[31388f42] Final session polish: Refined UI, improved ingest parsing, and completed documentation

lead-engine/generate_reply.py

@@ -3,8 +3,9 @@ import json
 import requests
 import sqlite3
 import re
+import datetime
 
-# Load API Key
+# --- Helper: Get Gemini Key ---
 def get_gemini_key():
     candidates = [
         "gemini_api_key.txt",                     # Current dir
@@ -57,34 +58,63 @@ def get_matrix_context(industry_name, persona_name):
         
     return context
 
-def get_product_recommendation(area_str):
+def get_suggested_date():
+    """Calculates a suggested meeting date (3-4 days in future, avoiding weekends)."""
+    now = datetime.datetime.now()
+    # Jump 3 days ahead
+    suggested = now + datetime.timedelta(days=3)
+    # If weekend, move to Monday
+    if suggested.weekday() == 5: # Saturday
+        suggested += datetime.timedelta(days=2)
+    elif suggested.weekday() == 6: # Sunday
+        suggested += datetime.timedelta(days=1)
+    
+    days_de = ["Montag", "Dienstag", "Mittwoch", "Donnerstag", "Freitag", "Samstag", "Sonntag"]
+    return f"{days_de[suggested.weekday()]}, den {suggested.strftime('%d.%m.')} um 10:00 Uhr"
+
+def clean_company_name(name):
+    """Removes legal suffixes like GmbH, AG, etc. for a more personal touch."""
+    if not name: return ""
+    # Remove common German legal forms
+    cleaned = re.sub(r'\s+(GmbH|AG|GmbH\s+&\s+Co\.\s+KG|KG|e\.V\.|e\.K\.|Limited|Ltd|Inc)\.?(?:\s|$)', '', name, flags=re.IGNORECASE)
+    return cleaned.strip()
+
+def get_multi_solution_recommendation(area_str, purpose_str):
     """
-    Selects the right robot based on the surface area mentioned in the lead.
+    Selects a range of robots based on surface area AND requested purposes.
     """
-    # Naive extraction of first number in the string
+    recommendations = []
+    purpose_lower = purpose_str.lower()
+    
+    # 1. Cleaning Logic (Area based)
     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"
-        }
+    if "reinigung" in purpose_lower:
+        if area_val >= 5000 or "über 10.000" in area_str:
+            recommendations.append("den Scrubber 75 als industrielles Kraftpaket für Ihre Großflächen")
+        elif area_val >= 1000:
+            recommendations.append("den Scrubber 50 oder Phantas für eine wendige und gründliche Bodenreinigung")
+        else:
+            recommendations.append("den Phantas oder Pudu CC1 für eine effiziente Reinigung Ihrer Räumlichkeiten")
 
-def generate_email_draft(lead_data, company_data, booking_link="[IHR BUCHUNGSLINK - BITTE IN .ENV EINTRAGEN]"):
+    # 2. Service/Transport Logic
+    if any(word in purpose_lower for word in ["servieren", "abräumen", "speisen", "getränke"]):
+        recommendations.append("den BellaBot zur Entlastung Ihres Teams beim Transport von Speisen und Getränken")
+    
+    # 3. Marketing/Interaction Logic
+    if any(word in purpose_lower for word in ["marketing", "gästebetreuung", "kundenansprache"]):
+        recommendations.append("den KettyBot als interaktiven Begleiter für Marketing und Patienteninformation")
+
+    if not recommendations:
+        recommendations.append("unsere wendigen Allrounder wie den Phantas")
+
+    return {
+        "solution_text": " und ".join(recommendations),
+        "has_multi": len(recommendations) > 1
+    }
+
+def generate_email_draft(lead_data, company_data, booking_link="[IHR BUCHUNGSLINK]"):
     """
     Generates a high-end, personalized sales email using Gemini API and Matrix knowledge.
     """
@@ -93,7 +123,8 @@ def generate_email_draft(lead_data, company_data, booking_link="[IHR BUCHUNGSLIN
         return "Error: Gemini API Key not found."
 
