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vacío = apagado) ──\nconst AFFILIATE = { amazonTag: \"\", wrapTemplate: \"\" };\nconst SPONSORED: string[] = [];\n\nfunction affiliatize(link: string | null): string | null {\n if (!link) return link;\n try {\n if (AFFILIATE.amazonTag && /amazon\\./i.test(link)) {\n const u = new URL(link);\n u.searchParams.set(\"tag\", AFFILIATE.amazonTag);\n return u.toString();\n }\n if (AFFILIATE.wrapTemplate) {\n return AFFILIATE.wrapTemplate.replace(\"{url}\", encodeURIComponent(link));\n }\n } catch (_) { /* enlace no estándar */ }\n return link;\n}\n\nconst MODELS = [\n \"gemini-3.5-flash\",\n \"gemini-3.1-flash-lite\",\n \"gemini-flash-latest\",\n];\n\nexport default async function (req: Request): Promise {\n const cors = {\n \"Access-Control-Allow-Origin\": \"*\",\n \"Access-Control-Allow-Methods\": \"GET, POST, OPTIONS\",\n \"Access-Control-Allow-Headers\": \"Content-Type\",\n \"Content-Type\": \"application/json; charset=utf-8\",\n };\n const json = (obj: unknown, status = 200) =>\n new Response(JSON.stringify(obj), { status, headers: cors });\n if (req.method === \"OPTIONS\") return new Response(null, { headers: cors });\n\n const url = new URL(req.url);\n const mode = url.searchParams.get(\"mode\");\n\n // ───────── MODO DETECCIÓN (IA) ─────────\n if (mode === \"detect\") {\n const gkey = Deno.env.get(\"GEMINI_KEY\");\n if (!gkey) {\n return json({ error: \"Falta la variable GEMINI_KEY en el motor\" }, 500);\n }\n let body: any;\n try {\n body = await req.json();\n } catch (_) {\n return json({ error: \"Falta el cuerpo de la petición\" }, 400);\n }\n const image = body?.image,\n mime = body?.mime || \"image/jpeg\",\n hl = body?.hl === \"es\" ? \"español\" : (body?.hl || \"español\");\n if (!image) return json({ error: \"Falta la imagen\" }, 400);\n\n const prompt =\n `Eres un experto en moda y en detección de objetos. Detecta las prendas y accesorios que llevan puestos las personas, INCLUIDOS los accesorios reales como bolsos, relojes, gafas, cinturones, gorros o joyas (por ejemplo, un bolso de cuadros es un \"Bolso\"). Reglas: NO inventes prendas y NO incluyas el fondo, el móvil, muebles, el suelo, la piel ni el pelo. NO confundas el estampado, el asa o una parte de una prenda o de un bolso con una prenda distinta. Usa siempre el nombre concreto de la prenda (Bolso, Reloj, Camiseta...), nunca el genérico \"Accesorios\" ni categorías como \"ropa superior\", \"parte de arriba\" o \"prenda inferior\": tanto \"item\" como \"type\" deben ser el nombre real de la prenda. IMPORTANTE: detecta SIEMPRE la camiseta, top o camisa base aunque esté en gran parte cubierta por un chaleco, bolso, chaqueta o abrigo — fíjate en el cuello, los hombros y las mangas que asoman. Para cada prenda devuelve: item (nombre corto en ${hl}), type (tipo en 1-2 palabras), description (color, corte, material, detalles), search_query (consulta de compra optimizada en ${hl}), estimated_price (precio aproximado de mercado, número entero, en la moneda local), box_2d (la caja que rodea EXACTAMENTE esa prenda, formato [ymin, xmin, ymax, xmax] con enteros de 0 a 1000, donde 0,0 es arriba-izquierda), confidence (0-100). Si no hay ropa claramente visible, devuelve un array vacío.`;\n\n const payload = {\n contents: [{\n parts: [{ text: prompt }, {\n inline_data: { mime_type: mime, data: image },\n }],\n }],\n generationConfig: {\n responseMimeType: \"application/json\",\n responseSchema: {\n type: \"ARRAY\",\n items: {\n type: \"OBJECT\",\n properties: {\n item: { type: \"STRING\" },\n type: { type: \"STRING\" },\n description: { type: \"STRING\" },\n search_query: { type: \"STRING\" },\n estimated_price: { type: \"NUMBER\" },\n box_2d: { type: \"ARRAY\", items: { type: \"NUMBER\" } },\n confidence: { type: \"NUMBER\" },\n },\n required: [\n \"item\",\n \"type\",\n \"description\",\n \"search_query\",\n \"estimated_price\",\n \"box_2d\",\n \"confidence\",\n ],\n },\n },\n },\n };\n\n let data: any = null, lastErr = \"\", rate = false;\n for (const m of MODELS) {\n try {\n const r = await fetch(\n `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${m}:generateContent?key=${\n encodeURIComponent(gkey)\n }`,\n {\n method: \"POST\",\n headers: { \"Content-Type\": \"application/json\" },\n body: JSON.stringify(payload),\n },\n );\n if (r.ok) {\n data = await r.json();\n break;\n }\n const t = await r.text();\n if (r.status === 429) {\n rate = true;\n continue;\n }\n lastErr = r.status + \" \" + t.slice(0, 160);\n } catch (e) {\n lastErr = String(e);\n }\n }\n if (!data) {\n return json({\n error: rate\n ? \"Servicio saturado ahora mismo, inténtalo en un minuto.\"\n : (\"No se pudo analizar. \" + lastErr),\n });\n }\n const txt = data?.candidates?.[0]?.content?.parts?.