Update modules/studentact/student_activities_v2.py

modules/studentact/student_activities_v2.py

@@ -22,6 +22,7 @@ from ..database.semantic_mongo_db import get_student_semantic_analysis
 from ..database.discourse_mongo_db import get_student_discourse_analysis
 from ..database.chat_mongo_db import get_chat_history
 from ..database.current_situation_mongo_db import get_current_situation_analysis  # Nueva importación
+from ..database.claude_recommendations_mongo_db import get_claude_recommendations  # Actualizada
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -356,3 +357,83 @@ def display_chat_activities(username: str, t: dict):
         logger.error(f"Error mostrando historial del chat: {str(e)}")
         st.error(t.get('error_chat', 'Error al mostrar historial del chat'))
 
+##############################################################################################
+# Nueva función para mostrar las actividades de Situación Actual
+def display_current_situation_activities(username: str, t: dict):
+    """Muestra actividades de análisis de situación actual con recomendaciones de Claude"""
+    try:
+        logger.info(f"Recuperando recomendaciones de Claude para {username}")
+        recommendations = get_claude_recommendations(username)
+        
+        if not recommendations:
+            logger.info("No se encontraron recomendaciones de Claude")
+            st.info(t.get('no_recommendations', 'No hay recomendaciones de Claude registradas'))
+            return
+
+        logger.info(f"Procesando {len(recommendations)} recomendaciones de Claude")
+        
+        for recommendation in recommendations:
+            try:
+                # Verificar campos necesarios
+                if not all(key in recommendation for key in ['timestamp', 'feedback']):
+                    logger.warning(f"Recomendación incompleta: {recommendation.keys()}")
+                    continue
+                
+                # Formatear fecha
+                timestamp = datetime.fromisoformat(recommendation['timestamp'].replace('Z', '+00:00'))
+                formatted_date = timestamp.strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S")
+                
+                # Crear expander con título que incluye información del tipo de texto si está disponible
+                title = f"{t.get('recommendation_date', 'Fecha')}: {formatted_date}"
+                if 'text_type' in recommendation:
+                    text_type_display = {
+                        'academic_article': t.get('academic_article', 'Artículo académico'),
+                        'university_work': t.get('university_work', 'Trabajo universitario'),
+                        'general_communication': t.get('general_communication', 'Comunicación general')
+                    }.get(recommendation['text_type'], recommendation['text_type'])
+                    title += f" - {text_type_display}"
+                
+                with st.expander(title, expanded=False):
+                    # Mostrar el texto original analizado
+                    st.subheader(t.get('analyzed_text', 'Texto analizado'))
+                    st.text_area(
+                        "",
+                        value=recommendation.get('text', ''),
+                        height=100,
+                        disabled=True,
+                        label_visibility="collapsed"
+                    )
+                    
+                    # Mostrar las recomendaciones generadas por Claude
+                    st.subheader(t.get('recommendations', 'Recomendaciones de Claude'))
+                    
+                    # Dar formato a las recomendaciones en un contenedor estilizado
+                    st.markdown(f"""
+                    <div style="padding: 20px; border-radius: 10px; 
+                        background-color: #f8f9fa; margin-bottom: 20px;">
+                        {recommendation.get('feedback', 'No hay recomendaciones disponibles')}
+                    </div>
+                    """, unsafe_allow_html=True)
+                    
+                    # Mostrar métricas adicionales si están disponibles
+                    if 'metrics' in recommendation and recommendation['metrics']:
+                        with st.expander(t.get('metrics_details', 'Detalles de métricas')):
+                            # Crear un DataFrame para mejor visualización
+                            metrics_data = []
+                            for key, value in recommendation['metrics'].items():
+                                if not isinstance(value, dict) and key not in ['test_type', 'timestamp']:
+                                    metrics_data.append({"Métrica": key, "Valor": value})
+                            
+                            if metrics_data:
+                                metrics_df = pd.DataFrame(metrics_data)
+                                st.dataframe(metrics_df, use_container_width=True)
+                            else:
+                                st.info(t.get('no_metrics', 'No hay métricas disponibles'))
+
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Error procesando recomendación individual: {str(e)}")
+                continue
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error mostrando recomendaciones de Claude: {str(e)}")
+        st.error(t.get('error_recommendations', 'Error al mostrar recomendaciones de Claude'))