenvolvimento_str = "\n".join(areas_desenvolvimento[:3]) if areas_desenvolvimento else "Análise em andamento..." | |
| return temas_fortes_str, areas_desenvolvimento_str | |
| def criar_interface(): | |
| coach = EnhancedCoach() | |
| with gr.Blocks(title="Coach de Liderança", theme=gr.themes.Soft()) as app: | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(scale=2): | |
| gr.Markdown(""" | |
| # 🚀 Coach de Liderança | |
| Desenvolva sua liderança através de reflexão guiada e feedback personalizado. | |
| """) | |
| with gr.Column(scale=1): | |
| timer = gr.Number( | |
| value=0, | |
| label="⏱️ Tempo de Reflexão (minutos)", | |
| interactive=False | |
| ) | |
| progress = gr.Slider( | |
| value=0, | |
| minimum=0, | |
| maximum=len(PERGUNTAS), | |
| step=1, | |
| label="📊 Progresso", | |
| interactive=False | |
| ) | |
| with gr.Tabs() as tabs: | |
| with gr.Tab("💭 Sessão Atual"): | |
| chat = gr.Chatbot( | |
| value=[[None, coach.primeira_pergunta()]], | |
| height=500, | |
| show_label=False, | |
| type="messages" | |
| ) | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(scale=4): | |
| txt = gr.Textbox( | |
| placeholder="Compartilhe sua reflexão aqui...", | |
| lines=4, | |
| label="Sua Resposta" | |
| ) | |
| with gr.Column(scale=1, min_width=100): | |
| with gr.Row(): | |
| btn = gr.Button("Enviar", variant="primary") | |
| clear = gr.Button("Limpar") | |
| with gr.Row(): | |
| tema_atual = gr.Textbox( | |
| value="Autoconhecimento", | |
| label="🎯 Tema Atual", | |
| interactive=False | |
| ) | |
| tempo_resposta = gr.Textbox( | |
| value="0:00", | |
| label="⏱️ Tempo nesta resposta", | |
| interactive=False | |
| ) | |
| with gr.Tab("📊 Insights"): | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(): | |
| sentiment_chart = gr.Plot(label="Análise de Sentimento") | |
| with gr.Column(): | |
| word_cloud = gr.Plot(label="Nuvem de Palavras") | |
| with gr.Row(): | |
| temas_fortes = gr.Textbox( | |
| label="💪 Temas com Mais Confiança", | |
| interactive=False, | |
| lines=3 | |
| ) | |
| areas_desenvolvimento = gr.Textbox( | |
| label="🎯 Áreas para Desenvolvimento", | |
| interactive=False, | |
| lines=3 | |
| ) | |
| with gr.Tab("📝 Notas & Recursos"): | |
| with gr.Row(): | |
| notas = gr.Textbox( | |
| placeholder="Faça anotações durante sua jornada...", | |
| label="📝 Minhas Notas", | |
| lines=5 | |
| ) | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Accordion("📚 Recursos por Tema", open=False): | |
| gr.Markdown(""" | |
| ### 🎯 Autoconhecimento | |
| - [Artigo] Desenvolvendo Autoconsciência na Liderança | |
| - [Exercício] Reflexão sobre Valores e Propósito | |
| - [Ferramenta] Template de Diário de Liderança | |
| ### 💬 Comunicação | |
| - [Guia] Comunicação Assertiva na Liderança | |
| - [Checklist] Preparação para Feedbacks Difíceis | |
| - [Framework] Estrutura de Comunicação Situacional | |
| ### 🤔 Tomada de Decisão | |
| - [Modelo] Framework para Decisões Complexas | |
| - [Exercício] Análise de Decisões Passadas | |
| - [Template] Documentação de Decisões Importantes | |
| """) | |
| def atualizar_timer(): | |
| """Update session timer""" | |
| tempo = int((datetime.now() - coach.inicio).total_seconds() / 60) | |
| return tempo | |
| def responder(mensagem, historico): | |
| """Process user response and update interface""" | |
| if not mensagem.strip(): | |
| return { | |
| txt: "", | |
| chat: historico | |
| } | |
| # Format user message | |
| msg_usuario = { | |
| "role": "user", | |
| "content": mensagem | |
| } | |
| # Generate and format coach response | |
| resposta = coach.gerar_resposta(mensagem) | |
| # Update history | |
| historico.append([msg_usuario, resposta]) | |
| # Update visualizations | |
| sentiment_analysis = None | |
| word_cloud_plot = None | |
| strong_themes = "" | |
| development_areas = "" | |
| if len(coach.historico_respostas) > 1: | |
| sentiment_analysis = analyze_sentiment_trend(coach.historico_respostas) | |
| word_cloud_plot = generate_word_cloud(coach.historico_respostas) | |
| strong_themes, development_areas = analyze_themes(coach.historico_respostas) | |
| tempo_atual = int((datetime.now() - coach.inicio).total_seconds() / 60) | |
| return { | |
| txt: "", | |
| chat: historico, | |
| timer: tempo_atual, | |
| progress: coach.pergunta_atual, | |
| tema_atual: PERGUNTAS[min(coach.pergunta_atual, len(PERGUNTAS)-1)]["categoria"].title(), | |
| tempo_resposta: "0:00", | |
| sentiment_chart: sentiment_analysis, | |
| word_cloud: word_cloud_plot, | |
| temas_fortes: strong_themes, | |
| areas_desenvolvimento: development_areas | |
| } | |
| def limpar_chat(): | |
| """Reset chat and all related components""" | |
| coach.__init__() | |
| primeira_mensagem = coach.primeira_pergunta() | |
| return { | |
| chat: [[None, primeira_mensagem]], | |
| txt: "", | |
| progress: 0, | |
| tema_atual: "Autoconhecimento", | |
| tempo_resposta: "0:00", | |
| sentiment_chart: None, | |
| word_cloud: None, | |
| temas_fortes: "", | |
| areas_desenvolvimento: "" | |
| } | |
| # Event handlers | |
| txt.submit( | |
| responder, | |
| [txt, chat], | |
| [txt, chat, timer, progress, tema_atual, tempo_resposta, | |
| sentiment_chart, word_cloud, temas_fortes, areas_desenvolvimento] | |
| ) | |
| btn.click( | |
| responder, | |
| [txt, chat], | |
| [txt, chat, timer, progress, tema_atual, tempo_resposta, | |
| sentiment_chart, word_cloud, temas_fortes, areas_desenvolvimento] | |
| ) | |
| clear.click( | |
| limpar_chat, | |
| None, | |
| [chat, txt, progress, tema_atual, tempo_resposta, | |
| sentiment_chart, word_cloud, temas_fortes, areas_desenvolvimento] | |
| ) | |
| # Timer update | |
| gr.on( | |
| triggers=[gr.EventListener(every=1)], | |
| fn=atualizar_timer, | |
| outputs=[timer] | |
| ) | |
| return app | |
| if __name__ == "__main__": | |
| app = criar_interface() | |
| app.launch() |