[0]?.text;\n if (!txt) {\n return json({\n error:\n \"No se pudieron reconocer prendas. Prueba con una imagen más clara.\",\n });\n }\n try {\n return json({ items: JSON.parse(txt) });\n } catch (_) {\n return json({ error: \"Respuesta no válida del analizador.\" });\n }\n }\n\n // ───────── MODO ARMARIO: reconoce las prendas de una foto ─────────\n if (mode === \"segment\") {\n const gkey = Deno.env.get(\"GEMINI_KEY\");\n if (!gkey) {\n return json({ error: \"Falta la variable GEMINI_KEY en el motor\" }, 500);\n }\n let body: any;\n try {\n body = await req.json();\n } catch (_) {\n return json({ error: \"Falta el cuerpo de la petición\" }, 400);\n }\n const image = body?.image, mime = body?.mime || \"image/jpeg\";\n if (!image) return json({ error: \"Falta la imagen\" }, 400);\n\n const prompt =\n `Mira esta foto e identifica las PRENDAS DE ROPA y accesorios que aparecen, estén sobre una superficie, colgadas, dobladas o puestas sobre una persona. Devuelve como máximo 4, de la más protagonista a la menos. Si la foto no es perfecta, deduce lo que puedas y responde igualmente.\nPara cada prenda: \"label\" es el nombre concreto en español (Camiseta, Vaqueros, Zapatillas, Bolso, Abrigo...), nunca una categoría genérica. \"box_2d\" es la caja [ymin, xmin, ymax, xmax] que rodea EXACTAMENTE esa prenda, con enteros de 0 a 1000, donde 0,0 es arriba-izquierda. \"search_query\" describe la prenda de forma estándar para buscarla en una tienda (tipo + color + corte), sin mencionar la foto.`;\n\n const payload = {\n contents: [{\n parts: [{ text: prompt }, {\n inline_data: { mime_type: mime, data: image },\n }],\n }],\n generationConfig: {\n temperature: 0.1,\n responseMimeType: \"application/json\",\n responseSchema: {\n type: \"ARRAY\",\n items: {\n type: \"OBJECT\",\n properties: {\n label: { type: \"STRING\" },\n category: {\n type: \"STRING\",\n enum: [\n \"superior\",\n \"inferior\",\n \"calzado\",\n \"abrigo\",\n \"accesorio\",\n ],\n },\n color: { type: \"STRING\" },\n pattern: { type: \"STRING\" },\n formality: { type: \"NUMBER\" },\n warmth: { type: \"NUMBER\" },\n search_query: { type: \"STRING\" },\n box_2d: { type: \"ARRAY\", items: { type: \"NUMBER\" } },\n },\n required: [\n \"label\",\n \"category\",\n \"color\",\n \"pattern\",\n \"formality\",\n \"warmth\",\n \"search_query\",\n \"box_2d\",\n ],\n },\n },\n },\n };\n\n let lastErr = \"\", rate = false;\n for (const m of MODELS) {\n try {\n const r = await fetch(\n `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${m}:generateContent?key=${\n encodeURIComponent(gkey)\n }`,\n {\n method: \"POST\",\n headers: { \"Content-Type\": \"application/json\" },\n body: JSON.stringify(payload),\n },\n );\n if (!r.ok) {\n const t = await r.text();\n if (r.status === 429) {\n rate = true;\n continue;\n }\n lastErr = r.status + \" \" + t.slice(0, 160);\n continue;\n }\n const d = await r.json();\n const t = d?.candidates?.[0]?.content?.parts?.[0]?.text;\n if (!t) continue;\n let arr: any;\n try {\n arr = JSON.parse(t);\n } catch (_) {\n continue;\n }\n if (!Array.isArray(arr)) arr = [arr];\n const items = arr.filter((x: any) => x && x.label).map((x: any) => ({\n label: x.label,\n category: x.category || \"superior\",\n color: x.color || \"\",\n pattern: x.pattern || \"\",\n formality: x.formality || 3,\n warmth: x.warmth || 3,\n search_query: x.search_query || x.label,\n box_2d: (Array.isArray(x.box_2d) && x.box_2d.length === 4)\n ? x.box_2d\n : [0, 0, 1000, 1000],\n })).slice(0, 4);\n if (!items.length) {\n return json({\n error: \"No hemos reconocido ninguna prenda en la foto.\",\n });\n }\n return json({ items });\n } catch (e) {\n lastErr = String(e);\n }\n }\n return json({\n error: rate\n ? \"Servicio saturado, inténtalo en un minuto.\"\n : (\"No se pudo procesar la prenda. \" + lastErr),\n });\n }\n\n // ───────── MODO RECREAR: foto de producto de la prenda (como Alta) ─────────\n if (mode === \"recreate\") {\n const gkey = Deno.env.get(\"GEMINI_KEY\");\n if (!gkey) {\n return json({ error: \"Falta la variable GEMINI_KEY en el motor\" }, 500);\n }\n let body: any;\n try {\n body = await req.json();\n } catch (_) {\n return json({ error: \"Falta el cuerpo de la petición\" }, 400);\n }\n const image = body?.image, mime = body?.mime || \"image/jpeg\";\n const label = (body?.label || \"prenda\").slice(0, 60);\n if (!image) return json({ error: \"Falta la imagen\" }, 400);\n\n const IMG_MODELS = [\n \"gemini-3.1-flash-image-preview\", // Nano Banana 2\n \"gemini-2.5-flash-image\", // Nano Banana\n \"gemini-3-pro-image-preview\", // Nano Banana Pro\n ];\n const prompt =\n `Recrea la prenda de esta foto (${label}) como una foto de producto de catálogo de tienda online: la prenda COMPLETA y extendida en plano, aunque en la foto original esté puesta sobre una persona, doblada o parcialmente cortada. Centrada, sobre fondo blanco liso y uniforme, con iluminación suave de estudio. Sin personas, sin percha, sin sombras duras y sin texto. Es imprescindible mantener EXACTAMENTE su color real, su tejido, su estampado, su cuello, sus mangas y todos sus detalles visibles. Devuelve solo la imagen.