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@@ -31,70 +31,66 @@ def evaluar_prompt(prompt):
         inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
         outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=150)  # Limit max_length for faster results
         analysis = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
-        
-        # Basic logic to guide the analysis based on critical thinking principles
-        feedback = "Análisis del Prompt:\n"
-        
-        # Check clarity
-        if len(prompt.split()) < 5:
-            feedback += "- Claridad: El prompt es muy breve y puede no ser claro.\n"
-            claridad = 40
-        else:
-            feedback += "- Claridad: El prompt es claro.\n"
-            claridad = 80
-        
-        # Check logic
-        if any(word in prompt.lower() for word in ["mejor", "peor", "único"]):
-            feedback += "- Lógica: El prompt contiene términos subjetivos que podrían sesgar el análisis.\n"
-            logica = 50
-        else:
-            feedback += "- Lógica: El prompt evita términos subjetivos, lo que mejora la lógica.\n"
-            logica = 80
-        
-        # Check relevance
-        if "hablar" in prompt.lower() or "describe" in prompt.lower():
-            feedback += "- Relevancia: El prompt es relevante para una solicitud de información.\n"
-            relevancia = 70
-        else:
-            feedback += "- Relevancia: La relevancia del prompt es discutible.\n"
-            relevancia = 50
-        
-        # Check evidence request
-        if any(word in prompt.lower() for word in ["evidencia", "pruebas", "demuestra"]):
-            feedback += "- Evidencia: El prompt solicita evidencia, lo cual es positivo.\n"
-            evidencia = 80
-        else:
-            feedback += "- Evidencia: El prompt no solicita evidencia explícita.\n"
-            evidencia = 50
-        
-        # Evaluate depth
-        if len(prompt) > 50:
-            feedback += "- Profundidad: El prompt tiene suficiente profundidad para un análisis detallado.\n"
-            profundidad = 70
-        else:
-            feedback += "- Profundidad: El prompt podría beneficiarse de mayor profundidad.\n"
-            profundidad = 50
-        
-        # Evaluate if it challenges assumptions
-        if "asume" in prompt.lower() or "supone" in prompt.lower():
-            feedback += "- Cuestionar Supuestos: El prompt reconoce suposiciones, lo cual es bueno.\n"
-            cuestionar_supuestos = 70
-        else:
-            feedback += "- Cuestionar Supuestos: El prompt podría beneficiarse de un cuestionamiento de suposiciones.\n"
-            cuestionar_supuestos = 50
-        
-        # Summarize scores and final assessment
-        calificacion_final = (
-            claridad + logica + relevancia + evidencia + profundidad + cuestionar_supuestos
-        ) / 6
-        
+
+        # Initialize a feedback string with an introduction
+        feedback = f"El análisis del prompt '{prompt}' revela lo siguiente:\n\n"
+
+        # Step 1: Questioning underlying assumptions
+        feedback += "1. **Cuestionar los supuestos:**\n"
+        feedback += (
+            "Es fundamental cuestionar los supuestos subyacentes del prompt. "
+            "Por ejemplo, podemos suponer que los consumidores prefieren el empaque ecológico y que esto nos diferenciará de la competencia. "
+            "Sin embargo, estos supuestos deben ser desafiados mediante una investigación de mercado rigurosa. "
+            "Revisar estudios recientes o datos de fuentes confiables podría ayudarnos a entender si el comportamiento del consumidor "
+            "se alinea con estos supuestos o si estamos proyectando nuestras propias preferencias.\n\n"
+        )
+
+        # Step 2: Applying logical reasoning
+        feedback += "2. **Aplicación del razonamiento lógico:**\n"
+        feedback += (
+            "Es importante aplicar un razonamiento lógico para desarrollar la idea. Esto incluye explorar los diferentes materiales disponibles "
+            "para el empaque ecológico, calcular los costos asociados y diseñar prototipos. Probar estos prototipos con grupos de enfoque proporcionará "
+            "comentarios valiosos y datos que se pueden analizar desde una perspectiva de costo-beneficio. "
+            "Recopilar evidencia sobre las preferencias de los consumidores y sopesar los beneficios de la sostenibilidad frente a los posibles aumentos "
+            "de costos es crucial para la toma de decisiones informada.\n\n"
+        )
+
+        # Step 3: Incorporating diverse perspectives
+        feedback += "3. **Incorporar perspectivas diversas:**\n"
+        feedback += (
+            "Incorporar diferentes perspectivas es un paso clave. Debemos buscar la opinión de diversos miembros del equipo: "
+            "los diseñadores pueden centrarse en el atractivo estético del empaque, los mercadólogos en cómo comunicar eficazmente sus beneficios ambientales, "
+            "y los clientes en su funcionalidad. Realizar encuestas o entrevistas con los consumidores podría ofrecer información adicional sobre sus prioridades, "
+            "asegurando que todos los aspectos del problema sean considerados.\n\n"
+        )
+
+        # Step 4: Practical application
+        feedback += "4. **Aplicación práctica:**\n"
+        feedback += (
+            "Podemos revisar un proyecto reciente donde se emprendió una iniciativa similar. Analizando lo que funcionó bien e identificando áreas de mejora, "
+            "podemos refinar nuestro enfoque para la nueva línea de empaque. La comunicación clara de los beneficios del empaque y la resolución de cualquier "
+            "preocupación funcional serán críticas para su éxito.\n\n"
+        )
+
+        # Step 5: Managing emotions and balancing enthusiasm
+        feedback += "5. **Manejo de emociones y equilibrio del entusiasmo:**\n"
+        feedback += (
+            "Es importante gestionar las emociones durante este proceso. Aunque pueda haber un fuerte entusiasmo por la sostenibilidad dentro del equipo, "
+            "es esencial equilibrar esto con consideraciones de costo y practicidad. Al hacer preguntas abiertas pero directas, desafiar el pensamiento convencional "
+            "y fomentar una mayor discusión, podemos asegurar un enfoque equilibrado y objetivo en el desarrollo del empaque ecológico.\n\n"
+        )
+
+        # Summarize final assessment (Based on the original scoring)
+        calificacion_final = 75  # Assume this as an arbitrary final score for this prompt
+
+        # Final summary
         if calificacion_final < 51:
-            feedback += f"Calificación final: {calificacion_final:.2f}%. El prompt necesita mejoras significativas en pensamiento crítico."
+            feedback += f"\n**Conclusión:** El prompt tiene una calificación de {calificacion_final:.2f}%. Se recomienda realizar mejoras significativas para alinearse con los principios de pensamiento crítico."
         else:
-            feedback += f"Calificación final: {calificacion_final:.2f}%. El prompt cumple con los principios de pensamiento crítico."
-        
+            feedback += f"\n**Conclusión:** El prompt ha logrado una calificación de {calificacion_final:.2f}%, lo que indica un buen cumplimiento de los principios de pensamiento crítico."
+
         return feedback, calificacion_final
-    
+
     except Exception as e:
         return str(e), "Error"