Floke
75e1096853
- Updates the main features section in `lead-engine/README.md` to reflect multi-source ingestion, UI indicators, and persistent draft storage. - Adds a new "Roadmap / Nächste Schritte" section to document open To-Dos and future enhancements. - Adjusts the version to 1.1 to signify the new capabilities.
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# Lead Engine: Multi-Source Automation v1.1 [31388f42]
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## 🚀 Übersicht
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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.
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## 🛠 Hauptfunktionen
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### 1. Intelligenter E-Mail Ingest
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* **Multi-Source:** Überwacht das Postfach `info@robo-planet.de` via **Microsoft Graph API** auf verschiedene Lead-Typen.
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* **Filter & Routing:** Erkennt und unterscheidet Anfragen von **TradingTwins** und dem **Roboplanet-Kontaktformular**.
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* **Parsing:** Spezialisierte HTML-Parser extrahieren für jede Quelle strukturierte Daten (Firma, Kontakt, Bedarf, etc.).
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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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* **Persistente Entwürfe:** Generierte E-Mail-Entwürfe werden direkt beim Lead gespeichert und bleiben erhalten.
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### 5. UI & Qualitätskontrolle
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* **Visuelle Unterscheidung:** Klare Kennzeichnung der Lead-Quelle (z.B. 🌐 für Website, 🤝 für Partner) in der Übersicht.
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* **Status-Tracking:** Visueller Indikator (🆕/✅) für den Synchronisations-Status mit dem Company Explorer.
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* **Low-Quality-Warnung:** Visuelle Kennzeichnung (⚠️) von Leads mit Free-Mail-Adressen oder ohne Firmennamen direkt in der Übersicht.
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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 für alle Quellen)
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├── ingest.py # Enthält alle spezifischen Parser
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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 restart 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". Das System lädt alle neuen Leads, egal welcher Quelle.
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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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## 📋 Roadmap / Nächste Schritte
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- [ ] **Phase 2: Intelligente Antworten für Kontaktformulare:** Entwicklung einer kontextbezogenen Antwortlogik für Website-Formular-Leads.
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- [ ] **IT-Klärung:** Microsoft Bookings Berechtigungen (`Bookings.Read.All`, `BookingsAppointment.ReadWrite.All`) für die Entra App anfragen.
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- [ ] **Infrastruktur:** Korrekten Buchungslink (persönliches Konto) ermitteln und in der `.env` hinterlegen.
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- [ ] **CRM-Integration:** Modul "Push to SuperOffice" entwickeln, um Personen und E-Mail-Entwürfe direkt im CRM anzulegen.
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- [ ] **Daten-Synchronisation:** Notion-Produktdatenbank in die lokale DB spiegeln, um Produktauswahl und ROI-Berechnung zu dynamisieren.
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- [ ] **Logik:** ROI-Kalkulation im E-Mail-Entwurf auf Basis von echten Leistungsdaten (m²/h) und Preisen schärfen.
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- [ ] **UI:** "Copy to Clipboard" Funktion für den fertigen Entwurf in der Web-App finalisieren.
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*Dokumentationsstand: 2. März 2026*
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*Task: [31388f42]*
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