`;\n\n const payload = {\n contents: [{\n parts: [{ text: prompt }, {\n inline_data: { mime_type: mime, data: image },\n }],\n }],\n generationConfig: { responseModalities: [\"TEXT\", \"IMAGE\"] },\n };\n\n const tried: string[] = [];\n for (const m of IMG_MODELS) {\n try {\n const ctrl = new AbortController();\n const to = setTimeout(() => ctrl.abort(), 45000);\n let r: Response;\n try {\n r = await fetch(\n `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${m}:generateContent?key=${\n encodeURIComponent(gkey)\n }`,\n {\n method: \"POST\",\n headers: { \"Content-Type\": \"application/json\" },\n body: JSON.stringify(payload),\n signal: ctrl.signal,\n },\n );\n } finally {\n clearTimeout(to);\n }\n if (!r.ok) {\n const t = await r.text();\n tried.push(m + \": \" + r.status + \" \" + t.slice(0, 120));\n continue;\n }\n const d = await r.json();\n const parts = d?.candidates?.[0]?.content?.parts || [];\n const img = parts.find((pt: any) =>\n pt.inlineData?.data || pt.inline_data?.data\n );\n if (img) {\n const dat = img.inlineData || img.inline_data;\n return json({\n image: dat.data,\n mime: dat.mimeType || dat.mime_type || \"image/png\",\n model: m,\n });\n }\n tried.push(m + \": sin imagen en la respuesta\");\n } catch (e) {\n tried.push(m + \": \" + String(e).slice(0, 90));\n }\n }\n return json({ image: null, err: tried.join(\" | \") });\n }\n\n // ───────── MODO SILUETA: recorta la prenda sobre fondo transparente ─────────\n if (mode === \"mask\") {\n const gkey = Deno.env.get(\"GEMINI_KEY\");\n if (!gkey) {\n return json({ error: \"Falta la variable GEMINI_KEY en el motor\" }, 500);\n }\n let body: any;\n try {\n body = await req.json();\n } catch (_) {\n return json({ error: \"Falta el cuerpo de la petición\" }, 400);\n }\n const image = body?.image, mime = body?.mime || \"image/jpeg\";\n const label = (body?.label || \"clothing item\").slice(0, 60);\n if (!image) return json({ error: \"Falta la imagen\" }, 400);\n\n const payload = {\n contents: [{\n parts: [\n {\n text:\n `Give the segmentation masks for the ${label} in this photo. Output a JSON list of segmentation masks where each entry contains the 2D bounding box in the key \"box_2d\", the segmentation mask in key \"mask\", and the text label in the key \"label\". Use descriptive labels.`,\n },\n { inline_data: { mime_type: mime, data: image } },\n ],\n }],\n generationConfig: { temperature: 0 },\n };\n\n // Un solo intento y con reloj: si tarda, la app ya tiene su recorte\n try {\n const ctrl = new AbortController();\n const to = setTimeout(() => ctrl.abort(), 22000);\n let r: Response;\n try {\n r = await fetch(\n `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${\n MODELS[0]\n }:generateContent?key=${encodeURIComponent(gkey)}`,\n {\n method: \"POST\",\n headers: { \"Content-Type\": \"application/json\" },\n body: JSON.stringify(payload),\n signal: ctrl.signal,\n },\n );\n } finally {\n clearTimeout(to);\n }\n if (!r.ok) return json({ mask: null });\n const d = await r.json();\n let t = (d?.candidates?.[0]?.content?.parts?.[0]?.text || \"\").replace(\n /^[\\s\\S]*?```(?:json)?/i,\n \"\",\n ).replace(/```[\\s\\S]*$/, \"\").trim();\n const i2 = t.indexOf(\"[\"), j2 = t.lastIndexOf(\"]\");\n if (i2 >= 0 && j2 > i2) t = t.slice(i2, j2 + 1);\n const arr = JSON.parse(t);\n const m0 = Array.isArray(arr) ? arr[0] : arr;\n if (m0 && m0.mask) {\n return json({\n mask: m0.mask,\n box_2d: Array.isArray(m0.box_2d) ? m0.box_2d : null,\n });\n }\n } catch (_) { /* sin silueta: la app se queda con su recorte */ }\n return json({ mask: null });\n }\n\n // ───────── MODO VALIDAR: comprueba que la foto sirve ─────────\n if (mode === \"validate\") {\n const gkey = Deno.env.get(\"GEMINI_KEY\");\n if (!gkey) {\n return json({ error: \"Falta la variable GEMINI_KEY en el motor\" }, 500);\n }\n let body: any;\n try {\n body = await req.json();\n } catch (_) {\n return json({ error: \"Falta el cuerpo de la petición\" }, 400);\n }\n const image = body?.image,\n mime = body?.mime || \"image/jpeg\",\n kind = body?.kind === \"body\" ? \"body\" : \"face\";\n if (!image) return json({ error: \"Falta la imagen\" }, 400);\n\n // Criterio DELIBERADAMENTE PERMISIVO: solo rechazamos lo que es claramente inservible\n const prompt = kind === \"face\"\n ? `¿Se ve la cara de una persona en esta foto? Responde ok=true si hay una persona y se le distingue la cara, aunque la foto no sea perfecta, esté algo girada, tenga gafas, sombra o poca calidad. Responde ok=false SOLO si no aparece ninguna persona, si la cara no sale en absoluto, o si es un objeto, un animal, un dibujo o una captura de pantalla. En la duda, responde ok=true.