# Lead Engine: Multi-Source Automation v1.1 [31388f42]

## 🚀 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.

## 🛠 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.).

### 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.

### 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.

### 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.

### 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.

## 🏗 Architektur

```text
/app/lead-engine/
├── app.py                   # Streamlit Web-Interface
├── trading_twins_ingest.py  # E-Mail Importer (Graph API für alle Quellen)
├── ingest.py                # Enthält alle spezifischen Parser
├── lookup_role.py           # LinkedIn/Role Research (SerpAPI + Gemini)
├── generate_reply.py        # Email Draft Generator (Gemini)
├── monitor.py               # Asynchroner CE-Status Monitor
├── db.py                    # Lokale SQLite Lead-Datenbank
└── data/                    # DB-Storage
```

## 🚀 Inbetriebnahme (Docker)

Die Lead Engine ist als Service in der zentralen `docker-compose.yml` integriert.

```bash
# Neustart des Dienstes nach Code-Änderungen
docker-compose restart lead-engine
```

**Zugriff:** `https://floke-ai.duckdns.org/lead/` (Passwortgeschützt)

## 📝 Nutzungshinweise
1.  **Ingest:** Klicke in der Web-App auf "2. Ingest Real Emails". Das System lädt alle neuen Leads, egal welcher Quelle.
2.  **Sync:** Wähle einen Lead und klicke auf "Sync to Company Explorer".
3.  **Wait:** Der Monitor erkennt automatisch, wenn die Analyse im CE fertig ist.
4.  **Draft:** Klicke auf "Generate Expert Reply" für den fertigen Entwurf.

## 📋 Roadmap / Nächste Schritte

- [ ] **Phase 2: Intelligente Antworten für Kontaktformulare:** Entwicklung einer kontextbezogenen Antwortlogik für Website-Formular-Leads.
- [ ] **IT-Klärung:** Microsoft Bookings Berechtigungen (`Bookings.Read.All`, `BookingsAppointment.ReadWrite.All`) für die Entra App anfragen.
- [ ] **Infrastruktur:** Korrekten Buchungslink (persönliches Konto) ermitteln und in der `.env` hinterlegen.
- [ ] **CRM-Integration:** Modul "Push to SuperOffice" entwickeln, um Personen und E-Mail-Entwürfe direkt im CRM anzulegen.
- [ ] **Daten-Synchronisation:** Notion-Produktdatenbank in die lokale DB spiegeln, um Produktauswahl und ROI-Berechnung zu dynamisieren.
- [ ] **Logik:** ROI-Kalkulation im E-Mail-Entwurf auf Basis von echten Leistungsdaten (m²/h) und Preisen schärfen.
- [ ] **UI:** "Copy to Clipboard" Funktion für den fertigen Entwurf in der Web-App finalisieren.

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*Dokumentationsstand: 2. März 2026*
*Task: [31388f42]*