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[31388f42] Fix NameError in reply generator and implement free-mail quality detection

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Floke
2026-03-02 13:04:10 +00:00
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156
lead-engine/generate_reply.py
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@@ -1,6 +1,8 @@
import os
import json
import requests
import sqlite3
import re
# Load API Key
def get_gemini_key():
@@ -21,71 +23,145 @@ def get_gemini_key():
return os.getenv("GEMINI_API_KEY")
def generate_email_draft(lead_data, company_data, booking_link="https://outlook.office365.com/owa/calendar/RoboplanetGmbH@robo-planet.de/bookings/"):
def get_matrix_context(industry_name, persona_name):
"""Fetches Pains, Gains and Arguments from CE Database."""
context = {
"industry_pains": "",
"industry_gains": "",
"persona_description": "",
"persona_arguments": ""
}
db_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)), 'companies_v3_fixed_2.db')
if not os.path.exists(db_path):
return context
try:
conn = sqlite3.connect(db_path)
c = conn.cursor()
# Get Industry Data
c.execute('SELECT pains, gains FROM industries WHERE name = ?', (industry_name,))
ind_res = c.fetchone()
if ind_res:
context["industry_pains"], context["industry_gains"] = ind_res
# Get Persona Data
c.execute('SELECT description, convincing_arguments FROM personas WHERE name = ?', (persona_name,))
per_res = c.fetchone()
if per_res:
context["persona_description"], context["persona_arguments"] = per_res
conn.close()
except Exception as e:
print(f"DB Error in matrix lookup: {e}")
return context
def get_product_recommendation(area_str):
"""
Generates a personalized sales email using Gemini API.
Selects the right robot based on the surface area mentioned in the lead.
"""
# Naive extraction of first number in the string
nums = re.findall(r'\d+', area_str.replace('.', '').replace(',', ''))
area_val = int(nums[0]) if nums else 0
if area_val >= 5000 or "über 10.000" in area_str:
return {
"name": "Scrubber 75",
"reason": "als industrielles Kraftpaket für Großflächen ausgelegt",
"usp": "höchste Effizienz und Autonomie auf mehreren tausend Quadratmetern"
}
elif area_val >= 1000:
return {
"name": "Scrubber 50 oder Phantas",
"reason": "die optimale Balance zwischen Reinigungsleistung und Wendigkeit",
"usp": "ideal für mittelgroße Fertigungs- und Lagerbereiche"
}
else:
return {
"name": "Phantas oder Pudu CC1",
"reason": "kompakt und wendig für komplexe Umgebungen",
"usp": "perfekt für Büros, Praxen oder engere Verkehrswege"
}
def generate_email_draft(lead_data, company_data, booking_link="[IHR BUCHUNGSLINK - BITTE IN .ENV EINTRAGEN]"):
"""
Generates a high-end, personalized sales email using Gemini API and Matrix knowledge.
"""
api_key = get_gemini_key()
if not api_key:
return "Error: Gemini API Key not found."
# Extract Data
# Extract Data from Lead Engine
company_name = lead_data.get('company_name', 'Interessent')
contact_name = lead_data.get('contact_name', 'Damen und Herren')
# Metadata from Lead
meta = {}
if lead_data.get('lead_metadata'):
try:
meta = json.loads(lead_data.get('lead_metadata'))
except:
pass
try: meta = json.loads(lead_data['lead_metadata'])
except: pass
area = meta.get('area', 'Unbekannte Fläche')
purpose = meta.get('purpose', 'Reinigung')
city = meta.get('city', '')
role = meta.get('role', 'Unbekannt')
role = meta.get('role', 'Wirtschaftlicher Entscheider')
# Data from Company Explorer
ce_summary = company_data.get('research_dossier') or company_data.get('summary', 'Keine Details verfügbar.')
ce_vertical = company_data.get('industry_ai') or company_data.get('vertical', 'Allgemein')
ce_website = company_data.get('website', '')
ce_summary = company_data.get('research_dossier') or company_data.get('summary', '')
ce_vertical = company_data.get('industry_ai') or company_data.get('vertical', 'Industry - Manufacturing')
ce_opener = company_data.get('ai_opener', '')
# Prompt Engineering
# Product logic
product = get_product_recommendation(area)
# Fetch "Golden Records" from Matrix
matrix = get_matrix_context(ce_vertical, role)
# Prompt Engineering for "Unwiderstehliche E-Mail"
prompt = f"""
Du bist ein erfahrener Vertriebsexperte für Roboter-Reinigungslösungen bei Robo-Planet.
Deine Aufgabe ist es, eine Antwort-E-Mail auf eine Lead-Anfrage zu formulieren.