`\n : `¿Se ve el cuerpo de una persona en esta foto? Responde ok=true si aparece una persona y se ve buena parte de su cuerpo (aproximadamente de la cabeza a las rodillas o más), aunque la foto no sea perfecta, esté algo lejos, sentada, girada o con poca calidad, y aunque haya alguien más de fondo. Responde ok=false SOLO si no aparece ninguna persona, si solo se ve la cara o el busto, o si es un objeto, un animal, un dibujo o una captura de pantalla. En la duda, responde ok=true.`;\n\n const payload = {\n contents: [{\n parts: [{ text: prompt }, {\n inline_data: { mime_type: mime, data: image },\n }],\n }],\n generationConfig: {\n temperature: 0,\n responseMimeType: \"application/json\",\n responseSchema: {\n type: \"OBJECT\",\n properties: { ok: { type: \"BOOLEAN\" }, reason: { type: \"STRING\" } },\n required: [\"ok\", \"reason\"],\n },\n },\n };\n\n for (const m of MODELS) {\n try {\n const r = await fetch(\n `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${m}:generateContent?key=${\n encodeURIComponent(gkey)\n }`,\n {\n method: \"POST\",\n headers: { \"Content-Type\": \"application/json\" },\n body: JSON.stringify(payload),\n },\n );\n if (!r.ok) continue;\n const d = await r.json();\n const t = d?.candidates?.[0]?.content?.parts?.[0]?.text;\n if (t) {\n try {\n return json(JSON.parse(t));\n } catch (_) { /* siguiente modelo */ }\n }\n } catch (_) { /* siguiente modelo */ }\n }\n // Si no se puede comprobar, no bloqueamos al usuario\n return json({ ok: true, reason: \"\" });\n }\n\n // ───────── MODO BIENVENIDA: correo al crear cuenta ─────────\n if (mode === \"welcome\") {\n let body: any;\n try {\n body = await req.json();\n } catch (_) {\n return json({ error: \"Falta el cuerpo de la petición\" }, 400);\n }\n const to = (body?.email || \"\").trim();\n if (!/^[^@\\s]+@[^@\\s]+\\.[^@\\s]+$/.test(to)) {\n return json({ error: \"Correo no válido\" }, 400);\n }\n\n const rkey = Deno.env.get(\"RESEND_KEY\");\n const from = Deno.env.get(\"MAIL_FROM\"); // p. ej. \"Lainel \"\n if (!rkey || !from) {\n return json({\n ok: false,\n skipped: \"Sin RESEND_KEY o MAIL_FROM configurados\",\n });\n }\n\n const html =\n `\n

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`;\n\n try {\n const r = await fetch(\"https://api.resend.com/emails\", {\n method: \"POST\",\n headers: {\n \"Authorization\": \"Bearer \" + rkey,\n \"Content-Type\": \"application/json\",\n },\n body: JSON.stringify({\n from,\n to,\n subject: \"Bienvenido a Lainel\",\n html,\n }),\n });\n if (!r.ok) {\n return json({ ok: false, error: (await r.text()).slice(0, 200) });\n }\n return json({ ok: true });\n } catch (e) {\n return json({ ok: false, error: String(e) });\n }\n }\n\n // ───────── MODO HUECOS: qué le falta al armario ─────────\n if (mode === \"gaps\") {\n const gkey = Deno.env.get(\"GEMINI_KEY\");\n if (!gkey) {\n return json({ error: \"Falta la variable GEMINI_KEY en el motor\" }, 500);\n }\n let body: any;\n try {\n body = await req.json();\n } catch (_) {\n return json({ error: \"Falta el cuerpo de la petición\" }, 400);\n }\n const items = Array.isArray(body?.items) ? body.items : [];\n const style = body?.style || {};\n const list = items.map((it: any) =>\n `${it.label} · ${it.color || \"\"} · ${it.category} · formalidad ${\n it.formality ?? 3\n } · abrigo ${it.warmth ?? 3}`\n ).join(\"\\n\") || \"(armario vacío)\";\n\n const prompt = `Eres un asesor de imagen. Este es el armario de una persona:\n${list}\n\nPerfil: viste ropa ${style.gender || \"sin preferencia\"}; ocupación: ${\n style.job || \"sin especificar\"\n }; estilos preferidos: ${\n (style.tags || []).join(\", \") || \"sin especificar\"\n }.\n\nDime las 4 prendas que MÁS le faltan para poder vestirse bien todo el año y para todas sus ocasiones habituales. Prioriza piezas versátiles y combinables con lo que ya tiene, no caprichos.\nPara cada una devuelve: \"label\" (nombre corto de la prenda en español), \"category\" (una de: superior, inferior, calzado, abrigo, accesorio), \"why\" (UNA frase corta en español explicando qué le desbloquea, máximo 14 palabras), \"search_query\" (consulta de compra en español, tipo de prenda + color + corte), \"combos\" (número aproximado de conjuntos nuevos que le permitiría montar).\nNo repitas prendas que ya tiene.