Versiones Actualizadas

Backend: 1.2.12 → 1.2.13
Frontend: 1.3.8 → 1.3.9
💡 Beneficios
Mejor UX: El mecánico no ve un chat vacío, sino orientación inmediata
Contextualizado: El asistente menciona lo que ya conoce de la inspección
Guía clara: Indica qué puede hacer el asistente según las instrucciones configuradas
Eficiente: Solo se genera una vez por sesión de chat

backend/app/main.py

@@ -278,7 +278,7 @@ def extract_pdf_text_smart(pdf_content: bytes, max_chars: int = None) -> dict:
         }
 
 
-BACKEND_VERSION = "1.2.12"
+BACKEND_VERSION = "1.2.13"
 app = FastAPI(title="Checklist Inteligente API", version=BACKEND_VERSION)
 
 # S3/MinIO configuration
@@ -3453,6 +3453,11 @@ async def chat_with_ai_assistant(
     print(f"📝 Context answers: {len(context_answers_list)} respuestas previas")
     print(f"💭 Chat history: {len(chat_history_list)} mensajes previos")
     
+    # Detectar si es el mensaje inicial de bienvenida
+    is_initial_greeting = (user_message == "__INITIAL_GREETING__")
+    if is_initial_greeting:
+        print("🎉 MENSAJE INICIAL DE BIENVENIDA")
+    
     # Procesar archivos adjuntos
     attached_files_data = []
     if files:
@@ -3564,6 +3569,36 @@ INFORMACIÓN DEL VEHÍCULO:
                 if observations:
                     answers_context += f"   Observaciones: {observations}\n"
         
+        # Si es mensaje inicial, generar saludo contextualizado
+        if is_initial_greeting:
+            greeting_parts = ["¡Hola! Soy tu Asistente Ayutec."]
+            
+            # Mencionar instrucciones específicas si existen
+            if assistant_instructions:
+                greeting_parts.append(f"\n\n{assistant_instructions}")
+            elif assistant_prompt:
+                greeting_parts.append(f"\n\nEstoy aquí para ayudarte con: {assistant_prompt}")
+            
+            # Mencionar contexto disponible
+            context_info = []
+            if context_answers_list:
+                context_info.append(f"{len(context_answers_list)} respuestas anteriores")
+            if context_photos_list:
+                context_info.append(f"{len(context_photos_list)} fotografías")
+            
+            if context_info:
+                greeting_parts.append(f"\n\nHe analizado {' y '.join(context_info)} de esta inspección del vehículo {vehicle_info_dict.get('brand', '')} {vehicle_info_dict.get('model', '')} (Placa: {vehicle_info_dict.get('plate', '')}).")
+            
+            # Pregunta específica o solicitud de información
+            if assistant_prompt:
+                greeting_parts.append("\n\n¿Qué información necesitas o deseas que analice?")
+            else:
+                greeting_parts.append("\n\n¿En qué puedo ayudarte con esta inspección?")
+            
+            # Reemplazar el mensaje especial con el saludo generado
+            user_message = "".join(greeting_parts)
+            print(f"✅ Mensaje de bienvenida generado: {user_message[:100]}...")
+        
         # Definir la longitud de respuesta
         max_tokens_map = {
             'short': 200,