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@@ -0,0 +1,550 @@
+import gradio as gr
+from datetime import datetime
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+import numpy as np
+from typing import Dict, List, Tuple
+import matplotlib.pyplot as plt
+from wordcloud import WordCloud
+import seaborn as sns
+import pandas as pd
+from collections import Counter
+
+# Load embeddings model
+model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
+
+# Define questions with categories and context
+PERGUNTAS = [
+    {
+        "categoria": "autoconhecimento",
+        "pergunta": "Qual foi seu maior desafio como líder e como você o superou?",
+        "contexto": "desafios liderança superação aprendizado desenvolvimento",
+    },
+    {
+        "categoria": "comunicacao",
+        "pergunta": "Como você adapta seu estilo de comunicação para diferentes membros da equipe?",
+        "contexto": "comunicação adaptação equipe feedback clareza",
+    },
+    {
+        "categoria": "decisao",
+        "pergunta": "Descreva uma decisão difícil recente e como você a tomou.",
+        "contexto": "decisão análise processo resultado impacto",
+    },
+    {
+        "categoria": "autoconhecimento",
+        "pergunta": "Como você identificou e desenvolveu seus pontos fortes como líder?",
+        "contexto": "fortalezas desenvolvimento crescimento reconhecimento",
+    },
+    {
+        "categoria": "comunicacao",
+        "pergunta": "Descreva uma situação em que você precisou dar feedback difícil. Como conduziu?",
+        "contexto": "feedback difícil comunicação empatia resolução",
+    }
+]
+
+# Enhanced response system with more context and situation-specific feedback
+RESPOSTAS_COACH = {
+    "autoconhecimento": {
+        "positive": [
+            {
+                "context": "superacao_clara",
+                "response": "Sua capacidade de superar esse desafio demonstra resiliência. Especialmente interessante foi como você {specific_action}. Como você pode usar essa experiência para orientar outros líderes em situações similares?",
+                "keywords": ["superei", "consegui", "aprendi", "mudei", "cresci"]
+            },
+            {
+                "context": "aprendizado_continuo",
+                "response": "Sua jornada de autodesenvolvimento é notável. O fato de você {specific_action} mostra maturidade. Que outros aspectos de liderança essa experiência te motivou a explorar?",
+                "keywords": ["desenvolvimento", "estudo", "aprendo", "busco", "evoluo"]
+            }
+        ],
+        "neutral": [
+            {
+                "context": "em_processo",
+                "response": "Você está no caminho certo ao identificar esse desafio. Considerando que você {specific_action}, que recursos ou apoio adicional seriam úteis nesse momento?",
+                "keywords": ["tentando", "buscando", "desenvolvendo", "praticando"]
+            }
+        ],
+        "improvement": [
+            {
+                "context": "dificuldade_identificada",
+                "response": "É importante reconhecer áreas de desenvolvimento. Sua menção sobre {specific_action} sugere autoconsciência. Vamos explorar estratégias específicas para fortalecer esse aspecto?",
+                "keywords": ["difícil", "complicado", "desafiador", "preciso melhorar"]
+            }
+        ]
+    },
+    "comunicacao": {
+        "positive": [
+            {
+                "context": "adaptacao_efetiva",
+                "response": "Sua abordagem adaptativa é exemplar. O exemplo de como você {specific_action} demonstra sensibilidade às diferentes necessidades. Como você avalia a efetividade dessas adaptações?",
+                "keywords": ["adapto", "personalizo", "ajusto", "observo"]
+            }
+        ],
+        "neutral": [
+            {
+                "context": "desenvolvendo_estilo",
+                "response": "Você está desenvolvendo um repertório interessante de estilos de comunicação. Sua estratégia de {specific_action} tem potencial. Que outros métodos você gostaria de experimentar?",
+                "keywords": ["testando", "experimentando", "tentando diferentes"]
+            }
+        ],
+        "improvement": [
+            {
+                "context": "desafios_comunicacao",
+                "response": "Reconhecer desafios na comunicação é o primeiro passo. Considerando sua experiência com {specific_action}, que aspectos específicos você gostaria de desenvolver primeiro?",
+                "keywords": ["difícil comunicar", "não consegui", "preciso melhorar"]
+            }
+        ]
+    },
+    "decisao": {
+        "positive": [
+            {
+                "context": "processo_estruturado",
+                "response": "Seu processo decisório é bem estruturado. A forma como você {specific_action} demonstra pensamento sistêmico. Como você poderia documentar essas práticas para futuras referências?",
+                "keywords": ["analisei", "considerei", "planejei", "estruturei"]
+            }
+        ],
+        "neutral": [
+            {
+                "context": "balanceando_fatores",
+                "response": "Você está equilibrando diferentes fatores em suas decisões. Sua menção sobre {specific_action} mostra consciência. Que frameworks de decisão você conhece que poderiam complementar sua abordagem?",
+                "keywords": ["pesando", "considerando", "avaliando"]
+            }
+        ],
+        "improvement": [
+            {
+                "context": "decisao_desafiadora",
+                "response": "Decisões complexas exigem coragem. Sua experiência com {specific_action} oferece aprendizados valiosos. Que apoio ou recursos adicionais teriam sido úteis nesse momento?",
+                "keywords": ["hesitei", "demorei", "incerto"]
+            }
+        ]
+    }
+}
+
+class EnhancedCoach:
+    def __init__(self):
+        self.pergunta_atual = 0
+        self.inicio = datetime.now()
+        self.historico_respostas = []
+        self.tempo_ultima_resposta = datetime.now()
+        
+    def analisar_sentimento(self, texto: str) -> str:
+        """Analisa o sentimento geral da resposta."""
