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Stabilize Lead Engine calendar logic (v1.4) and integrate GTM Architect, B2B Assistant, and Transcription Tool into Docker stack [30388f42]

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Floke
2026-03-08 08:46:25 +00:00
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109
lead-engine/README.md
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@@ -1,49 +1,38 @@
# Lead Engine: Multi-Source Automation v1.3 [31988f42]
# Lead Engine: Multi-Source Automation v1.4 [31988f42]
## 🚀 Übersicht
Die **Lead Engine** ist ein spezialisiertes Modul zur autonomen Verarbeitung von B2B-Anfragen aus verschiedenen Quellen. Sie fungiert als Brücke zwischen dem E-Mail-Postfach und dem **Company Explorer**, um innerhalb von Minuten hochgradig personalisierte Antwort-Entwürfe auf "Human Expert Level" zu generieren.
Die **Lead Engine** ist ein spezialisiertes Modul zur autonomen Verarbeitung von B2B-Anfragen. Sie fungiert als Brücke zwischen dem E-Mail-Postfach und dem **Company Explorer**, um innerhalb von Minuten hochgradig personalisierte Antwort-Entwürfe auf "Human Expert Level" zu generieren.
## 🛠 Hauptfunktionen
### 1. Intelligenter E-Mail Ingest
* **Multi-Source:** Überwacht das Postfach `info@robo-planet.de` via **Microsoft Graph API** auf verschiedene Lead-Typen.
* **Filter & Routing:** Erkennt und unterscheidet Anfragen von **TradingTwins** und dem **Roboplanet-Kontaktformular**.
* **Parsing:** Spezialisierte HTML-Parser extrahieren für jede Quelle strukturierte Daten (Firma, Kontakt, Bedarf, etc.).
* **Multi-Source:** Überwacht das Postfach `info@robo-planet.de` via **Microsoft Graph API**.
* **Filter & Routing:** Unterscheidet Anfragen von **TradingTwins** und dem **Kontaktformular**.
* **Parsing:** Spezialisierte HTML-Parser extrahieren strukturierte Daten (Firma, Kontakt, Bedarf).
### 2. Contact Research (LinkedIn Lookup)
* **Automatisierung:** Sucht via **SerpAPI** und **Gemini 2.0 Flash** nach der beruflichen Position des Ansprechpartners.
* **Ergebnis:** Identifiziert Rollen wie "CFO", "Mitglied der Klinikleitung" oder "Facharzt", um den Tonfall der Antwort perfekt anzupassen.
* **Automatisierung:** Sucht via **SerpAPI** und **Gemini 2.0 Flash** nach der beruflichen Position.
* **Ergebnis:** Identifiziert Rollen (z.B. "CFO"), um den Tonfall anzupassen.
### 3. Company Explorer Sync & Monitoring
* **Integration:** Legt Accounts und Kontakte automatisch im CE an.
* **Monitor:** Ein Hintergrund-Prozess (`monitor.py`) überwacht asynchron den Status der KI-Analyse im CE.
* **Daten-Pull:** Sobald die Analyse (Branche, Dossier) fertig ist, werden die Daten in die lokale Lead-Datenbank übernommen.
* **Monitor:** Hintergrund-Prozess (`monitor.py`) überwacht den Analyse-Status.
* **Daten-Pull:** Übernimmt Branche und Dossier in die lokale Lead-Datenbank.
### 4. Expert Response Generator
* **KI-Engine:** Nutzt Gemini 2.0 Flash zur Erstellung von E-Mail-Entwürfen.
* **Kontext:** Kombiniert Lead-Daten (Fläche) + CE-Daten (Dossier) + Matrix-Argumente (Pains/Gains).
* **Persistente Entwürfe:** Generierte E-Mail-Entwürfe werden direkt beim Lead gespeichert und bleiben erhalten.
* **KI-Engine:** Gemini 2.0 Flash erstellt E-Mail-Entwürfe.
* **Kontext:** Kombiniert Lead-Daten + CE-Daten + Matrix-Argumente (Pains/Gains).
### 5. UI & Qualitätskontrolle
* **Visuelle Unterscheidung:** Klare Kennzeichnung der Lead-Quelle (z.B. 🌐 für Website, 🤝 für Partner) in der Übersicht.
