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@@ -396,7 +396,8 @@ def montar_treino(musculos_alvo, budget=45, objetivos=["hipertrofia"], lesoes=[]
                 "custo_total": custo_ex,
                 "custo_unit": variacao["custo"],
                 "video": variacao["video"],
-                "objetivo": objetivo_escolhido
+                "objetivo": objetivo_escolhido,
+                "musculos": ex["musculos"]
             })
             custo_total += custo_ex
             usados.add(ex["nome"])
@@ -437,22 +438,36 @@ def montar_treino(musculos_alvo, budget=45, objetivos=["hipertrofia"], lesoes=[]
                 obj_escolhido = random.choice(objetivos)
                 add_exercicio(ex, variacao, series=3, objetivo_escolhido=obj_escolhido)
 
-    # 4️⃣ Completar treino respeitando objetivos múltiplos
-    if custo_total < budget:
-        candidatos = []
-        for ex in exercicios_validos:
-            if any(m in ex["musculos"] for m in musculos_alvo) and ex["nome"] not in usados:
-                v = escolher_variacao(ex, lesoes)
-                if 2 <= v["custo"] <= 4:
-                    candidatos.append((ex, v))
-        candidatos.sort(key=lambda x: x[1]["custo"], reverse=True)
+    # 3.5️⃣ Distribuir resto do budget de forma equilibrada entre músculos
+    mapa = {m: 0 for m in musculos_alvo}
+    for ex in treino:
+        for m in ex["musculos"]:
+            if m in mapa:
+                mapa[m] += 1
 
-        for ex, variacao in candidatos:
-            obj_escolhido = random.choice(objetivos)
-            if add_exercicio(ex, variacao, series=3, objetivo_escolhido=obj_escolhido):
-                continue
-            if custo_total >= budget:
-                break
+    while custo_total < budget:
+        # Ordena músculos pelo número atual de exercícios
+        musculos_ordenados = sorted(mapa.items(), key=lambda x: x[1])
+        adicionou = False
+
+        for alvo, _ in musculos_ordenados:
+            candidatos = []
+            for ex in exercicios_validos:
+                if alvo in ex["musculos"] and ex["nome"] not in usados:
+                    v = escolher_variacao(ex, lesoes)
+                    if v and v["custo"] <= 4:  # evitar só exercícios caros
+                        candidatos.append((ex, v))
+            if candidatos:
+                # Pega o mais barato viável
+                candidatos.sort(key=lambda x: x[1]["custo"])
+                ex, variacao = candidatos[0]
+                obj_escolhido = random.choice(objetivos)
+                if add_exercicio(ex, variacao, series=3, objetivo_escolhido=obj_escolhido):
+                    mapa[alvo] += 1
+                    adicionou = True
+                    break  # vai para o próximo loop
+        if not adicionou:
+            break  # não dá para adicionar mais nada
 
     # 🔹 Ordenar treino em ordem decrescente de custo_total (prioridade aos mais "pesados")
     treino.sort(key=lambda x: x["custo_total"], reverse=True)