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@@ -113,54 +113,48 @@ concept_keywords = {
 # Grupos musculares (keywords)
 # -------------------------
 muscle_keywords = {
-    # 🔹 Pernas e subgrupos
-    "pernas": ["perna", "pernas", "inferiores", "lower body", "treino inferior"],
+    "pernas": ["perna", "pernas", "inferiores", "lower body", "treino inferior", "leg day", "legday", "leg"],
     "quadriceps": ["quadriceps", "quads", "coxa da frente", "frontal da coxa"],
     "posterior_de_coxa": ["posterior", "posterior de coxa", "isquiotibiais", "hamstrings"],
-    "gluteo": ["gluteo", "glúteos", "bumbum", "gluteus"],
-    "panturrilhas": ["panturrilha", "panturrilhas", "batata da perna", "gastrocnêmio", "soleo"],
+    "gluteo": ["gluteo", "gluteos", "bumbum", "gluteus"],
+    "panturrilhas": ["panturrilha", "panturrilhas", "batata da perna", "gastrocnemio", "soleo"],
 
-    # 🔹 Costas e subgrupos
-    "costas": ["costas", "dorsal", "latissimo", "lats", "dorso", "costa"],
+    "costas": ["costas", "costa"],
+    "dorsal": ["dorsal", "latissimo", "lats", "latissimus", "latissimus dorsi", "dorso"],
     "lombar": ["lombar", "parte baixa das costas", "erectores", "eretores da espinha"],
-    "trapezio": ["trapezio", "trapézio", "pescoço largo"],
+    "trapezio": ["trapezio", "trapezio", "pescoço largo"],
 
-    # 🔹 Peito
     "peito": ["peito", "peitoral", "chest"],
 
-    # 🔹 Braços (grupo e subgrupos)
-    "bracos": ["braco", "braço", "bracos", "braços", "arm", "arms", "treino de bracos", "treino de braços"],
-    "biceps": ["biceps", "bíceps"],
-    "triceps": ["triceps", "tríceps"],
-    "antebraco": ["antebraco", "antebraço", "antebracos", "antebraços", "forearm"],
+    "bracos": ["braco", "braco", "bracos", "braços", "arm", "arms", "treino de bracos", "treino de braços"],
+    "biceps": ["biceps", "biceps", "bíceps"],
+    "triceps": ["triceps", "triceps", "tríceps"],
+    "antebraco": ["antebraco", "antebraco", "antebracos", "antebraços", "forearm"],
 
-    # 🔹 Ombros
     "ombro": ["ombro", "ombros", "deltoide", "deltoides", "shoulder"],
 
-    # 🔹 Abdômen e core
     "abdomen": ["abdomen", "abdominal", "reto abdominal", "abs"],
-    "oblíquos": ["oblíquos", "obliquo", "oblíquo"],
+    "obliquos": ["obliquos", "obliquo", "obliquo"],
     "core": ["core", "centro do corpo", "estabilizadores"],
 
-    # 🔹 Superiores
     "superiores": ["superior", "superiores", "upper body", "treino superior"],
 
     "puxar": ["puxar", "puxada", "puxadas", "pull"],
     "empurrar": ["empurrar", "empurrada", "empurradas", "push"],
-    
 }
 
 
 # Expansão de grupos compostos
 group_hierarchy = {
     "pernas": ["quadriceps", "posterior_de_coxa", "gluteo", "panturrilhas"],
-    "costas": ["lombar", "trapezio", "dorsal"],
+    "costas": ["lombar", "trapezio","dorsal"],
     "superiores": ["peito", "dorsal", "trapezio", "biceps", "triceps", "ombro", "antebraco"],
     "bracos": ["biceps", "triceps", "antebraco"],
-    "puxar": ["biceps", "costas", "lombar", "trapézio", "antebraço"],
-    "empurrar": ["triceps", "peito", "ombro", "deltoides"]
+    "puxar": ["biceps", "dorsal", "lombar", "trapezio", "antebraco"],
+    "empurrar": ["triceps", "peito", "ombro"]
 }
 
+
 # -------------------------
 # Lesões (keywords)
 # -------------------------
@@ -391,57 +385,92 @@ def detectar_conceitos(prompt: str):
 
 
 def detectar_musculos(texto: str) -> list[str]:
-    texto = texto.lower()
-    detectados = set()
-
-    # 1️⃣ Identificar palavras-chave
-    for musculo, termos in muscle_keywords.items():
-        for termo in termos:
-            if termo in texto:
-                detectados.add(musculo)
+    if not texto:
+        return []
 
-    # 2️⃣ Expansão genérica de todos os grupos compostos
-    expansoes = set()
+    texto_norm = normalize_text(texto)
+
+    # build term -> list(muscle_key)
+    term_map = {}
+    for muscle_key, terms in muscle_keywords.items():
+        for t in terms:
+            tn = normalize_text(t)
+            term_map.setdefault(tn, []).append(muscle_key)
+
+    # sort terms by length desc to prefer multiword matches first
+    sorted_terms = sorted(term_map.items(), key=lambda x: len(x[0]), reverse=True)
+
+    detected = set()
+    for term, muscles_for_term in sorted_terms:
+        # use word-boundary-aware search for the term (term may contain spaces)
+        pattern = r"\b" + re.escape(term) + r"\b"
+        if re.search(pattern, texto_norm):
+            for m in muscles_for_term:
+                detected.add(m)
+
+    # Expansão: se um grupo composto detectado, substitui pelo(s) subgrupo(s)
+    # (somente adiciona subgrupos que existem como chaves em muscle_keywords)
+    expanded = set()
     for grupo, subgrupos in group_hierarchy.items():
-        if grupo in detectados:
-            detectados.remove(grupo)
-            expansoes.update(subgrupos)
-    detectados.update(expansoes)
-
-    # 3️⃣ Hierarquia reversa: se um grupo e seus subgrupos aparecerem, priorizar os subgrupos
+        if grupo in detected:
+            # remove the group and add each subgrupo if it's a known muscle key
+            # (defensive: only add subgroups that appear in muscle_keywords)
+            for s in subgrupos:
+                if s in muscle_keywords:
+                    expanded.add(s)
+            # don't add the original group
+            detected.discard(grupo)
+
+    detected.update(expanded)
+
+    # Hierarquia reversa: se um grupo e seus subgrupos estiverem presentes, priorizar subgrupos
     for grupo, subgrupos in group_hierarchy.items():
-        if grupo in detectados and any(s in detectados for s in subgrupos):
-            detectados.remove(grupo)
+        if grupo in detected and any(s in detected for s in subgrupos):
+            detected.discard(grupo)
 