* **Status-Tracking:** Visueller Indikator (🆕/✅) für den Synchronisations-Status mit dem Company Explorer.
* **Low-Quality-Warnung:** Visuelle Kennzeichnung (⚠️) von Leads mit Free-Mail-Adressen oder ohne Firmennamen direkt in der Übersicht.
### 6. Trading Twins Autopilot (PRODUKTIV v2.0)
### 5. Trading Twins Autopilot (PRODUKTIV v2.1)
Der vollautomatische "Zero Touch" Workflow für Trading Twins Anfragen.
* **Human-in-the-Loop:** Vor Versand erhält Elizabeta Melcer eine Teams-Nachricht ("Approve/Deny") via Adaptive Card.
* **Feedback-Server:** Ein integrierter FastAPI-Server (Port 8004) verarbeitet die Klicks aus Teams und gibt sofortiges visuelles Feedback.
* **Direct Calendar Booking (Eigener Service):**
* **Problem:** MS Bookings API lässt sich nicht per Application Permission steuern (Erstellung verboten).
* **Lösung:** Wir haben einen eigenen Micro-Booking-Service gebaut.
* **Ablauf:** Das System prüft echte freie Slots im Kalender von `e.melcer` (via Graph API).
* **E-Mail:** Der Kunde erhält eine E-Mail mit zwei konkreten Terminvorschlägen (Links).
* **Buchung:** Klick auf einen Link -> Server bestätigt -> **Echte Outlook-Kalendereinladung** wird automatisch von `info@` versendet.
* **Technologie:**
* **Teams Webhook:** Für interaktive "Adaptive Cards".
* **Graph API:** Für E-Mail-Versand (`info@`) und Kalender-Check (`e.melcer`).
* **Orchestrator (`manager.py`):** Steuert den Ablauf (Lead -> CE -> Teams -> Timer -> Mail -> Booking).
* **Human-in-the-Loop:** Elizabeta Melcer erhält eine Teams-Nachricht ("Approve/Deny").
* **Feedback-Server:** Ein integrierter FastAPI-Server (Port 8004) verarbeitet Klicks.
* **Direct Calendar Booking (Micro-Service):**
* **Logik:** Prüft den Kalender von `e.melcer` auf **echte Verfügbarkeit**.
* **Raster:** Termine starten nur im **15-Minuten-Takt** (:00, :15, :30, :45).
* **Abstand:** Bietet zwei Termine an, mit ca. **3 Stunden Pause** dazwischen.
* **Buchung:** Klick auf Link -> Server erstellt Outlook-Termin von `info@` mit `e.melcer` als Teilnehmer.
## 🏗 Architektur
@@ -52,63 +41,55 @@ Der vollautomatische "Zero Touch" Workflow für Trading Twins Anfragen.
├── app.py # Streamlit Web-Interface
├── trading_twins_ingest.py # E-Mail Importer (Graph API)
├── monitor.py # Monitor + Trigger für Orchestrator
├── trading_twins/ # [NEU] Autopilot Modul
│ ├── manager.py # Orchestrator, FastAPI Server, Graph API Logic
│ ├── signature.html # HTML-Signatur für E-Mails
│ └── debug_bookings_only.py # Diagnose-Tool (Legacy)
├── db.py # Lokale Lead-Datenbank
└── data/ # DB-Storage
├── trading_twins/ # Autopilot Modul
│ ├── manager.py # Orchestrator, FastAPI, Graph API Logic
│ ├── test_calendar_logic.py # Interner Test für Kalender-Zugriff
│ └── signature.html # HTML-Signatur
└── db.py # Lokale SQLite Lead-Datenbank
```
## 🚨 Lessons Learned & Troubleshooting (Critical)
## 🚨 Lessons Learned & Critical Fixes
### 1. Microsoft Bookings API Falle
* **Problem:** Wir wollten `Bookings.Manage.All` nutzen, um eine Buchungsseite für `info@` zu erstellen.
* **Fehler:** `403 Forbidden` ("Api Business.Create does not support the token type: App") und `500 Internal Server Error` (bei `GET`).
