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# Lead Engine: Tradingtwins Automation v1.0 [31388f42]
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## 🚀 Übersicht
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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.
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## 🛠 Hauptfunktionen
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### 1. Intelligenter E-Mail Ingest
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* **Quelle:** Überwacht das Postfach `info@robo-planet.de` via **Microsoft Graph API**.
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* **Filter:** Erkennt gezielt Anfragen von Partnern wie Tradingtwins.
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* **Parsing:** Ein spezialisierter HTML-Parser extrahiert strukturierte Daten:
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* Firma, Ansprechpartner, E-Mail, Telefon.
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* Bedarfsdaten (Reinigungsfläche, Einsatzzweck, gewünschte Funktionen wie Nassreinigung).
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* Datum der ursprünglichen Anfrage.
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### 2. Contact Research (LinkedIn Lookup)
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* **Automatisierung:** Sucht via **SerpAPI** und **Gemini 2.0 Flash** nach der beruflichen Position des Ansprechpartners.
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* **Ergebnis:** Identifiziert Rollen wie "CFO", "Mitglied der Klinikleitung" oder "Facharzt", um den Tonfall der Antwort perfekt anzupassen.
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### 3. Company Explorer Sync & Monitoring
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* **Integration:** Legt Accounts und Kontakte automatisch im CE an.
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* **Monitor:** Ein Hintergrund-Prozess (`monitor.py`) überwacht asynchron den Status der KI-Analyse im CE.
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* **Daten-Pull:** Sobald die Analyse (Branche, Dossier) fertig ist, werden die Daten in die lokale Lead-Datenbank übernommen.
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### 4. Expert Response Generator
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* **KI-Engine:** Nutzt Gemini 2.0 Flash zur Erstellung von E-Mail-Entwürfen.
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* **Kontext:** Kombiniert Lead-Daten (Fläche) + CE-Daten (Dossier) + Matrix-Argumente (Pains/Gains).
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* **Logik:**
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* Wählt automatisch das passende Produkt (z.B. Scrubber 75 für > 5.000m²).
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* Berücksichtigt Multi-Product Needs (Service-Roboter bei Gastronomie-Wünschen).
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* Vermeidet KI-Floskeln und nutzt eine seniorige Business-Tonalität.
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### 5. Qualitätskontrolle
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* Erkennt automatisch "Low Quality Leads" (Free-Mail Provider wie Gmail/Web.de oder fehlende Firmennamen) für potenzielle Reklamationen.
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## 🏗 Architektur
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```text
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/app/lead-engine/
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├── app.py # Streamlit Web-Interface
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├── trading_twins_ingest.py # E-Mail Importer (Graph API)
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├── lookup_role.py # LinkedIn/Role Research (SerpAPI + Gemini)
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├── generate_reply.py # Email Draft Generator (Gemini)
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├── monitor.py # Asynchroner CE-Status Monitor
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├── db.py # Lokale SQLite Lead-Datenbank
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└── data/ # DB-Storage
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```
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## 🚀 Inbetriebnahme (Docker)
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Die Lead Engine ist als Service in der zentralen `docker-compose.yml` integriert.
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```bash
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# Neustart des Dienstes nach Code-Änderungen
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docker-compose up -d --build lead-engine
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```
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**Zugriff:** `https://floke-ai.duckdns.org/lead/` (Passwortgeschützt)
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## 📝 Nutzungshinweise
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1. **Ingest:** Klicke in der Web-App auf "2. Ingest Real Emails".
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2. **Sync:** Wähle einen Lead und klicke auf "Sync to Company Explorer".
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3. **Wait:** Der Monitor erkennt automatisch, wenn die Analyse im CE fertig ist.
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4. **Draft:** Klicke auf "Generate Expert Reply" für den fertigen Entwurf.
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*Dokumentationsstand: 2. März 2026*
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*Task: [31388f42]*
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