     # Extract Data from Lead Engine
-    company_name = lead_data.get('company_name', 'Interessent')
+    company_raw = lead_data.get('company_name', 'Interessent')
+    company_name = clean_company_name(company_raw) 
     contact_name = lead_data.get('contact_name', 'Damen und Herren')
     
     # Metadata from Lead
@@ -105,14 +136,17 @@ def generate_email_draft(lead_data, company_data, booking_link="[IHR BUCHUNGSLIN
     area = meta.get('area', 'Unbekannte Fläche')
     purpose = meta.get('purpose', 'Reinigung')
     role = meta.get('role', 'Wirtschaftlicher Entscheider')
+    salutation = meta.get('salutation', 'Damen und Herren')
+    cleaning_functions = meta.get('cleaning_functions', '')
 
     # Data from Company Explorer
     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_vertical = company_data.get('industry_ai') or company_data.get('vertical', 'Healthcare')
     ce_opener = company_data.get('ai_opener', '') 
 
-    # Product logic
-    product = get_product_recommendation(area)
+    # Multi-Solution Logic
+    solution = get_multi_solution_recommendation(area, purpose)
+    suggested_date = get_suggested_date()
 
     # Fetch "Golden Records" from Matrix
     matrix = get_matrix_context(ce_vertical, role)
@@ -122,46 +156,35 @@ def generate_email_draft(lead_data, company_data, booking_link="[IHR BUCHUNGSLIN
     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}
-    - 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:
+    WICHTIGE IDENTITÄT:
+    - Anrede-Form: {salutation} (z.B. Herr, Frau)
     - Name: {contact_name}
-    - Rolle: {role}
+    - Firma: {company_name}
     
-    PRODUKT-EMPFEHLUNG (Basierend auf Fläche {area}):
-    - Modell: {product['name']}
-    - Warum: {product['reason']}
-    - USP: {product['usp']}
-
-    ANFRAGE-DETAILS:
-    - Bedarf: {area}
-    - Zweck: {purpose}
+    STRATEGIE:
+    - STARTE DIREKT mit dem strategischen Aufhänger aus dem Company Explorer ({ce_opener}). Baue daraus den ersten Absatz.
+    - KEIN "mit großem Interesse verfolge ich..." oder ähnliche Phrasen. Das wirkt unnatürlich.
+    - Deine Mail reagiert auf die Anfrage zu: {purpose} auf {area}.
+    - Fasse die vorgeschlagene Lösung ({solution['solution_text']}) KOMPAKT zusammen. Wir bieten ein ganzheitliches Entlastungskonzept an, keine Detail-Auflistung von Datenblättern.
+    
+    KONTEXT:
+    - Branche: {ce_vertical}
+    - Pains aus Matrix: {matrix['industry_pains']}
+    - Dossier/Wissen: {ce_summary}
+    - Strategischer Aufhänger (CE-Opener): {ce_opener}
 
     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}
+    1. ANREDE: Persönlich.
+    2. EINSTIEG: Nutze den inhaltlichen Kern von: "{ce_opener}".
+    3. DER ÜBERGANG: Verknüpfe dies mit der Anfrage zu {purpose}. Erkläre, dass manuelle Prozesse bei {area} angesichts der Dokumentationspflichten und des Fachkräftemangels zum Risiko werden.
+    4. DIE LÖSUNG: Schlage die Kombination aus {solution['solution_text']} als integriertes Konzept vor, um das Team in Reinigung, Service und Patientenansprache spürbar zu entlasten.
+    5. ROI: Sprich kurz die Amortisation (18-24 Monate) an – als Argument für den wirtschaftlichen Entscheider.
+    6. CTA: Schlag konkret den {suggested_date} vor. Alternativ: {booking_link}
 
-    STIL:
-    Senior, Augenhöhe, keine Floskeln, extrem fokussiert auf Effizienz und Qualität.
+    STIL: Senior, lösungsorientiert, direkt. Keine unnötigen Füllwörter.
     
     FORMAT:
-    Betreff: [Relevanter Betreff, der direkt auf Klemm Bohrtechnik / Effizienz zielt]
+    Betreff: [Prägnant, z.B. Automatisierungskonzept für {company_name}]
     
     [E-Mail Text]
     """
@@ -190,4 +213,4 @@ 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))