José Manuel Gómez
e4362c6ad9
- Sync shows campaign ID, name and status for new campaigns, and field-level changes (before/after) for updated ones - Agent now returns a 'consejo' field with a specific actionable recommendation per campaign - Summary table includes leads, margin and consejo per campaign Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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3.1 KiB
Python
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import json
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import anthropic
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import config
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client = anthropic.Anthropic(api_key=config.ANTHROPIC_API_KEY)
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SYSTEM_PROMPT = """
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Eres un agente experto en optimización de campañas de generación de leads para centros de formación.
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Cada campaña corresponde a un curso concreto con un PPL (precio por lead) fijo acordado con los centros compradores.
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MODELO DE NEGOCIO:
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- Ingreso = leads_entregados × PPL
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- Margen = (Ingreso - Gasto Google Ads) / Ingreso
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- El objetivo es maximizar leads dentro del capping mensual manteniendo margen positivo.
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- El CPA máximo ya refleja el margen mínimo aceptable.
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REGLAS DE DECISIÓN:
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1. urgencia=PAUSAR → accion=PAUSAR siempre. El capping está lleno, seguir gastando destruye margen.
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2. urgencia=SPRINT → accion=AUMENTAR_PRESUPUESTO con parametro entre 1.3 y 1.5. Quedan pocos días y leads por entregar.
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3. urgencia=ACELERAR y campaña rentable → accion=AUMENTAR_PRESUPUESTO con parametro entre 1.1 y 1.25.
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4. urgencia=ACELERAR y campaña NO rentable → accion=MANTENER o revisar keywords (no gastar más si no convierte).
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5. urgencia=FRENAR → accion=REDUCIR_PRESUPUESTO con parametro entre 0.75 y 0.9.
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6. urgencia=EN_RITMO y rentable → accion=MANTENER.
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7. urgencia=EN_RITMO y NO rentable → accion=REDUCIR_PRESUPUESTO con parametro 0.85.
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8. alerta_tracking=true → añadir alerta sobre discrepancia de tracking aunque la acción sea otra.
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Devuelve ÚNICAMENTE un JSON válido con esta estructura exacta, sin texto adicional ni markdown:
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{
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"accion": "PAUSAR | REDUCIR_PRESUPUESTO | AUMENTAR_PRESUPUESTO | MANTENER",
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"parametro": 1.0,
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"nuevo_budget_diario": 0.0,
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"justificacion": "explicación breve del porqué de la decisión",
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"consejo": "acción concreta y específica que debería tomar el gestor (keywords, pujas, anuncios, configuración, etc.)",
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"alerta": "texto si hay algo crítico, null si no hay",
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"confianza": 0.0
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}
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El campo nuevo_budget_diario = budget_diario_actual × parametro (calcula tú el valor final).
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El campo consejo debe ser accionable y específico: qué revisar, qué cambiar, qué hacer a continuación.
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"""
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def decide(analysis: dict) -> dict:
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response = client.messages.create(
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model="claude-sonnet-4-20250514",
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max_tokens=400,
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system=SYSTEM_PROMPT,
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messages=[{
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"role": "user",
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"content": (
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f"Analiza esta campaña y devuelve la decisión en JSON:\n\n"
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f"{json.dumps(analysis, ensure_ascii=False, indent=2)}"
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)
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}]
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||
)
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raw = response.content[0].text.strip()
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clean = raw.replace("```json", "").replace("```", "").strip()
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try:
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return json.loads(clean)
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except json.JSONDecodeError:
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# Fallback seguro si el modelo no devuelve JSON limpio
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return {
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"accion": "MANTENER",
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"parametro": 1.0,
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"nuevo_budget_diario": analysis.get("budget_diario_actual", 0),
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||
"justificacion": "Error parseando respuesta del agente. Revisión manual recomendada.",
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||
"alerta": f"JSON inválido recibido: {raw[:200]}",
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||
"confianza": 0.0,
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||
}
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