-    return list(detectados)
+    # retorno ordenado para testes determinísticos
+    return sorted(detected)
 
 # -------------------------
 # Objetivos (keywords)
 # -------------------------
 objetivo_keywords = {
-    "hipertrofia": ["hipertrofia", "massa", "crescimento muscular", "ganhar tamanho", "volume"],
-    "forca": ["força", "forca", "powerlifting", "power", "pesado", "ganhar força"],
-    "condicionamento": ["resistência", "resistencia", "condicionamento", "endurance", "cardio", "alta repetiçao", "repetições altas"],
-    "explosividade": ["explosivo", "explosividade", "pliometria", "saltar", "sprints", "potência", "potencia"]
+    "hipertrofia": [
+        "hipertrofia", "massa", "crescimento muscular", "ganhar tamanho",
+        "volume", "aumentar músculos", "ficar maior", "crescer",
+        "ganhar corpo", "musculação", "muscle growth"
+    ],
+    "forca": [
+        "força", "forca", "powerlifting", "power", "pesado", "ganhar força",
+        "melhorar força", "ficar mais forte", "maximo", "1rm", "força máxima",
+        "força bruta", "strength", "strong", "stronger"
+    ],
+    "condicionamento": [
+        "resistência", "resistencia", "condicionamento", "endurance",
+        "cardio", "alta repeticao", "repetições altas", "definição",
+        "tonificar", "cutting", "resistente", "leve"
+    ],
+    "explosividade": [
+        "explosivo", "explosividade", "pliometria", "saltar", "sprints",
+        "potência", "potencia", "explosão", "velocidade", "agilidade", "power",
+        "rápido", "rapido", "quickness", "potente"
+    ],
 }
 def detectar_objetivos(texto: str) -> list[str]:
-    texto = texto.lower()
+    if not texto:
+        return ["hipertrofia"]
+
+    texto = normalize_text(texto)
     objetivos_detectados = []
     for objetivo, termos in objetivo_keywords.items():
         for termo in termos:
-            if termo in texto:
+            termo_norm = normalize_text(termo)
+            if termo_norm in texto:
                 objetivos_detectados.append(objetivo)
                 break
     if not objetivos_detectados:
-        return ["hipertrofia"]  # padrão
-    return objetivos_detectados
-
-    texto = texto.lower()
-    for objetivo, termos in objetivo_keywords.items():
-        for termo in termos:
-            if termo in texto:
-                return objetivo
-    return "hipertrofia"  # padrão se nada for detectado
+        return ["hipertrofia"]
+    return sorted(set(objetivos_detectados))
 
 
 def detectar_intencao(prompt_norm: str, musculos_detectados: list[str]):
@@ -450,19 +479,27 @@ def detectar_intencao(prompt_norm: str, musculos_detectados: list[str]):
       ("split", dias)  -> se detectar pedido de divisão semanal
       ("isolado", musculos) -> se detectar treino de músculos específicos
     """
+    if not prompt_norm:
+        prompt_norm = ""
+
+    texto = normalize_text(prompt_norm)
 
     # 🔹 Detectar split (nº de dias por semana)
-    padrao_split = re.search(r"(\d+)\s*(x|vezes|dias)\s*(por\s*semana)?", prompt_norm)
+    padrao_split = re.search(
+        r"\b(\d+)\s*(x|vezes|dias)(\s*(por|na|em)?\s*(semana|semanais)?)?\b", texto
+    )
     if padrao_split:
         dias = int(padrao_split.group(1))
-        return "split", dias
+        if 1 <= dias <= 7:  # ignora números como 20, 30 etc.
+            return "split", dias
 
-    # 🔹 Detectar treino isolado (músculos)
+    # 🔹 Detectar treino isolado (músculos específicos)
     if musculos_detectados:
         return "isolado", musculos_detectados
 
-    # 🔹 Default → treino full body isolado
-    return "isolado", ["peito", "costas", "ombro", "braços", "pernas", "core"]
+    # 🔹 Default → treino full body
+    full_body = ["peito", "costas", "ombro", "biceps", "triceps", "pernas", "core"]
+    return "isolado", full_body
 
 
 
@@ -959,7 +996,6 @@ def responder(prompt: str):
        # 🚀 TREINO
         if any(c["tipo"] == "treino" and c.get("score", 0) >= 0.5 for c in conceitos):
             musculos_alvo = detectar_musculos(prompt_norm)
-            # lesoes = detectar_lesoes(prompt_norm)
             objetivos = detectar_objetivos(prompt_norm)
             tipo, dados = detectar_intencao(prompt_norm, musculos_alvo)