mirror of
https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools.git
synced 2026-06-18 07:19:35 +00:00
235 lines
13 KiB
Python
235 lines
13 KiB
Python
"""
|
||
Company Research Agent — produces a per-account brief used by the email generator.
|
||
|
||
Output (CompanyBrief):
|
||
company_brief — 2-line summary
|
||
pain_hypothesis — what likely hurts this company
|
||
dealix_fit — why Dealix specifically helps
|
||
expected_gain — conservative qualitative hint (no guarantees)
|
||
best_offer — one of: pilot_499 / pilot_999 / pilot_1500 / partnership
|
||
best_channel — email / phone_task / linkedin_manual
|
||
best_first_sentence — Khaliji opener tailored to sector
|
||
objection_risks — likely 1-2 objections to prep for
|
||
risk_note — compliance flags
|
||
confidence — 0..1
|
||
sources_used — list of strings (e.g. "tech_signal:WhatsApp", "directory:saudi_business_directory")
|
||
|
||
Two-tier:
|
||
1. Deterministic per-sector rules (always runs).
|
||
2. Optional LLM polish via Groq (one short call) — produces a single sharper paragraph.
|
||
"""
|
||
|
||
from __future__ import annotations
|
||
|
||
import logging
|
||
import os
|
||
from dataclasses import asdict, dataclass, field
|
||
from typing import Any
|
||
|
||
log = logging.getLogger(__name__)
|
||
|
||
|
||
@dataclass
|
||
class CompanyBrief:
|
||
company_name: str
|
||
company_brief: str
|
||
pain_hypothesis: str
|
||
dealix_fit: str
|
||
expected_gain: str
|
||
best_offer: str
|
||
best_channel: str
|
||
best_first_sentence: str
|
||
objection_risks: list[str]
|
||
risk_note: str
|
||
confidence: float
|
||
sources_used: list[str] = field(default_factory=list)
|
||
|
||
def to_dict(self) -> dict[str, Any]:
|
||
return asdict(self)
|
||
|
||
|
||
SECTOR_BRIEFS: dict[str, dict[str, Any]] = {
|
||
"real_estate_developer": {
|
||
"brief": "مطور عقاري سعودي يستقبل leads من الإعلانات + الموقع + WhatsApp.",
|
||
"pain": "leads متعددة في وقت قصير — تأخر الرد دقيقة واحدة قد يخسر العميل لمنافس.",
|
||
"fit": "Dealix يرد بالعربي خلال 45 ثانية، يأخذ الميزانية + الموقع + موعد المعاينة، ويحجز للمندوب الجاهز.",
|
||
"gain": "غالباً 5-15 lead دافئ إضافي شهرياً عند تحسين زمن الرد بـ 80%.",
|
||
"objections": ["budget_for_pilot", "concern_about_arabic_quality", "already_uses_simple_chat_widget"],
|
||
"first_sentence": "كل lead عقاري متأخر دقيقة = احتمال خسارة العميل لمنافس.",
|
||
"best_offer": "pilot_499", "best_channel": "phone_task",
|
||
},
|
||
"real_estate": {
|
||
"brief": "مكتب عقار سعودي للوساطة العقارية.",
|
||
"pain": "الردود متناثرة بين موظفين مختلفين على واتساب — لا يوجد فرز أولوية.",
|
||
"fit": "Dealix يستقبل الاستفسار، يأخذ التفاصيل، ويحوّل العميل الجاهز للوسيط الصح.",
|
||
"gain": "غالباً تحسين conversion ratio على inbound من 5% إلى 12%.",
|
||
"objections": ["small_team_concern", "trust_in_AI"],
|
||
"first_sentence": "العمولة الواحدة في العقار = ربح أسبوع. لا تخسرونها بسبب وقت الرد.",
|
||
"best_offer": "pilot_499", "best_channel": "phone_task",
|
||
},
|
||
"construction": {
|
||
"brief": "شركة مقاولات سعودية تستقبل طلبات تسعير من شركات وأفراد.",
|
||
"pain": "RFQ تتوزع بين واتساب + اتصالات + إيميلات بدون فرز موحّد.",
|
||
"fit": "Dealix يستقبل كل RFQ، يجمع المواصفات + الميزانية + المهلة، ويفرز الجاهز للتسعير.",
|
||
"gain": "غالباً تقليل RFQ المهملة بنسبة 30-50%، وتحسين معدل تحويل التسعير لعقد.",
|
||
"objections": ["large_project_complexity", "needs_human_engineer_review"],
|
||
"first_sentence": "بدل ما تضيع طلبات تسعير المشاريع بين قنوات متعددة، نجمعها في مكان واحد.",
|
||
"best_offer": "pilot_999", "best_channel": "phone_task",
|
||
},
|
||
"hospitality": {
|
||
"brief": "فندق سعودي يستقبل حجوزات + استفسارات MICE/قاعات/إفطار-سحور.",
|
||
"pain": "الاستفسارات تأتي بأي وقت، الموظف غير متاح ليلاً = خسارة حجز.",
|
||
