AGENOV: Un'emozione che si prende cura della tua pelle
Agenov nasce dall’abbraccio tra due mondi: l’eleganza della Riviera Ligure, Genova, e la potenza selvaggia dell’Amazzonia, uniti in una skincare che non è solo un trattamento ma un’esperienza sensoriale che si prende cura di te.
Nel suo nome c’è molto più di un concetto di bellezza: c’è un omaggio a Genova, la città che ha accolto Carmen Silveira, la fondatrice, e l’ha ispirata con i suoi colori, la sua eleganza senza tempo, il fascino delle sue strade antiche e la magia della vicina Portofino, dove il bello si respira in ogni angolo.
Carmen Silveira
Carmen Silveira, nata in Brasile da una famiglia di imprenditori tessili, si è trasferita giovanissima in Italia, dove ha sviluppato la sua carriera di fashion designer diventando un’affermata imprenditrice di costumi da bagno.
Carmen durante un viaggio in Amazzonia ha scoperto, per la prima volta, molti meravigliosi frutti e piante dalle straordinarie proprietà benefiche di cui si è innamorata. Ne è rimasta affascinata, ispirata dall’idea che la pelle debba essere nutrita con gli stessi principi che rendono il nostro corpo sano ed equilibrato. Da qui è nato il desiderio di ricerca per scoprire le proprietà e i benefici di questi prodigi della natura.
La tecnologia nelle formulazioni di Agenov
La tecnologia rappresenta il futuro della cosmetica, in quanto utilizza ingredienti in grado di rimettere in moto la funzionalità delle nostre cellule, con conseguente incremento della produzione endogena di sostanze fondamentali al benessere della pelle.
Questa consapevolezza ha dato vita a una ricerca meticolosa, che ha avuto inizio presso le Università di Manaus, capitale dell’Amazzonia, per poi proseguire in Italia con un team scientifico d’eccellenza, fino a sviluppare formulazioni basate sui principi dell’Epigenetica.
L’EPIGENETICA E IL SEGRETO DI UNA PELLE SENZA TEMPO
L’Epigenetica è una branca della biologia molecolare che studia come l’ambiente, l’alimentazione e lo stile di vita influenzano l’attività dei nostri geni. Carmen ha intuito che la pelle, esattamente come il nostro organismo, risponde ai fattori esterni e può essere protetta, rinforzata e rigenerata con ingredienti ricchi di antiossidanti, vitamine, attivi idratanti e nutrienti.
I cosmetici AGENOV sono formulati per contrastare l’invecchiamento precoce e preservare la bellezza naturale della pelle, evitando sostanze dannose come siliconi, petrolati e conservanti chimici, nocivi non solo per la cute, ma anche per l’ambiente.
LUSSO, NATURA E SOSTENIBILITÀ:
IL CONNUBIO PERFETTO
Il desiderio di Carmen Silveira era chiaro fin dall’inizio: creare un brand di skincare di lusso che fosse anche ecosostenibile.
Un obiettivo ambizioso, raggiunto grazie a una perfetta combinazione di tecnologia avanzata e potenza della natura amazzonica. Gli ingredienti utilizzati nei cosmetici AGENOV provengono da coltivazioni spontanee e incontaminate, e vengono estratti con metodi sostenibili che rispettano l’ecosistema della foresta pluviale.
AGENOV non è solo skincare, è un rituale di bellezza consapevole, che protegge la pelle e il pianeta.
Ogni prodotto è formulato con estratti purissimi di frutti amazzonici e attivi tecnologici brevettati, per offrire alla pelle il massimo in termini di idratazione, protezione e rigenerazione cellulare.
Una bellezza autentica, che nasce dalla scienza e dalla natura, senza compromessi.
AGENOV è un viaggio che unisce il cuore verde dell’Amazzonia alle eleganti atmosfere di Genova, due luoghi lontani eppure legati dalla stessa magia.
