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app.py

@@ -22,21 +22,31 @@ app = Flask(__name__)
 def formatar_brl(valor):
     return f"R$ {valor:,.2f}".replace(",", "X").replace(".", ",").replace("X", ".")
 
-def gerar_analise(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio_final):
-    melhor = max(investimentos_finais, key=investimentos_finais.get)
-    valor_melhor = investimentos_finais[melhor]
-    retorno_pct = ((valor_melhor - capital) / capital) * 100
-    texto = f"""
-    Após análise dos cenários projetados para 5 anos, o investimento <strong>{melhor}</strong> apresenta o melhor desempenho,
-    com um valor final estimado de <strong>{formatar_brl(valor_melhor)}</strong>, equivalente a um retorno de <strong>{retorno_pct:.1f}%</strong>.
-    <br><br>
-    O valor patrimonial do Studio, conforme normas contábeis e profissionais de investimento, representa o valor acumulado do imóvel sem considerar a renda gerada,
-    ou seja, é o aumento do patrimônio bruto estimado. Neste cenário, o valor patrimonial final do Studio é <strong>{formatar_brl(patrimonio_studio_final)}</strong>.
-    """
-    return texto
+import openai
 
+def gerar_analise_ia(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio_final):
+    base_texto = gerar_analise(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio_final)
+    prompt = f"""
+    Você é um analista financeiro experiente. A seguir está uma análise básica dos resultados de investimentos simulados:
 
+    {base_texto}
 
+    Reescreva essa análise de forma mais detalhada, clara e profissional, adequada para ser entregue a um cliente leigo em finanças.
+    Utilize linguagem acessível, exemplos simples e um tom consultivo e amigável.
+    """
+    try:
+        resposta = openai.ChatCompletion.create(
+            model="gpt-4o",
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": "Você é um analista financeiro experiente."},
+                {"role": "user", "content": prompt}
+            ],
+            temperature=0.7
+        )
+        return resposta.choices[0].message.content
+    except Exception as e:
+        # fallback caso ocorra erro na API da OpenAI
+        return base_texto + f"\n\n(Erro ao gerar análise detalhada com IA: {e})"
 
 @app.route("/", methods=["GET", "POST"])
 def index():