HINTERGRUND ZUM PROSPEKT (Aus Analyse):
Du bist ein Senior Sales Executive bei Robo-Planet. Antworte auf eine Anfrage von Tradingtwins.
Schreibe eine E-Mail auf "Human Expert Level".
WICHTIGE STRATEGIE:
- Starte NICHT mit seiner Position (CFO). Starte mit der Wertschätzung für sein UNTERNEHMEN ({company_name}).
- Der Empfänger soll durch die Tiefe der Argumente MERKEN, dass wir für einen Entscheider schreiben.
- Mappe ihn erst später als "finanziellen/wirtschaftlichen Entscheider".
- Erwähne eine ROI-Perspektive (Amortisation).
KONTEXT (Vom Company Explorer):
- Firma: {company_name}
- Standort: {city}
- Branche/Vertical: {ce_vertical}
- Web-Zusammenfassung: {ce_summary}
- Branche: {ce_vertical}
- Branchen-Pains (Nutze diese für die Argumentation): {matrix['industry_pains']}
- Branchen-Gains: {matrix['industry_gains']}
- Dossier/Business-Profil: {ce_summary}
- Strategischer Aufhänger: {ce_opener}
ANSPRECHPARTNER:
- Name: {contact_name}
- Rolle/Position: {role} (WICHTIG: Nutze dieses Wissen für den Tonfall. Ein Geschäftsführer braucht Argumente zu ROI/Effizienz, ein Facility Manager zu Operativem/Handling.)
- Rolle: {role}
PRODUKT-EMPFEHLUNG (Basierend auf Fläche {area}):
- Modell: {product['name']}
- Warum: {product['reason']}
- USP: {product['usp']}
ANFRAGE-DETAILS (Vom Kunden):
- Reinigungsfläche: {area}
- Einsatzzweck: {purpose}
ANFRAGE-DETAILS:
- Bedarf: {area}
- Zweck: {purpose}
DEIN ZIEL:
Schreibe eine kurze, prägnante und wertschätzende E-Mail.
1. Bedanke dich für die Anfrage.
2. Zeige kurz, dass du verstanden hast, was die Firma macht.
3. Gehe auf die Fläche ({area}) ein.
- Wenn > 1000qm oder Industrie/Halle: Erwähne den "Puma M20" oder "Scrubber 75" als Kraftpaket.
- Wenn < 1000qm oder Büro/Praxis/Gastro: Erwähne den "Phantas" oder "Pudu CC1" als wendige Lösung.
- Wenn "Unbekannt": Stelle eine offene Frage zur Umgebung.
4. Call to Action: Schlage ein kurzes Beratungsgespräch vor.
5. Füge diesen Buchungslink ein: {booking_link}
AUFGABE:
Schreibe eine E-Mail mit dieser Struktur:
1. EINSTIEG: Fokus auf Klemm Bohrtechnik und deren Marktstellung/Produkte (Bezug auf den 'Strategischen Aufhänger').
2. DIE BRÜCKE: Verknüpfe die Präzision ihrer Produkte mit der Notwendigkeit von sauberen Hallenböden (besonders bei {area}). Nutze den Schmerzpunkt "Prozesssicherheit/Sensorik".
3. DIE LÖSUNG: Positioniere den {product['name']} als genau die richtige Wahl für diese Größenordnung ({area}).
4. ROI-LOGIK: Sprich ihn als wirtschaftlichen Entscheider an. Erwähne, dass wir für solche Projekte ROI-Kalkulationen erstellen, die oft eine Amortisation in unter 18-24 Monaten zeigen.
5. CALL TO ACTION: Beratungsgespräch + Buchungslink: {booking_link}
TONALITÄT:
Professionell, hilfreich, auf den Punkt. Keine Marketing-Floskeln.
STIL:
Senior, Augenhöhe, keine Floskeln, extrem fokussiert auf Effizienz und Qualität.
FORMAT:
Betreff: [Vorschlag für Betreff]
Betreff: [Relevanter Betreff, der direkt auf Klemm Bohrtechnik / Effizienz zielt]
[E-Mail Text]
"""
@@ -93,9 +169,7 @@ def generate_email_draft(lead_data, company_data, booking_link="https://outlook.
# Call Gemini API
url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key={api_key}"
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
payload = {
"contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}]
}
payload = {"contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}]}
try:
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
@@ -116,4 +190,4 @@ if __name__ == "__main__":
"vertical": "Healthcare / Krankenhaus",
"summary": "Ein großes Klinikum der Maximalversorgung mit Fokus auf Kardiologie."
}
print(generate_email_draft(mock_lead, mock_company))
print(generate_email_draft(mock_lead, mock_company))