app.py

import gradio as gr
import numpy as np
from transformers import pipeline
import pandas as pd

class DiscAnalyzer:
    def __init__(self):
        self.disc_profiles = {
            'D': 'Dominância',
            'I': 'Influência',
            'S': 'Estabilidade',
            'C': 'Conformidade'
        }
        
        self.generator = pipeline(
            "text-generation",
            model="facebook/opt-125m",
            device="cpu"
        )

    def generate_llm_report(self, scores, perfil_principal):
        prompt = f"""Analise o perfil DISC:
D:{scores['D']:.1f}% I:{scores['I']:.1f}% S:{scores['S']:.1f}% C:{scores['C']:.1f}%
Perfil Principal: {self.disc_profiles[perfil_principal]}
"""
        try:
            output = self.generator(
                prompt,
                max_length=300,
                num_return_sequences=1,
                temperature=0.7,
                top_p=0.9,
                do_sample=True
            )
            return output[0]['generated_text'].replace(prompt, "").strip()
        except Exception as e:
            return f"Erro ao gerar relatório: {str(e)}"

    def avaliar_disc(self, *args):
        responses = [int(arg) for arg in args]

        scores = {
            'D': sum(responses[i] for i in [0, 4, 8, 12]) / 16 * 100,
            'I': sum(responses[i] for i in [1, 5, 9, 13]) / 16 * 100,
            'S': sum(responses[i] for i in [2, 6, 10, 14]) / 16 * 100,
            'C': sum(responses[i] for i in [3, 7, 11, 15]) / 16 * 100
        }
        
        perfil_principal = max(scores, key=scores.get)
        relatorio_llm = self.generate_llm_report(scores, perfil_principal)
        
        # Criar DataFrame para o gráfico
        df = pd.DataFrame({
            "Dimensão": list(scores.keys()),
            "Score": list(scores.values()),
            "Descrição": [self.disc_profiles[k] for k in scores.keys()]
        })

        return (
            f"**{self.disc_profiles[perfil_principal]} ({perfil_principal})**",
            relatorio_llm,
            df,
            gr.update(visible=True),  # Mostrar seção de resultados
            gr.update(visible=False)   # Esconder questionário
        )

def create_disc_interface():
    analyzer = DiscAnalyzer()
    
    with gr.Blocks(
        title="Análise de Perfil DISC",
        theme=gr.themes.Soft(
            primary_hue="blue",
            secondary_hue="purple",
        ),
    ) as interface:
        # Cabeçalho
        with gr.Box():
            gr.Markdown(
                """
                # 🎯 Analisador de Perfil DISC com IA
                #### Descubra seu estilo comportamental com análise personalizada
                """
            )
        
        # Container do questionário
        with gr.Box() as questionnaire_container:
            gr.Markdown(
                """
                ### 📝 Questionário DISC
                Avalie cada afirmação de acordo com sua identificação:
                - 1 = Discordo totalmente
                - 2 = Discordo parcialmente
                - 3 = Concordo parcialmente
                - 4 = Concordo totalmente
                """
            )

            # Questões organizadas por categoria
            questions = {
                "Dominância (D)": [
                    "Sou direto e decisivo",
                    "Gosto de assumir riscos",
                    "Tomo iniciativa",
                    "Busco resultados"
                ],
                "Influência (I)": [
                    "Sou sociável e entusiasta",
                    "Sou bom comunicador",
                    "Sou persuasivo",
                    "Sou motivador"
                ],
                "Estabilidade (S)": [
                    "Sou paciente e cooperativo",
                    "Sou bom ouvinte",
                    "Trabalho bem em equipe",
                    "Sou confiável"
                ],
                "Conformidade (C)": [
                    "Sou preciso e analítico",
                    "Sou organizado",
                    "Sou detalhista",
                    "Sou sistemático"
                ]
            }

            sliders = []
            for categoria, perguntas in questions.items():
                with gr.Box():
                    gr.Markdown(f"#### {categoria}")
                    for i, pergunta in enumerate(perguntas, 1):
                        slider = gr.Slider(
                            minimum=1,
                            maximum=4,
                            value=2,
                            step=1,
                            label=pergunta,
                            interactive=True
                        )
                        sliders.append(slider)

            analyze_btn = gr.Button(
                "📊 Analisar Perfil",
                variant="primary",
                size="lg"
            )

        # Container dos resultados (inicialmente oculto)
        with gr.Box(visible=False) as results_container:
            gr.Markdown("### 📊 Resultados da Análise")
            
            with gr.Row():
                with gr.Column(scale=1):
                    perfil_output = gr.Markdown(
                        label="Perfil Principal"
                    )
                
            with gr.Row():
                with gr.Column(scale=2):
                    plot_output = gr.BarPlot(
                        x="Dimensão",
                        y="Score",
                        title="Perfil DISC",
                        tooltip=["Descrição", "Score"],
                        height=400,
                        color="Dimensão"
                    )
                with gr.Column(scale=3):
                    relatorio_output = gr.Markdown(
                        label="Análise Detalhada"
                    )
            
            # Botão para novo teste
            new_test_btn = gr.Button(
                "🔄 Fazer Novo Teste",
                variant="secondary",
                size="lg"
            )

        # Conexões dos botões
        analyze_btn.click(
            fn=analyzer.avaliar_disc,
            inputs=sliders,
            outputs=[
                perfil_output,
                relatorio_output,
                plot_output,
                results_container,
                questionnaire_container
            ]
        )

        new_test_btn.click(
            fn=lambda: [2] * 16 + [gr.update(visible=True), gr.update(visible=False)],
            inputs=None,
            outputs=sliders + [questionnaire_container, results_container]
        )

    return interface

if __name__ == "__main__":
    interface = create_disc_interface()
    interface.launch(
        server_name="0.0.0.0",
        server_port=7860,
        share=True
    )