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modules/chatbot/chat_process.py

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 # modules/chatbot/chatbot/chat_process.py
 import anthropic
+import os
 import logging
 from typing import Dict, Generator
 
@@ -7,36 +8,80 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 
 class ChatProcessor:
     def __init__(self):
-        self.client = anthropic.Anthropic(api_key=os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"])
+        """
+        Inicializa el procesador de chat con la API de Claude
+        Raises:
+            ValueError: Si no se encuentra la clave API
+        """
+        api_key = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
+        if not api_key:
+            raise ValueError("No se encontró ANTHROPIC_API_KEY en las variables de entorno")
+            
+        self.client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
         self.conversation_history = []
 
     def process_chat_input(self, message: str, lang_code: str) -> Generator[str, None, None]:
         """
         Procesa el input del chat y genera respuestas por chunks
+        Args:
+            message: Mensaje del usuario
+            lang_code: Código del idioma para contexto
+        Yields:
+            str: Chunks de la respuesta
         """
         try:
             # Agregar mensaje a la historia
             self.conversation_history.append(f"Human: {message}")
             
-            # Generar respuesta
-            response = self.client.completions.create(
+            # Construir el prompt con contexto del idioma
+            system_prompt = f"You are an AI assistant for AIdeaText. Respond in {lang_code}."
+            
+            # Generar respuesta usando Claude API
+            response = self.client.messages.create(
                 model="claude-3-opus-20240229",
-                prompt=f"{message}\n\nAssistant:",
-                max_tokens_to_sample=300,
+                max_tokens=300,
                 temperature=0.7,
-                stream=True  # Habilitar streaming
+                system=system_prompt,
+                messages=[
+                    {
+                        "role": "user",
+                        "content": message
+                    }
+                ],
+                stream=True
             )
 
-            # Retornar chunks de la respuesta
+            # Procesar la respuesta en streaming
             full_response = ""
-            for chunk in response:
-                if chunk.completion:
-                    yield chunk.completion
-                    full_response += chunk.completion
-
-            # Guardar respuesta completa en la historia
-            self.conversation_history.append(f"Assistant: {full_response}")
+            try:
+                for chunk in response:
+                    if chunk.delta.text:  # Verificar si hay texto en el chunk
+                        chunk_text = chunk.delta.text
+                        yield chunk_text
+                        full_response += chunk_text
+                
+                # Guardar la respuesta completa en el historial
+                if full_response:
+                    self.conversation_history.append(f"Assistant: {full_response}")
+                
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Error en streaming de respuesta: {str(e)}")
+                yield f"Error en la comunicación: {str(e)}"
 
         except Exception as e:
             logger.error(f"Error en process_chat_input: {str(e)}")
-            yield f"Error: {str(e)}"
+            yield f"Error: {str(e)}"
+
+    def get_conversation_history(self) -> list:
+        """
+        Retorna el historial de la conversación
+        Returns:
+            list: Lista de mensajes
+        """
+        return self.conversation_history
+
+    def clear_history(self):
+        """
+        Limpia el historial de la conversación
+        """
+        self.conversation_history = []