"fit": "Dealix يستقبل، يأخذ التاريخ + العدد + الباقة، ويحجز موعد معاينة في تقويم الفريق.",
|
||
"gain": "غالباً استرجاع 10-20% من حجوزات MICE المهملة عبر الرد الفوري.",
|
||
"objections": ["existing_PMS_system", "concern_about_pricing_quotes"],
|
||
"first_sentence": "حجوزات MICE + قاعات = leads تحتاج رد فوري بأي ساعة.",
|
||
"best_offer": "pilot_999", "best_channel": "phone_task",
|
||
},
|
||
"events": {
|
||
"brief": "قاعة حفلات / مزود تأجير معدات حفلات سعودي.",
|
||
"pain": "كل lead = موسم. خسارة واحدة = 5K-100K ريال ضائعة.",
|
||
"fit": "Dealix يستقبل، يأخذ التاريخ + العدد + الباقة + الميزانية، ويحجز معاينة.",
|
||
"gain": "غالباً زيادة حجز المعاينات بـ 30%+ عبر السرعة.",
|
||
"objections": ["seasonality_concern", "small_team"],
|
||
"first_sentence": "كل lead لقاعة حفل = موسم. لا تخسرونه لتأخر الرد.",
|
||
"best_offer": "pilot_499", "best_channel": "phone_task",
|
||
},
|
||
"logistics": {
|
||
"brief": "شركة شحن/نقل سعودية تستقبل RFQ شحنات يومياً.",
|
||
"pain": "RFQ شحن: العميل يطلب عرض، إذا تأخر الرد 10 دقائق رحل لمنافس.",
|
||
"fit": "Dealix يرد بالعربي خلال دقيقة، يجمع الوزن + الوجهة + التاريخ، ويفتح ticket في النظام.",
|
||
"gain": "غالباً تحسين فوز RFQ بنسبة 15-25% عبر السرعة.",
|
||
"objections": ["complex_pricing_models", "needs_dispatcher_review"],
|
||
"first_sentence": "RFQ شحن: 10 دقائق فرق = خسارة عقد.",
|
||
"best_offer": "pilot_999", "best_channel": "phone_task",
|
||
},
|
||
"restaurant": {
|
||
"brief": "مطعم/كافيه سعودي يستقبل استفسارات تموين + حجوزات + فرنشايز.",
|
||
"pain": "الاستفسارات تختلط مع طلبات الطعام اليومية على واتساب.",
|
||
"fit": "Dealix يفرز الجاد (تموين/فرنشايز) عن العادي (حجز طاولة)، ويسلم الإدارة المؤهلين فقط.",
|
||
"gain": "غالباً 3-7 leads جادة شهرياً للتموين كانت تضيع.",
|
||
"objections": ["small_business_budget", "concern_about_complexity"],
|
||
"first_sentence": "تموين شركة كبيرة = إيراد شهر كامل. لا تخسروه بسبب رد متأخر.",
|
||
"best_offer": "pilot_499", "best_channel": "phone_task",
|
||
},
|
||
"saas": {
|
||
"brief": "شركة SaaS سعودية تبيع للسوق المحلي.",
|
||
"pain": "leads inbound باللغة العربية، الفريق غالباً يرد بالإنجليزية/ترجمة آلية.",
|
||
"fit": "Dealix هو AI sales rep بالعربي الخليجي يتكامل مع HubSpot/Salesforce/Zoho. يكمل لا يستبدل.",
|
||
"gain": "غالباً تحسين Arabic-lead-to-demo بـ 40%+.",
|
||
"objections": ["already_has_AI_tool", "build_vs_buy"],
|
||
"first_sentence": "إذا تبيعون SaaS داخل السعودية، الرد العربي السريع = ميزة تنافسية.",
|
||
"best_offer": "pilot_999", "best_channel": "linkedin_manual",
|
||
},
|
||
"marketing_agency": {
|
||
"brief": "وكالة تسويق سعودية تخدم عملاء B2B/B2C.",
|
||
"pain": "العملاء يطلبون من الوكالة \"AI sales rep بالعربي\" — الوكالة بدون حل جاهز.",
|
||
"fit": "Dealix شريك resell — الوكالة تبيعه لعملائها وتحصل 25% MRR شهرياً.",
|
||
"gain": "غالباً 5-15 عميل وكالة × 25% = 5K-15K ريال passive recurring شهرياً.",
|
||
"objections": ["white_label_requirement", "control_over_messaging"],
|
||
"first_sentence": "Dealix شريك resell — أنتم تبيعونه، نحن نبنيه، 25% MRR لكم لمدى العلاقة.",
|
||
"best_offer": "partnership", "best_channel": "linkedin_manual",
|
||
},
|
||
}
|
||
|
||
|
||
DEFAULT_BRIEF = {
|
||
"brief": "شركة سعودية في قطاع B2B.",
|
||
"pain": "غالباً تستقبل استفسارات لكن الرد قد يتأخر أو يضيع بين القنوات.",
|
||
"fit": "Dealix يرد على inbound leads بالعربي الخليجي خلال 45 ثانية ويفرزها للمبيعات.",
|
||
"gain": "غالباً تحسين conversion ratio على inbound — نقيس بدقة خلال 7 أيام.",
|
||
"objections": ["unsure_fit"],
|
||
"first_sentence": "سرعة الرد على العميل = ميزة تنافسية مباشرة.",
|
||
"best_offer": "pilot_499", "best_channel": "phone_task",
|
||
}
|
||
|
||
|
||
def research_company_rules(account: dict[str, Any]) -> CompanyBrief:
|
||
"""Deterministic research using sector + signal heuristics. Always runs."""