`;\n\n const payload = {\n contents: [{ parts: [{ text: prompt }] }],\n generationConfig: {\n temperature: 0.4,\n responseMimeType: \"application/json\",\n responseSchema: {\n type: \"ARRAY\",\n items: {\n type: \"OBJECT\",\n properties: {\n label: { type: \"STRING\" },\n category: {\n type: \"STRING\",\n enum: [\n \"superior\",\n \"inferior\",\n \"calzado\",\n \"abrigo\",\n \"accesorio\",\n ],\n },\n why: { type: \"STRING\" },\n search_query: { type: \"STRING\" },\n combos: { type: \"NUMBER\" },\n },\n required: [\"label\", \"category\", \"why\", \"search_query\", \"combos\"],\n },\n },\n },\n };\n\n for (const m of MODELS) {\n try {\n const r = await fetch(\n `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${m}:generateContent?key=${\n encodeURIComponent(gkey)\n }`,\n {\n method: \"POST\",\n headers: { \"Content-Type\": \"application/json\" },\n body: JSON.stringify(payload),\n },\n );\n if (!r.ok) {\n continue;\n }\n const d = await r.json();\n const t = d?.candidates?.[0]?.content?.parts?.[0]?.text;\n if (t) {\n try {\n return json({ gaps: JSON.parse(t) });\n } catch (_) { /* siguiente */ }\n }\n } catch (_) { /* siguiente */ }\n }\n return json({ error: \"No se ha podido analizar tu armario ahora mismo.\" });\n }\n\n // ───────── MODO MALETA: qué llevarse de viaje ─────────\n if (mode === \"packing\") {\n const gkey = Deno.env.get(\"GEMINI_KEY\");\n if (!gkey) {\n return json({ error: \"Falta la variable GEMINI_KEY en el motor\" }, 500);\n }\n let body: any;\n try {\n body = await req.json();\n } catch (_) {\n return json({ error: \"Falta el cuerpo de la petición\" }, 400);\n }\n const items = Array.isArray(body?.items) ? body.items : [];\n if (items.length < 3) {\n return json({ error: \"Necesitas al menos tres prendas en el armario.\" });\n }\n const dest = (body?.dest || \"\").slice(0, 120);\n const days = Math.min(30, Math.max(1, body?.days || 3));\n const plan = (body?.plan || \"\").slice(0, 200);\n const style = body?.style || {};\n const list = items.map((it: any) =>\n `${it.id}: ${it.label} · ${\n it.color || \"\"\n } · ${it.category} · formalidad ${it.formality ?? 3} · abrigo ${\n it.warmth ?? 3\n }`\n ).join(\"\\n\");\n\n const prompt =\n `Eres un asesor de imagen preparando una maleta. Armario disponible:\n${list}\n\nViaje: destino \"${dest}\", duración ${days} día${days === 1 ? \"\" : \"s\"}${\n plan ? `, planes: \"${plan}\"` : \"\"\n }.\nPerfil: viste ropa ${style.gender || \"sin preferencia\"}; estilos: ${\n (style.tags || []).join(\", \") || \"sin especificar\"\n }.\n\nTen en cuenta el clima típico de ese destino en esta época del año. Haz una maleta INTELIGENTE: pocas prendas que combinen entre sí y den para todos los días, sin repetir conjuntos.\nDevuelve: \"summary\" (una frase corta en español sobre el clima y el enfoque de la maleta), \"take\" (array con los ids de las prendas del armario que debe meter), \"missing\" (array de 0 a 3 objetos con \"label\" y \"why\", prendas que le harían falta y no tiene), \"looks\" (array de hasta 4 objetos con \"name\", \"occasion\" e \"items\" con ids, conjuntos que podrá montar con lo que lleva).\nNo inventes ids que no estén en la lista.`;\n\n const payload = {\n contents: [{ parts: [{ text: prompt }] }],\n generationConfig: {\n temperature: 0.5,\n responseMimeType: \"application/json\",\n responseSchema: {\n type: \"OBJECT\",\n properties: {\n summary: { type: \"STRING\" },\n take: { type: \"ARRAY\", items: { type: \"STRING\" } },\n missing: {\n type: \"ARRAY\",\n items: {\n type: \"OBJECT\",\n properties: {\n label: { type: \"STRING\" },\n why: { type: \"STRING\" },\n },\n required: [\"label\", \"why\"],\n },\n },\n looks: {\n type: \"ARRAY\",\n items: {\n type: \"OBJECT\",\n properties: {\n name: { type: \"STRING\" },\n occasion: { type: \"STRING\" },\n items: { type: \"ARRAY\", items: { type: \"STRING\" } },\n },\n required: [\"name\", \"occasion\", \"items\"],\n },\n },\n },\n required: [\"summary\", \"take\", \"looks\"],\n },\n },\n };\n\n for (const m of MODELS) {\n try {\n const r = await fetch(\n `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${m}:generateContent?key=${\n encodeURIComponent(gkey)\n }`,\n {\n method: \"POST\",\n headers: { \"Content-Type\": \"application/json\" },\n body: JSON.stringify(payload),\n },\n );\n if (!r.ok) continue;\n const d = await r.json();\n const t = d?.candidates?.[0]?.content?.parts?.[0]?.text;\n if (t) {\n try {\n return json({ packing: JSON.parse(t) });\n } catch (_) { /* siguiente */ }\n }\n } catch (_) { /* siguiente */ }\n }\n return json({ error: \"No se ha podido preparar la maleta ahora mismo.