* **Erkenntnis:** Eine App (Service Principal) kann zwar Bookings *verwalten*, aber **nicht initial erstellen**. Die erste Seite muss zwingend manuell oder per Delegated-User angelegt werden. Zudem erfordert der Zugriff oft eine User-Lizenz, die Service Principals nicht haben.
* **Lösung:** Umstieg auf **Direct Calendar Booking** (Graph API `Calendar.ReadWrite`). Wir schreiben Termine direkt in den Outlook-Kalender, statt über die Bookings-Schicht zu gehen. Das ist robuster und voll automatisierbar.
### 1. Microsoft Graph API: Kalender-Zugriff
* **Problem:** `debug_calendar.py` scheiterte oft mit `Invalid parameter`.
* **Ursache:** URL-Encoding von Zeitstempeln (`+` wurde zu Leerzeichen) und Mikrosekunden (7 Stellen statt 6).
* **Lösung:** Nutzung von `requests(params=...)` und Abschneiden der Mikrosekunden.
* **Endpoint:** `/users/{email}/calendar/getSchedule` (POST) ist robuster als `/calendarView` (GET).
### 4. Exchange AppOnly AccessPolicy
* **Problem:** Trotz globaler `Calendars.ReadWrite` Berechtigung schlug das Erstellen von Terminen im Kalender von `e.melcer@` fehl (`403 Forbidden: Blocked by tenant configured AppOnly AccessPolicy settings`).
* **Erkenntnis:** Viele Organisationen schränken per Policy ein, auf welche Postfächer eine App zugreifen darf. Ein Zugriff auf "fremde" Postfächer ist oft standardmäßig gesperrt.
* **Lösung:** Der Termin wird im **eigenen Kalender** des Service-Accounts (`info@robo-planet.de`) erstellt. Der zuständige Mitarbeiter (`e.melcer@`) wird als **erforderlicher Teilnehmer** hinzugefügt. Dies umgeht die Policy-Sperre und stellt sicher, dass der Mitarbeiter den Termin in seinem Kalender sieht und das Teams-Meeting voll steuern kann.
### 2. Exchange AppOnly AccessPolicy (Buchungs-Workaround)
* **Problem:** `Calendars.ReadWrite` erlaubt einer App oft nicht, Termine in *fremden* Kalendern (`e.melcer@`) zu erstellen (`403 Forbidden`).
* **Lösung:** Der Termin wird im **eigenen Kalender** des Service-Accounts (`info@`) erstellt. Der Mitarbeiter (`e.melcer@`) wird als **Teilnehmer** hinzugefügt. Das umgeht die Policy.
## 🚀 Inbetriebnahme (Docker)
### 3. Docker Environment Variables
* **Problem:** Skripte im Container fanden Credentials nicht, obwohl sie in `.env` standen.
* **Lösung:** Explizites `load_dotenv` ist in Standalone-Skripten (`test_*.py`) nötig. Im Hauptprozess (`manager.py`) reicht `os.getenv`, solange Docker Compose die Vars korrekt durchreicht.
## 🚀 Inbetriebnahme (Docker)
Die Lead Engine ist als Service in der zentralen `docker-compose.yml` integriert.
## 🚀 Inbetriebnahme
```bash
# Neustart des Dienstes nach Code-Änderungen
# Neustart des Dienstes
docker-compose up -d --build --force-recreate lead-engine
# Manueller Test (intern)
docker exec lead-engine python /app/trading_twins/test_calendar_logic.py
```
**Zugriff:** `https://floke-ai.duckdns.org/lead/` (Passwortgeschützt)
**Feedback API:** `https://floke-ai.duckdns.org/feedback/` (Öffentlich)
## 📝 Credentials (.env)
Für den Betrieb sind folgende Variablen in der zentralen `.env` zwingend erforderlich:
```env
# App 1: Info-Postfach (Schreiben)
# Info-Postfach (App 1 - Schreiben)
INFO_Application_ID=...
INFO_Tenant_ID=...
INFO_Secret=...
# App 2: E.Melcer Kalender (Lesen)
# E.Melcer Kalender (App 2 - Lesen)
CAL_APPID=...
CAL_TENNANT_ID=...
CAL_SECRET=...
# Teams
# URLs
TEAMS_WEBHOOK_URL=...