|
||
sector = (account.get("sector") or "").lower()
|
||
company_name = account.get("company_name") or "الشركة"
|
||
tpl = SECTOR_BRIEFS.get(sector, DEFAULT_BRIEF)
|
||
|
||
sources: list[str] = []
|
||
if account.get("best_source"):
|
||
sources.append(f"directory:{account['best_source']}")
|
||
if account.get("google_place_id"):
|
||
sources.append(f"google_places:{account['google_place_id'][:20]}")
|
||
if account.get("website") or account.get("domain"):
|
||
sources.append(f"website:{account.get('domain') or account['website']}")
|
||
|
||
risk_note = ""
|
||
if (account.get("risk_level") or "").lower() == "high":
|
||
risk_note = "high_risk_data — requires explicit human approval before any send"
|
||
elif not account.get("allowed_use") or account.get("allowed_use") in {"unknown", ""}:
|
||
risk_note = "allowed_use_missing — gate at compliance before send"
|
||
elif not (account.get("email") or account.get("phone")):
|
||
risk_note = "no_business_contact — phone/email needed before send"
|
||
else:
|
||
risk_note = "ok"
|
||
|
||
confidence = 0.7 if sector in SECTOR_BRIEFS else 0.4
|
||
|
||
return CompanyBrief(
|
||
company_name=company_name,
|
||
company_brief=tpl["brief"],
|
||
pain_hypothesis=tpl["pain"],
|
||
dealix_fit=tpl["fit"],
|
||
expected_gain=tpl["gain"],
|
||
best_offer=tpl["best_offer"],
|
||
best_channel=tpl["best_channel"],
|
||
best_first_sentence=tpl["first_sentence"],
|
||
objection_risks=list(tpl["objections"]),
|
||
risk_note=risk_note,
|
||
confidence=confidence,
|
||
sources_used=sources,
|
||
)
|
||
|
||
|
||
async def research_company_with_llm(account: dict[str, Any]) -> CompanyBrief:
|
||
"""
|
||
Runs rules first, then optional 1-call LLM polish via Groq.
|
||
Falls back to rules if no LLM key.
|
||
"""
|
||
base = research_company_rules(account)
|
||
has_llm = bool(
|
||
os.getenv("GROQ_API_KEY") or os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY") or os.getenv("OPENAI_API_KEY")
|
||
)
|
||
if not has_llm:
|
||
return base
|
||
try:
|
||
from core.llm.router import get_router
|
||
from core.llm.base import Message
|
||
except Exception:
|
||
return base
|
||
|
||
sector_hint = (
|
||
account.get("sector_ar") or account.get("sector") or "B2B"
|
||
)
|
||
city_hint = account.get("city_ar") or account.get("city") or "السعودية"
|
||
prompt = (
|
||
f"شركة: {account.get('company_name')}\n"
|
||
f"القطاع: {sector_hint}\n"
|
||
f"المدينة: {city_hint}\n"
|
||
f"website: {account.get('website') or account.get('domain') or '(unknown)'}\n\n"
|
||
"اكتب جملة واحدة سعودية خليجية محددة عن (الألم المتوقع) لشركة بهذا الوصف، "
|
||
"بحيث تذكر شيئاً ملموساً عن نشاطها (موسم، نوع leads، قناة شائعة، الخ).\n"
|
||
"ممنوع: اختراع أرقام، ادعاء حقائق غير مذكورة، وعد عوائد.\n"
|
||
"أرجع جملة واحدة فقط بدون مقدمة."
|
||
)
|
||
try:
|
||
import asyncio
|
||
router = get_router()
|
||
resp = await asyncio.wait_for(
|
||
router.complete([Message(role="user", content=prompt)], max_tokens=120, temperature=0.3),
|
||
timeout=8.0,
|
||
)
|
||
polished = (resp.content or "").strip().split("\n")[0]
|
||
if 20 < len(polished) < 400:
|
||
base.pain_hypothesis = polished
|
||
base.confidence = min(0.95, base.confidence + 0.15)
|
||
base.sources_used.append("llm:groq_polish")
|
||
except Exception as exc: # noqa: BLE001
|
||
log.info("research_llm_polish_skipped err=%s", exc)
|
||
return base
|