\" });\n }\n\n // ───────── MODO RASGOS: lee el avatar para personalizar los outfits ─────────\n if (mode === \"traits\") {\n const gkey = Deno.env.get(\"GEMINI_KEY\");\n if (!gkey) {\n return json({ error: \"Falta la variable GEMINI_KEY en el motor\" }, 500);\n }\n let body: any;\n try {\n body = await req.json();\n } catch (_) {\n return json({ error: \"Falta el cuerpo de la petición\" }, 400);\n }\n const face = body?.face, full = body?.body;\n if (!face && !full) {\n return json({ error: \"Faltan las fotos del avatar\" }, 400);\n }\n\n const parts: any[] = [{\n text:\n `Eres un asesor de imagen. A partir de estas fotos de una persona, describe de forma neutral y respetuosa sus rasgos para poder recomendarle ropa que le favorezca. No juzgues el aspecto físico ni menciones peso ni atractivo. Devuelve un JSON con:\n\"undertone\": \"cálido\", \"frío\" o \"neutro\" (subtono de piel),\n\"contrast\": \"alto\", \"medio\" o \"bajo\" (contraste entre pelo, piel y ojos),\n\"hair\": color de pelo en una palabra,\n\"palette\": array de 4 a 6 colores de ropa en español que le favorecerían,\n\"avoid\": array de 1 a 3 colores en español que le favorecerían menos,\n\"shape\": la forma corporal general en una palabra (\"recta\", \"triángulo\", \"triángulo invertido\", \"reloj de arena\", \"ovalada\"),\n\"proportion\": \"piernas largas\", \"torso largo\" o \"equilibrado\",\n\"fit_tips\": array de 2 a 3 consejos breves en español sobre qué cortes y largos le sientan mejor.\nSi solo hay una foto, deduce lo que puedas y deja el resto con valores razonables.`,\n }];\n if (face) {\n parts.push({ inline_data: { mime_type: \"image/jpeg\", data: face } });\n }\n if (full) {\n parts.push({ inline_data: { mime_type: \"image/jpeg\", data: full } });\n }\n\n const payload = {\n contents: [{ parts }],\n generationConfig: {\n temperature: 0.2,\n responseMimeType: \"application/json\",\n responseSchema: {\n type: \"OBJECT\",\n properties: {\n undertone: { type: \"STRING\" },\n contrast: { type: \"STRING\" },\n hair: { type: \"STRING\" },\n palette: { type: \"ARRAY\", items: { type: \"STRING\" } },\n avoid: { type: \"ARRAY\", items: { type: \"STRING\" } },\n shape: { type: \"STRING\" },\n proportion: { type: \"STRING\" },\n fit_tips: { type: \"ARRAY\", items: { type: \"STRING\" } },\n },\n required: [\"undertone\", \"contrast\", \"palette\", \"shape\", \"fit_tips\"],\n },\n },\n };\n\n for (const m of MODELS) {\n try {\n const r = await fetch(\n `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${m}:generateContent?key=${\n encodeURIComponent(gkey)\n }`,\n {\n method: \"POST\",\n headers: { \"Content-Type\": \"application/json\" },\n body: JSON.stringify(payload),\n },\n );\n if (!r.ok) continue;\n const d = await r.json();\n const t = d?.candidates?.[0]?.content?.parts?.[0]?.text;\n if (t) {\n try {\n return json({ traits: JSON.parse(t) });\n } catch (_) { /* siguiente */ }\n }\n } catch (_) { /* siguiente */ }\n }\n return json({ error: \"No se han podido leer los rasgos ahora mismo.\" });\n }\n\n // ───────── MODO OUTFITS: combina las prendas del armario ─────────\n if (mode === \"outfits\") {\n const gkey = Deno.env.get(\"GEMINI_KEY\");\n if (!gkey) {\n return json({ error: \"Falta la variable GEMINI_KEY en el motor\" }, 500);\n }\n let body: any;\n try {\n body = await req.json();\n } catch (_) {\n return json({ error: \"Falta el cuerpo de la petición\" }, 400);\n }\n const items = Array.isArray(body?.items) ? body.items : [];\n if (items.length < 2) {\n return json({ error: \"Añade al menos dos prendas al armario.\" });\n }\n const style = body?.style || {};\n const traits = body?.traits || null;\n const combos = Array.isArray(body?.combos) ? body.combos : [];\n const weather = body?.weather || null; // { max, min, rain, desc }\n const occasion = (body?.occasion || \"\").slice(0, 200);\n const worn = Array.isArray(body?.worn) ? body.worn.slice(0, 20) : [];\n const want = Math.min(8, Math.max(1, body?.want || 8));\n\n const list = items.map((it: any) =>\n `${it.id}: ${it.label} · ${it.color || \"\"} ${\n it.pattern || \"\"\n } · categoría ${it.category} · formalidad ${it.formality ?? 3} · abrigo ${\n it.warmth ?? 3\n }`\n ).join(\"\\n\");\n const pre = combos.length\n ? `\\nCombinaciones válidas ya calculadas (usa SOLO estas, identificadas por sus ids):\\n${\n combos.map((c: any, i: number) => `${i}: [${c.join(\", \")}]`).join(\"\\n\")\n }\\n`\n : \"\";\n\n const prompt =\n `Eres un estilista personal. Este es el armario de una persona:\n${list}\n${pre}\nPerfil de estilo: viste ropa ${style.gender || \"sin preferencia\"}; ocupación: ${\n style.job || \"sin especificar\"\n }; estilos preferidos: ${\n (style.tags || []).join(\", \") || \"sin especificar\"\n }.\n${\n traits\n ? `Rasgos de la persona (de su avatar): subtono de piel ${\n traits.undertone || \"?\"\n }, contraste ${traits.contrast || \"?\"}, pelo ${\n traits.hair || \"?\"\n }, forma corporal ${traits.shape || \"?\"}, proporción ${\n traits.proportion || \"?\"\n }. Colores que le favorecen: ${\n (traits.palette || []).join(\", \")\n }. Colores que le favorecen menos: ${\n (traits.avoid || []).join(\", \") || \"ninguno en concreto\"\n }. Cortes recomendados: ${(traits.fit_tips || []).join(\"; \")}.`\n : \"\"\n }\n\n${\n weather\n ? `Tiempo previsto para hoy: máxima ${weather.max}°C, mínima ${weather.min}°C, probabilidad de lluvia ${weather.rain}%${\n weather.desc ? \" (\" + weather.desc + \")\" : \"\"\n }. Ten muy en cuenta el abrigo de cada prenda: no propongas abrigo con calor ni ropa ligera con frío, y si puede llover evita prendas delicadas.