refactor: Introduce accumulate_usage function for token aggregation, enhance alias map expansion in BatchProcessor, and streamline error handling in PreclassificationService. Update PDF processing utilities for improved image conversion and error logging.

gui/tabs/main_tab.py

@@ -25,6 +25,8 @@ class MainProcessingTab:
         self._create_config_section()
         self._create_process_button()
         self._create_output_section()
+        # Conectar el trace después de que todos los widgets existen
+        self.mode_var.trace_add("write", lambda *_: self.update_ui_for_mode())
     
     def _setup_layout(self):
         """Configura el layout base de la pestaña."""
@@ -297,10 +299,22 @@ class MainProcessingTab:
     def get_root_path(self) -> str:
         """Devuelve la ruta raíz seleccionada."""
         return self.root_entry.get().strip()
-    
+
+    def set_root_path(self, path: str) -> None:
+        """Establece la ruta raíz."""
+        self.root_entry.configure(state="normal")
+        self.root_entry.delete(0, "end")
+        self.root_entry.insert(0, path)
+
     def get_csv_path(self) -> str:
         """Devuelve la ruta del CSV."""
         return self.csv_entry.get().strip()
+
+    def set_csv_path(self, path: str) -> None:
+        """Establece la ruta del CSV."""
+        self.csv_entry.configure(state="normal")
+        self.csv_entry.delete(0, "end")
+        self.csv_entry.insert(0, path)
     
     def get_process_mode(self) -> str:
         """Devuelve el modo de procesamiento: 'radicados' o 'general'."""

gui/tabs/metrics_tab.py

@@ -3,8 +3,11 @@ import customtkinter as ctk
 import tkinter.ttk as ttk
 from gui.styles import AppStyles
 
-# matplotlib es opcional
+# matplotlib y numpy son opcionales
 try:
+  import matplotlib
+  matplotlib.use("Agg")  # backend no interactivo para render en canvas Tk
+  import numpy as np
   from matplotlib.figure import Figure
   from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
   HAS_MPL = True
@@ -226,7 +229,6 @@ class MetricsTab:
             extract_vals = [input_extract, cached_extract, output_extract]
             norm_vals = [input_norm, cached_norm, output_norm]
             
-            import numpy as np
             x = np.arange(len(labels))
             width = 0.35
             

gui/tabs/preclass_tab.py

@@ -388,7 +388,13 @@ class PreclassificationTab:
     def get_root_path(self) -> str:
         """Devuelve la ruta raíz de preclasificación."""
         return self.preclass_root_entry.get().strip()
-    
+
+    def set_root_path(self, path: str) -> None:
+        """Establece la ruta raíz de preclasificación."""
+        self.preclass_root_entry.configure(state="normal")
+        self.preclass_root_entry.delete(0, "end")
+        self.preclass_root_entry.insert(0, path)
+
     def get_mode(self) -> str:
         """Devuelve el modo de preclasificación: 'radicados' o 'general'."""
         try:

gui/tabs/results_tab.py

@@ -202,6 +202,13 @@ class ResultsTab:
     def set_on_select_result(self, callback):
         """Vincula el callback al evento de selección de fila."""
         self.tree_results.bind("<<TreeviewSelect>>", callback)
+
+    def get_selected_result_values(self) -> tuple | None:
+        """Devuelve los valores de la fila seleccionada o None si no hay selección."""
+        selection = self.tree_results.selection()
+        if not selection:
+            return None
+        return self.tree_results.item(selection[0], "values") or None
     
     def update_matches_table(self, rows):
         """Actualiza la tabla de matches con los datos proporcionados."""