![import os import glob import pandas as pd from ollama import Client # 1. CONFIGURA LA TUA CARTELLA SORGENTE CARTELLA_DATI = r"C:\I_Miei_Dati_Excel" if not os.path.exists(CARTELLA_DATI): os.makedirs(CARTELLA_DATI) print(f"[AVVISO] Ho creato la cartella vuota '{CARTELLA_DATI}'. Metti lì i tuoi file Excel!") client = Client() print("\n" + "="*60) print(" AI DATA AGENT - FLUSSO GUIDATO ULTRA-MIRATO") print("="*60) while True: print("\n[FASE 1] Quali colonne vuoi cercare nel file? (es. cliente, città)") campi_input = input("Inserisci i nomi delle colonne (separati da virgola) o 'esci': ") if campi_input.lower() == 'esci': break if not campi_input.strip(): continue # Teniamo traccia delle colonne esatte inserite dall'utente campi_cercati = [c.strip().lower() for c in campi_input.split(',')] file_excel = glob.glob(os.path.join(CARTELLA_DATI, "*.xlsx")) + glob.glob(os.path.join(CARTELLA_DATI, "*.xls")) if not file_excel: print("AI: Nessun file Excel trovato nella cartella.") continue file_idonei = {} for percorso_completo in file_excel: file_nome = os.path.basename(percorso_completo) try: df_headers = pd.read_excel(percorso_completo, nrows=1) colonne_reali = [str(c).strip().lower() for c in df_headers.columns] match_campi = True for campo in campi_cercati: if not any(campo in col for col in colonne_reali): match_campi = False break if match_campi: file_idonei[file_nome] = percorso_completo except Exception: continue if not file_idonei: print("\nAI: Nessun file contiene contemporaneamente le colonne richieste.") continue lista_file_idonei = list(file_idonei.keys()) file_selezionato_nome = lista_file_idonei[0] percorso_file_scelto = file_idonei[file_selezionato_nome] if len(lista_file_idonei) == 1: print(f"\n[Auto-Selezione] Trovato un unico file idoneo: {file_selezionato_nome}") else: print("\n--- FILE IDONEI TROVATI ---") for i, nome_f in enumerate(lista_file_idonei, 1): print(f"{i}. {nome_f}") print("---------------------------") scelta_file = input("Seleziona il numero del file da analizzare: ") try: file_selezionato_nome = lista_file_idonei[int(scelta_file) - 1] percorso_file_scelto = file_idonei[file_selezionato_nome] except: print("[ERRORE] Selezione non valida.") continue print(f"Caricamento in corso di: {file_selezionato_nome}...") try: if percorso_file_scelto.lower().endswith('.xls'): df = pd.read_excel(percorso_file_scelto, engine='xlrd') else: df = pd.read_excel(percorso_file_scelto) df.dropna(how='all', inplace=True) # Normalizzazione letterale rigida delle colonne originali df.columns = df.columns.str.strip().str.lower() # Pulizia e conversione in stringhe/numeri sicuri for col in df.columns: if any(x in col for x in ['quantità', 'quantita', 'vendite', 'prezzo', 'costo']): df[col] = df[col].astype(str).map(lambda x: x.replace('€', '').replace('.', '').replace(',', '.').strip() if pd.notnull(x) else '0') df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce').fillna(0) else: df[col] = df[col].astype(str).map(lambda x: str(x).strip().replace("'", "").replace('"', '').lower() if pd.notnull(x) else '') except Exception as e: print(f"[ERRORE] Impossibile aprire il file: {e}") continue # --- FASE 2: INTERROGAZIONE GUIDATA FILTRATA SOLO SULLE COLONNE DATE --- print(f"\n[FASE 2] Configurazione filtri per il file '{file_selezionato_nome}'") df_filtrato = df.copy() # Ciclo mappato SOLO sulle colonne reali che corrispondono a quelle inserite nella Fase 1 colonne_da_chiedere = [col for col in df.columns if any(campo in col for campo in campi_cercati)] for colonna in colonne_da_chiedere: # Escludiamo a priori colonne numeriche di calcolo per evitare errori di digitazione if any(x in colonna for x in ['quantità', 'quantita', 'vendite', 'prezzo', 'costo', 'codice']): continue filtro_valore = input(f"Inserisci il valore da cercare per la colonna '{colonna}': ").strip().lower() if filtro_valore: df_filtrato = df_filtrato[df_filtrato[colonna].astype(str).map(lambda x: filtro_valore in x)] # Chiediamo quale colonna numerica sommare alla fine colonne_numeriche = [c for c in df.columns if any(x in c for x in ['quantità', 'quantita', 'vendite', 'prezzo', 'costo'])] print(f"\nColonne numeriche disponibili per il totale: {colonne_numeriche}") colonna_totale = input("Quale colonna vuoi sommare? (es. quantità): ").strip().lower() if colonna_totale in df_filtrato.columns: risultato_reale = df_filtrato[colonna_totale].sum() if hasattr(risultato_reale, 'item'): risultato_reale = risultato_reale.item() if isinstance(risultato_reale, float) and risultato_reale.is_integer(): risultato_reale = int(risultato_reale) print(f"\n[Elaborazione RAM] Numero di righe trovate dal filtro: {len(df_filtrato)}") # Generazione risposta finale basata solo sulla matematica vera di Python prompt_finale = f"""Rispondi in lingua italiana. Hai eseguito un calcolo su un file Excel. Colonna sommata: '{colonna_totale}' Risultato matematico esatto ottenuto: {risultato_reale} File analizzato: {file_selezionato_nome} Scrivi una breve frase in italiano che confermi il totale calcolato.""" print(f"\nAI: {client.generate(model='llama3:8b', prompt=prompt_finale)['response']}") e](https://sp-ao.shortpixel.ai/client/to_webp,q_glossy,ret_img,w_500,h_500/https://agenovskincare.com/wp-content/uploads/2025/11/Nadah-Longevity-Crema-viso-500x500.png)