`\n : \"\"\n }\n${\n occasion\n ? `El usuario ha pedido algo concreto: \"${occasion}\". Prioriza por encima de todo que el conjunto sirva para eso.`\n : \"\"\n }\n${\n worn.length\n ? `Ha llevado hace poco estas prendas (ids): ${\n worn.join(\", \")\n }. Intenta no repetirlas si hay alternativas; no es obligatorio.`\n : \"\"\n }\n\nElige las MEJORES combinaciones y devuélvelas ordenadas de mejor a peor, máximo ${want}.\nPara cada una devuelve: \"items\" (array con los ids de las prendas), \"name\" (nombre corto y atractivo del outfit en español, máximo 4 palabras), \"occasion\" (para qué ocasión sirve, 2-4 palabras en español), \"why\" (UNA sola frase corta en español, de 12 palabras como máximo, explicando por qué funciona${\n traits\n ? \", mencionando cuando venga a cuento cómo favorece a esta persona en concreto por sus colores o su forma corporal\"\n : \"\"\n }), \"score\" (0-100${\n traits\n ? \", donde pesa tanto que el conjunto combine bien como que le favorezca a ella según sus rasgos\"\n : \"\"\n }).\nNo repitas combinaciones. No inventes ids que no estén en la lista.`;\n\n const payload = {\n contents: [{ parts: [{ text: prompt }] }],\n generationConfig: {\n temperature: 0.6,\n responseMimeType: \"application/json\",\n responseSchema: {\n type: \"ARRAY\",\n items: {\n type: \"OBJECT\",\n properties: {\n items: { type: \"ARRAY\", items: { type: \"STRING\" } },\n name: { type: \"STRING\" },\n occasion: { type: \"STRING\" },\n why: { type: \"STRING\" },\n score: { type: \"NUMBER\" },\n },\n required: [\"items\", \"name\", \"occasion\", \"why\", \"score\"],\n },\n },\n },\n };\n\n for (const m of MODELS) {\n try {\n const r = await fetch(\n `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${m}:generateContent?key=${\n encodeURIComponent(gkey)\n }`,\n {\n method: \"POST\",\n headers: { \"Content-Type\": \"application/json\" },\n body: JSON.stringify(payload),\n },\n );\n if (!r.ok) continue;\n const d = await r.json();\n const t = d?.candidates?.[0]?.content?.parts?.[0]?.text;\n if (t) {\n try {\n return json({ outfits: JSON.parse(t) });\n } catch (_) { /* siguiente */ }\n }\n } catch (_) { /* siguiente */ }\n }\n return json({ error: \"No se han podido crear los outfits ahora mismo.\" });\n }\n\n // ───────── MODO PORTADA ─────────\n if (mode === \"thumb\") {\n const target = url.searchParams.get(\"url\");\n if (!target) return json({ error: \"Falta el parámetro url\" }, 400);\n try {\n let thumb: string | null = null;\n if (/tiktok\\.com/i.test(target)) {\n const o = await fetch(\n \"https://www.tiktok.com/oembed?url=\" + encodeURIComponent(target),\n )\n .then((r) => r.json()).catch(() => null);\n if (o && o.thumbnail_url) thumb = o.thumbnail_url;\n }\n if (!thumb) {\n const html = await fetch(target, {\n headers: { \"user-agent\": \"Mozilla/5.0 (compatible; LainelBot/1.0)\" },\n })\n .then((r) => r.text()).catch(() => \"\");\n const m =\n html.match(\n /property=[\"']og:image[\"'][^>]*content=[\"']([^\"']+)[\"']/i,\n ) ||\n html.match(/content=[\"']([^\"']+)[\"'][^>]*property=[\"']og:image[\"']/i);\n if (m) thumb = m[1].replace(/&/g, \"&\");\n }\n if (!thumb) {\n return json({\n error: \"No pude sacar la imagen del enlace. Prueba con una captura.\",\n });\n }\n const ir = await fetch(thumb);\n const buf = new Uint8Array(await ir.arrayBuffer());\n const mime = ir.headers.get(\"content-type\") || \"image/jpeg\";\n let bin = \"\";\n const chunk = 0x8000;\n for (let i = 0; i < buf.length; i += chunk) {\n bin += String.fromCharCode(...buf.subarray(i, i + chunk));\n }\n return json({ image: \"data:\" + mime + \";base64,\" + btoa(bin) });\n } catch (e) {\n return json({ error: \"Error al obtener el enlace: \" + String(e) });\n }\n }\n\n // ───────── MODO PRODUCTOS (Google Shopping) ─────────\n const q = url.searchParams.get(\"q\");\n const gl = (url.searchParams.get(\"gl\") || \"es\").toLowerCase();\n const hl = url.searchParams.get(\"hl\") || \"es\";\n if (!q) return json({ error: \"Falta el parámetro q\" }, 400);\n\n const key = Deno.env.get(\"SERPAPI_KEY\");\n if (!key) return json({ error: \"Falta la variable SERPAPI_KEY\" }, 500);\n\n async function shop(query: string): Promise {\n const api = `https://serpapi.com/search.json?engine=google_shopping` +\n `&q=${encodeURIComponent(query)}&gl=${gl}&hl=${hl}&api_key=${key}`;\n const r = await fetch(api);\n const d = await r.json();\n return d.shopping_results || [];\n }\n\n try {\n let raw = await shop(q);\n if (!raw.length) {\n const short = q.split(/\\s+/).slice(0, 3).join(\" \");\n if (short && short.toLowerCase() !