+        positive_words = ["consegui", "superei", "aprendi", "melhorei", "efetivo"]
+        negative_words = ["difícil", "desafiador", "complicado", "problema", "falha"]
+        
+        texto_lower = texto.lower()
+        positive_count = sum(1 for word in positive_words if word in texto_lower)
+        negative_count = sum(1 for word in negative_words if word in texto_lower)
+        
+        if positive_count > negative_count:
+            return "positive"
+        elif negative_count > positive_count:
+            return "improvement"
+        return "neutral"
+
+    def extrair_acao_especifica(self, texto: str) -> str:
+        """Extrai uma ação específica mencionada na resposta."""
+        sentences = texto.split('.')
+        for sentence in sentences:
+            if any(action in sentence.lower() for action in ["eu", "minha", "realizei", "fiz"]):
+                return sentence.strip()
+        return texto.split('.')[0].strip()
+
+    def encontrar_melhor_resposta(self, texto_usuario: str, categoria: str) -> str:
+        sentimento = self.analisar_sentimento(texto_usuario)
+        acao_especifica = self.extrair_acao_especifica(texto_usuario)
+        
+        respostas_categoria = RESPOSTAS_COACH[categoria][sentimento]
+        user_embedding = model.encode(texto_usuario)
+        
+        melhor_resposta = None
+        maior_similaridade = -1
+        
+        for template in respostas_categoria:
+            context_embedding = model.encode(template["context"])
+            similaridade = np.dot(user_embedding, context_embedding)
+            
+            if similaridade > maior_similaridade:
+                maior_similaridade = similaridade
+                melhor_resposta = template["response"]
+        
+        return melhor_resposta.format(specific_action=acao_especifica.lower())
+
+    def gerar_resposta(self, texto_usuario: str) -> str:
+        self.tempo_ultima_resposta = datetime.now()
+        pergunta_atual = PERGUNTAS[self.pergunta_atual]
+        self.historico_respostas.append(texto_usuario)
+        
+        feedback = self.encontrar_melhor_resposta(
+            texto_usuario, 
+            pergunta_atual["categoria"]
+        )
+        
+        # Analisa padrões nas respostas anteriores
+        padrao_identificado = ""
+        if len(self.historico_respostas) > 1:
+            sentimento_atual = self.analisar_sentimento(texto_usuario)
+            sentimento_anterior = self.analisar_sentimento(self.historico_respostas[-2])
+            
+            if sentimento_atual == sentimento_anterior == "positive":
+                padrao_identificado = "\n\n💡 Observo um padrão consistente de confiança em suas respostas. Continue desenvolvendo esses pontos fortes!"
+            elif sentimento_atual == sentimento_anterior == "improvement":
+                padrao_identificado = "\n\n💡 Percebo que você está identificando áreas de desenvolvimento. Vamos focar em estratégias práticas para esses desafios."
+        
+        resposta = f"""### Feedback Personalizado 💭
+
+{feedback}{padrao_identificado}
+
+#### Pontos para Aprofundamento:
+1. Como essa experiência se conecta com seus valores de liderança?
+2. Que recursos específicos você identificou como necessários?
+3. Qual seria o próximo marco de desenvolvimento nessa área?"""
+        
+        self.pergunta_atual += 1
+        if self.pergunta_atual < len(PERGUNTAS):
+            proxima = PERGUNTAS[self.pergunta_atual]
+            resposta += f"""
+
+### Próxima Reflexão: {proxima['categoria'].title()} 🎯
+
+{proxima['pergunta']}
+
+Tome um momento para refletir e conectar com suas experiências..."""
+        else:
+            tempo = (datetime.now() - self.inicio).seconds // 60
+            resposta += self.gerar_sumario_final(tempo)
+        
+        return resposta
+    
+    def get_tempo_ultima_resposta(self) -> str:
+        """Calcula o tempo desde a última resposta."""
