Especialista en IA y Automatizaciones

# Sistema prompt para el chatbot dental IA
SYSTEM_PROMPT = """
Eres el asistente virtual de Dental Basté.
Tu objetivo es:
1. Saludar calurosamente y preguntar en qué puedes ayudar
2. Identificar el tratamiento de interés (ortodoncia, implantes, blanqueamiento, etc.)
3. Recopilar nombre completo y método de contacto
4. Ofrecer disponibilidad de cita y redirigir al booking
5. Nunca diagnosticar. Si preguntan por síntomas, remitir al doctor.

Tono: cercano, profesional, en español. Respuestas máximo 3 frases.
"""

import openai, json

def process_lead_message(user_message: str, conversation_history: list) -> dict:
    messages = [
        {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
        *conversation_history,
        {"role": "user", "content": user_message}
    ]

    response = openai.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=messages,
        temperature=0.4,
        max_tokens=200,
        functions=[{
            "name": "capture_lead_data",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "nombre": {"type": "string"},
                    "tratamiento_interes": {"type": "string"},
                    "telefono": {"type": "string"},
                    "lead_score": {"type": "number", "description": "0-100"}
                }
            }
        }]
    )
    return response.choices[0].message

{
  "scenario": "dental_appointment_reminder",
  "trigger": {
    "app": "calendly",
    "event": "invitee.created"
  },
  "steps": [
    {
      "id": 1,
      "app": "hubspot",
      "action": "update_contact",
      "data": {
        "lifecycle_stage": "opportunity",
        "appointment_date": "{{trigger.event.start_time}}"
      }
    },
    {
      "id": 2,
      "app": "whatsapp_360dialog",
      "action": "send_template_message",
      "schedule": "-24h",
      "template_name": "appointment_reminder_es"
    },
    {
      "id": 3,
      "app": "whatsapp_360dialog",
      "action": "send_template_message",
      "schedule": "-2h",
      "template_name": "appointment_reminder_2h_es"
    }
  ]
}

automation:
  name: "Dental Lead Nurturing ES"
  trigger:
    type: contact_tag_added
    tag: "lead-cualificado"

  steps:
    - wait: 0
      action: send_email
      template: "bienvenida_dental"
      subject: "Tu sonrisa merece lo mejor — Guía gratuita incluida"

    - wait: 3 # días
      condition: "NOT has_appointment"
      action: send_email
      template: "educativo_{{lead.tratamiento_interes}}"

    - wait: 7
      condition: "NOT has_appointment"
      action: send_whatsapp
      message: "Hola {{first_name}}, ¿tienes 15 min esta semana? Primera visita sin coste"

    - wait: 14
      condition: "NOT has_appointment"
      action: assign_to_sales_rep
      priority: "high"

const upsertDentalLead = async (leadData) => {
  const { nombre, email, telefono, tratamiento, leadScore } = leadData;

  const payload = {
    properties: {
      firstname: nombre.split(' ')[0],
      lastname: nombre.split(' ').slice(1).join(' '),
      email: email,
      phone: telefono,
      tratamiento_interes: tratamiento,
      hs_lead_status: 'NEW',
      lead_score_ia: leadScore,
      fuente_captacion: 'chatbot_web'
    }
  };

  const response = await fetch(
    'https://api.hubapi.com/crm/v3/objects/contacts/upsert',
    {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Authorization': `Bearer ${process.env.HUBSPOT_TOKEN}`,
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify(payload)
    }
  );

  if (response.ok) {
    // Disparar secuencia de nurturing en ActiveCampaign
    await triggerNurturingSequence(email, tratamiento);
  }
};

import openai, json

def generar_copy_tv(tratamiento: str, precio: str, oferta: str = "") -> dict:
    prompt = f"""
Crea el copy para un slide de TV dental. Devuelve SOLO JSON válido.

Tratamiento: {tratamiento}
Precio: {precio}
Oferta activa: {oferta if oferta else "ninguna"}

Formato de respuesta (JSON):
{{
  "titulo_1": "máximo 4 palabras en mayúsculas",
  "titulo_2": "beneficio principal, máximo 5 palabras",
  "titulo_3": "detalle o puntos clave, máximo 6 palabras",
  "descripcion": "2 líneas descriptivas, tono cercano",
  "cta": "llamada a la acción breve"
}}

Tono: directo, confianza, sin tecnicismos. Para pacientes 30-55 años.
"""

    response = openai.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        response_format={"type": "json_object"},
        temperature=0.6
    )

    return json.loads(response.choices[0].message.content)

# Uso: generar_copy_tv("Implantes dentales", "Desde 900€", "Financiación sin intereses")

def analizar_resena(texto_resena: str, puntuacion: int) -> dict:
    prompt = f"""
Analiza esta reseña de una clínica dental y genera una respuesta profesional.

Reseña ({puntuacion}/5 estrellas): "{texto_resena}"

Devuelve JSON con:
{{
  "sentimiento": "positivo | negativo | neutro",
  "tema_principal": "descripción breve del tema",
  "respuesta": "respuesta profesional en primera persona del plural (nosotros), máximo 3 frases",
  "requiere_atencion": true/false
}}

Si la puntuación es < 3, requiere_atencion debe ser true.
Tono: empático, profesional, sin defensividad.
"""

    response = openai.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        response_format={"type": "json_object"}
    )

    resultado = json.loads(response.choices[0].message.content)

    if resultado["requiere_atencion"]:
        notificar_recepcion(texto_resena, resultado["respuesta"])

    return resultado