== q.toLowerCase()) {\n raw = await shop(short);\n }\n }\n const prio = PRIORITY[gl] || [];\n const isSpon = (src: string) =>\n SPONSORED.some((s) => (src || \"\").toLowerCase().includes(s));\n const score = (src: string) => {\n if (isSpon(src)) return -1;\n const s = (src || \"\").toLowerCase();\n for (let i = 0; i < prio.length; i++) if (s.includes(prio[i])) return i;\n return 999;\n };\n raw.sort((a: any, b: any) => score(a.source) - score(b.source));\n const items = raw.slice(0, 12).map((p: any) => ({\n title: p.title,\n price: p.price ?? null,\n thumbnail: p.thumbnail ?? null,\n link: affiliatize(p.product_link ?? p.link ?? null),\n source: p.source ?? \"\",\n rating: p.rating ?? null,\n sponsored: isSpon(p.source || \"\"),\n }));\n return json({ items });\n } catch (e) {\n return json({ error: String(e) }, 502);\n }\n}","deleted","label","children",[],"path",[41],{"_39":40,"_13":41,"_42":43,"_44":-5,"_45":46,"_47":48,"_49":34,"_50":64,"_16":52,"_53":54,"_55":56,"_57":36,"_58":-5,"_61":65},["D",1784574356663],[41],"pulls",0,"branches",1,"forks","envVars",{"_75":77,"_78":67},"connections",{"_75":67,"_76":67},"count","unfilledCount",3,"emptyCount","c3ecb469-634e-4f35-a1e1-96c537640542",["D",1783863456412],"deletedAt","legacyEnvVars","privacy","public","httpPrivacy","description","Motor de busqueda para la app","imageUrl","userId","59ab012b-2616-4efb-833d-dd6bb3b804b8","pinnedFileId","pinPreview","pinMigrated","screenshotVersion","likeCount","orgId","019f568a-c4c6-76ac-bc9a-653ba81f25cd","tursoName","c3ecb469634e4f35a1e196c537640542","tursoHostname","c3ecb469634e4f35a1e196c537640542-val-town.aws-us-east-2.turso.io","tursoMeasuredAt",["D",1789472446807],"pinned","userPerm","r","valPerm","blobPerm","rw","emailPerm","sqlitePerm","projectPerm","telemetryPerm","user",{"_11":12,"_137":133},"org",{"_11":12,"_130":131,"_132":133,"_89":90,"_134":135,"_136":36},"branch",{"_16":48,"_13":121,"_39":46,"_122":79,"_123":-5,"_124":-5,"_125":-5,"_126":-5,"_127":-5,"_128":14,"_129":12},"isOwned","main","projectId","forkedBranchId","forkedBranchVersion","forkedProjectPrivacy","forkedProjectId","forkedProjectOrgId","projectName","userHandle","displayName","Roger San Mateo","avatar","https://lh3.googleusercontent.com/a/ACg8ocI2Njxv7_QFu4-YSWRaVXxIQKiBxcAluqzPtDIlkS8vboc1eg=s96-c","tier","free","canRestrictVals","profileImageUrl","","adoptOrgId",{"_39":79,"_13":14,"_50":164,"_81":-5,"_82":36,"_83":84,"_85":84,"_86":87,"_88":-5,"_89":90,"_91":-5,"_92":36,"_93":-5,"_94":-5,"_95":67,"_96":97,"_98":99,"_100":101,"_102":165,"_104":-5,"_105":106,"_107":106,"_108":109,"_110":109,"_111":109,"_112":106,"_113":106,"_114":166,"_116":167,"_118":168,"_120":36},"tree",[161],[161],{"_66":67,"_68":69,"_70":67,"_71":159,"_73":160},[157],"file","upstreamProject","upstreamBranch","emptyEnvVars","flags",[],"hasHttpFiles","grants","orgs","customDomains",{},{"_39":40,"_13":41,"_42":43,"_44":-5,"_45":46,"_47":48,"_49":34,"_50":64,"_16":52,"_53":54,"_55":56,"_57":36,"_58":-5,"_61":158},[41],{"_75":77,"_78":67},{"_75":67,"_76":67},{"_39":40,"_13":41,"_42":43,"_44":-5,"_45":46,"_47":48,"_49":34,"_50":51,"_16":52,"_53":54,"_55":56,"_57":36,"_58":-5,"_59":162,"_61":163},[],[41],["D",1783863456412],["D",1789472446807],{"_11":12,"_137":133},{"_11":12,"_130":131,"_132":133,"_89":90,"_134":135,"_136":36},{"_16":48,"_13":121,"_39":46,"_122":79,"_123":-5,"_124":-5,"_125":-5,"_126":-5,"_127":-5,"_128":14,"_129":12},"ctx",{"_114":-5,"_154":202,"_203":204,"_205":206,"_207":36,"_208":36,"_209":36,"_210":34,"_211":-5,"_212":-7,"_213":-7,"_214":67,"_215":36,"_216":36,"_217":-5,"_218":36,"_219":36,"_220":36,"_221":-5},"ENV",{"_173":174,"_175":176,"_177":121,"_178":179,"_180":181,"_182":183,"_184":185,"_186":187,"_188":189,"_190":191,"_192":193,"_194":195,"_196":197,"_198":199,"_200":201},"REACT_APP_SENTRY_DSN","https://586020d86f05489db63a554690acf1e9@o1398359.ingest.sentry.io/6724499","RENDER_GIT_COMMIT","e87eb04e707cf64e7e532c8e8ec395f209e17f15","RENDER_GIT_BRANCH","POSTHOG_API_TOKEN","phc_nmoyuAkStEZuUp69rYlg1DZgrIt19Gx0Y4Hwf8tGgJP","POSTHOG_API_HOST","https://wart.val.town","WEB_API_TEMPLATE","https://{val}.web.val.run","APP_URL","https://www.val.town","MODULE_URL","https://esm.town","VANITY_WEB_API_TEMPLATE","https://{label}.val.run/","DENOLS_URL","https://lsp.val.town","NODE_ENV","production","CLOUDFLARE_TURNSTILE_SITE_KEY","0x4AAAAAACtaIZJH7s9rBMZ6","GOOGLE_CLIENT_ID","875989696899-jtsqkhlbdv5jrlsk8631p7ipjg3c6o62.apps.googleusercontent.com","STRIPE_PUBLISHABLE_KEY","pk_live_51N2zvWEpZTTLipIkVEwXrUG9AT0yeOOEYxszarZT1jpsZV58Ly6wlg3SltZpHN26CUalOBmUSY7adQRQiSkCZz2500qSXNkf8Y","API_URL","https://api.val.town",[],"preferencesKeybindings","default","preferencesTheme","light","preferencesFixers","preferencesCopilot","preferencesSelectionAi","preferencesCloseBrackets","preferencesChatPanelState","preferencesDprint","preferencesDenofmt","notificationCount","flagDenols","isBusinessOrgMember","businessOrgHandle","isBusinessOrgAdmin","isHigherTownieTier","navCollapsed","currentOrgId"]