# Public URL
FEEDBACK_SERVER_BASE_URL=https://floke-ai.duckdns.org/feedback
```
---
*Dokumentationsstand: 5. März 2026*
*Task: [31988f42]*
```

19
lead-engine/trading_twins/debug_calendar.py
View File

@@ -8,6 +8,10 @@ from threading import Thread, Lock
import uvicorn
from fastapi import FastAPI, Response, BackgroundTasks
import msal
from dotenv import load_dotenv
# Load environment variables from /app/.env
load_dotenv(dotenv_path="/app/.env", override=True)
# --- Zeitzonen-Konfiguration ---
TZ_BERLIN = ZoneInfo("Europe/Berlin")
@@ -60,10 +64,15 @@ def check_calendar_availability():
"availabilityViewInterval": 60 # Check availability in 1-hour blocks
}
url = f"{GRAPH_API_ENDPOINT}/users/{TARGET_EMAIL}/calendarView?startDateTime={start_time.isoformat()}&endDateTime={end_time.isoformat()}&$top=5"
url = f"{GRAPH_API_ENDPOINT}/users/{TARGET_EMAIL}/calendarView"
params = {
"startDateTime": start_time.isoformat(),
"endDateTime": end_time.isoformat(),
"$top": 5
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
if response.status_code == 200:
events = response.json().get("value", [])
if not events:
@@ -75,6 +84,12 @@ def check_calendar_availability():
subject = event.get('subject', 'No Subject')
start = event.get('start', {}).get('dateTime')
if start:
# Fix for 7-digit microseconds from Graph API (e.g. 2026-03-09T17:00:00.0000000)
if "." in start:
main_part, frac_part = start.split(".")
# Truncate to 6 digits max or remove if empty
start = f"{main_part}.{frac_part[:6]}"
dt_obj = datetime.fromisoformat(start.replace('Z', '+00:00')).astimezone(TZ_BERLIN)
start_formatted = dt_obj.strftime('%A, %d.%m.%Y um %H:%M Uhr')
else: start_formatted = "N/A"

61
lead-engine/trading_twins/manager.py
View File

@@ -47,21 +47,66 @@ def get_access_token(client_id, client_secret, tenant_id):
return result.get('access_token')
def get_availability(target_email, app_creds):
print(f"DEBUG: Requesting availability for {target_email}")
token = get_access_token(*app_creds)
if not token: return None
if not token:
print("DEBUG: Failed to acquire access token.")
return None
headers = {"Authorization": f"Bearer {token}", "Content-Type": "application/json", "Prefer": 'outlook.timezone="Europe/Berlin"'}
start_time = datetime.now(TZ_BERLIN).replace(hour=0, minute=0, second=0)
start_time = datetime.now(TZ_BERLIN).replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
end_time = start_time + timedelta(days=3)
payload = {"schedules": [target_email], "startTime": {"dateTime": start_time.isoformat()}, "endTime": {"dateTime": end_time.isoformat()}, "availabilityViewInterval": 60}
# Use 15-minute intervals for finer granularity
payload = {"schedules": [target_email], "startTime": {"dateTime": start_time.isoformat()}, "endTime": {"dateTime": end_time.isoformat()}, "availabilityViewInterval": 15}
try:
r = requests.post(f"{GRAPH_API_ENDPOINT}/users/{target_email}/calendar/getSchedule", headers=headers, json=payload)
if r.status_code == 200: return start_time, r.json()['value'][0].get('availabilityView', ''), 60
except: pass
url = f"{GRAPH_API_ENDPOINT}/users/{target_email}/calendar/getSchedule"
r = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(f"DEBUG: API Status Code: {r.status_code}")
if r.status_code == 200:
view = r.json()['value'][0].get('availabilityView', '')
print(f"DEBUG: Availability View received (Length: {len(view)})")
return start_time, view, 15
else:
print(f"DEBUG: API Error Response: {r.text}")
except Exception as e:
print(f"DEBUG: Exception during API call: {e}")
pass
return None
def find_slots(start, view, interval):
# This logic is complex and proven, keeping it as is.
return [datetime.now(TZ_BERLIN) + timedelta(days=1, hours=h) for h in [10, 14]] # Placeholder
"""
Parses availability string: '0'=Free, '2'=Busy.
Returns 2 free slots (start times) within business hours (09:00 - 16:30),
excluding weekends (Sat/Sun), with approx. 3 hours distance between them.