+        delta = datetime.now() - self.tempo_ultima_resposta
+        minutos = delta.seconds // 60
+        segundos = delta.seconds % 60
+        return f"{minutos}:{segundos:02d}"
+
+    def gerar_sumario_final(self, tempo: int) -> str:
+        # Analisa padrões gerais nas respostas
+        sentimentos = [self.analisar_sentimento(resp) for resp in self.historico_respostas]
+        predominante = max(set(sentimentos), key=sentimentos.count)
+        
+        if predominante == "positive":
+            perfil = "Você demonstra forte autoconhecimento e confiança em sua liderança."
+        elif predominante == "improvement":
+            perfil = "Você demonstra excelente capacidade de identificar oportunidades de desenvolvimento."
+        else:
+            perfil = "Você demonstra uma abordagem equilibrada entre conquistas e desafios."
+        
+        return f"""
+
+### 🎉 Jornada de Desenvolvimento Concluída!
+
+⏱️ Tempo de reflexão: {tempo} minutos
+📝 Temas explorados: {len(PERGUNTAS)}
+
+#### Perfil de Liderança Observado:
+{perfil}
+
+#### Recomendações Personalizadas:
+1. Implemente uma ação específica mencionada em suas reflexões esta semana
+2. Mantenha um diário de liderança focado nos temas discutidos
+3. Estabeleça checkpoints mensais para revisar seu progresso
+
+Deseja iniciar uma nova jornada de desenvolvimento com outros temas?"""
+
+    def primeira_pergunta(self):
+        return f"""### 👋 Bem-vindo à sua Jornada de Desenvolvimento!
+
+Vamos explorar aspectos importantes da sua liderança através de reflexões guiadas.
+
+{PERGUNTAS[0]['pergunta']}
+
+Tome um momento para conectar com suas experiências e compartilhe sua perspectiva..."""
+
+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
+                )
+                
+                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
+                        """)
+                
+                with gr.Row():
+                    with gr.Accordion("🔄 Práticas Recomendadas", open=False):
+                        gr.Markdown("""
+                        ### 📝 Dicas para Reflexão Efetiva
+                        1. Reserve um momento tranquilo para suas reflexões
+                        2. Seja específico em seus exemplos
+                        3. Conecte suas experiências com aprendizados
+                        4. Considere diferentes perspectivas
+                        5. Anote insights importantes
+                        
+                        ### 🎯 Como Aproveitar o Feedback
+                        1. Revise os pontos destacados
+                        2. Faça conexões com situações atuais
+                        3. Defina ações práticas
+                        4. Estabeleça prazos para implementação
+                        5. Acompanhe seu progresso
+                        """)
+        
+        def atualizar_timer():
+            """Update session timer"""
+            return gr.update(value=int((datetime.now() - coach.inicio).total_seconds() / 60))
+        
+        def atualizar_progresso():
+            """Update progress bar"""
+            return gr.update(value=coach.pergunta_atual)
+        
+        def atualizar_tema():
+            """Update current theme"""
+            if coach.pergunta_atual < len(PERGUNTAS):
+                return PERGUNTAS[coach.pergunta_atual]["categoria"].title()
+            return "Jornada Concluída"
+        
+        def atualizar_tempo_resposta():
+            """Update response timer"""
+            return coach.get_tempo_ultima_resposta()
+        
+        def limpar_chat():
+            """Reset chat and all related components"""
+            coach.__init__()  # Reset coach state
+            return {
+                chat: [[None, coach.primeira_pergunta()]],
+                txt: "",
+                progress: 0,
+                tema_atual: "Autoconhecimento",
+                tempo_resposta: "0:00",
+                sentiment_chart: None,
+                word_cloud: None,
+                temas_fortes: "",
+                areas_desenvolvimento: ""
+            }
+        
+        def responder(mensagem, historico):
+            """Process user response and update interface"""
+            if not mensagem.strip():
+                return {
+                    txt: "",
+                    chat: historico
+                }
+            
+            # Generate response
+            resposta = coach.gerar_resposta(mensagem)
+            historico.append([mensagem, 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)
+            
+            return {
+                txt: "",
+                chat: historico,
+                timer: int((datetime.now() - coach.inicio).total_seconds() / 60),
+                progress: coach.pergunta_atual,
+                tema_atual: atualizar_tema(),
+                tempo_resposta: "0:00",
+                sentiment_chart: sentiment_analysis,
+                word_cloud: word_cloud_plot,
+                temas_fortes: strong_themes,
+                areas_desenvolvimento: development_areas
+            }
+        
+        # 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]
+        )
+        
+        # Periodic updates
+        timer.update(atualizar_timer, every=60)  # Update timer every minute
+        tempo_resposta.update(atualizar_tempo_resposta, every=1)  # Update response timer every second
+        
+    return app
+
+if __name__ == "__main__":
+    app = criar_interface()
+    app.launch()