"""
slots = []
first_slot = None
# Iterate through the view string
for i, status in enumerate(view):
if status == '0': # '0' means Free
slot_time = start + timedelta(minutes=i * interval)
# Constraints:
# 1. Mon-Fri only
# 2. Business hours (09:00 - 16:30)
# 3. Future only
if slot_time.weekday() < 5 and (9 <= slot_time.hour < 17) and slot_time > datetime.now(TZ_BERLIN):
# Max start time 16:30
if slot_time.hour == 16 and slot_time.minute > 30:
continue
if first_slot is None:
first_slot = slot_time
slots.append(first_slot)
else:
# Second slot should be at least 3 hours after the first
if slot_time >= first_slot + timedelta(hours=3):
slots.append(slot_time)
break
return slots
def create_calendar_invite(lead_email, company, start_time):
catchall = os.getenv("EMAIL_CATCHALL"); lead_email = catchall if catchall else lead_email

88
lead-engine/trading_twins/test_calendar_logic.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,88 @@
# lead-engine/trading_twins/test_calendar_logic.py
import sys
import os
from datetime import datetime, timedelta
from zoneinfo import ZoneInfo
from dotenv import load_dotenv
import msal
import requests
# Load environment variables from the root .env
load_dotenv(dotenv_path="/app/.env", override=True)
# Pfad anpassen, damit wir manager importieren können
sys.path.append('/app')
from trading_twins.manager import get_availability, find_slots
# Re-import variables to ensure we see what's loaded
CAL_APPID = os.getenv("CAL_APPID")
CAL_SECRET = os.getenv("CAL_SECRET")
CAL_TENNANT_ID = os.getenv("CAL_TENNANT_ID")
TZ_BERLIN = ZoneInfo("Europe/Berlin")
def test_internal():
target = "e.melcer@robo-planet.de"
print(f"🔍 Teste Kalender-Logik für {target}...")
# Debug Token Acquisition
print("🔑 Authentifiziere mit MS Graph...")
authority = f"https://login.microsoftonline.com/{CAL_TENNANT_ID}"
app_msal = msal.ConfidentialClientApplication(client_id=CAL_APPID, authority=authority, client_credential=CAL_SECRET)
result = app_msal.acquire_token_silent([".default"], account=None)
if not result:
print(" ... hole neues Token ...")
result = app_msal.acquire_token_for_client(scopes=["https://graph.microsoft.com/.default"])
if "access_token" in result:
print("✅ Token erhalten.")
token = result['access_token']
else:
print(f"❌ Token-Fehler: {result.get('error')}")
print(f"❌ Beschreibung: {result.get('error_description')}")
return
# Debug API Call
print("📡 Frage Kalender ab...")
headers = {"Authorization": f"Bearer {token}", "Content-Type": "application/json", "Prefer": 'outlook.timezone="Europe/Berlin"'}
start_time = datetime.now(TZ_BERLIN).replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
end_time = start_time + timedelta(days=3)
payload = {
"schedules": [target],
"startTime": {"dateTime": start_time.isoformat(), "timeZone": "Europe/Berlin"},
"endTime": {"dateTime": end_time.isoformat(), "timeZone": "Europe/Berlin"},
"availabilityViewInterval": 15
}
import requests
try:
url = f"https://graph.microsoft.com/v1.0/users/{target}/calendar/getSchedule"
r = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(f"📡 API Status: {r.status_code}")
if r.status_code == 200:
data = r.json()
# print(f"DEBUG RAW: {data}")
schedule = data['value'][0]
view = schedule.get('availabilityView', '')
print(f"✅ Verfügbarkeit (View Länge: {len(view)})")
# Test Slot Finding
slots = find_slots(start_time, view, 15)
if slots:
print(f"✅ {len(slots)} Slots gefunden:")
for s in slots:
print(f" 📅 {s.strftime('%A, %d.%m.%Y um %H:%M')}")
else:
print("⚠️ Keine Slots gefunden (Logik korrekt, aber Kalender voll?)")
else:
print(f"❌ API Fehler: {r.text}")
except Exception as e:
print(f"❌ Exception beim API Call: {e}")
if __name__ == "__main__":
test_internal()