José Manuel Gómez
92786e94a8
- meta_ads_client.py: Meta Marketing API client (facebook-business SDK) - agent.py: Claude-powered campaign decision engine - run.py: main orchestration script - config.py: environment variables - .github/workflows/daily.yml: GitHub Actions cron (8am CEST) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
60 lines
2.2 KiB
Python
60 lines
2.2 KiB
Python
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 experto en optimización de campañas de Meta Ads (Facebook/Instagram) para generación de leads.
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Cada campaña corresponde a un producto o curso con un CPL objetivo (coste por lead) acordado.
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MODELO DE NEGOCIO:
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- El objetivo es maximizar el volumen de leads por debajo del CPL máximo rentable.
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- La frecuencia alta puede indicar saturación de audiencia.
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- El CTR y CPM son indicadores clave de relevancia creativa y competencia en subasta.
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REGLAS DE DECISIÓN:
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1. CPL > CPL_máximo → REDUCIR_PRESUPUESTO o revisar creatividades/audiencias.
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2. CPL <= CPL_máximo y volumen bajo → AUMENTAR_PRESUPUESTO si hay margen.
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3. Frecuencia > 3.0 → considerar rotar creatividades o ampliar audiencia.
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4. CTR < 1% → problema creativo, revisar anuncios.
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5. Sin leads tras 3+ días de gasto → revisar configuración de conversión.
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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 | REVISAR_CREATIVIDADES",
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"parametro": 1.0,
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"justificacion": "explicación breve",
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"consejo": "acción concreta y específica",
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"alerta": "texto si hay algo crítico, null si no",
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"confianza": 0.0
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}
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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-haiku-4-5-20251001",
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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 de Meta Ads 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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return {
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"accion": "MANTENER",
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"parametro": 1.0,
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"justificacion": "Error parseando respuesta del agente.",
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"alerta": f"JSON inválido: {raw[:200]}",
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"confianza": 0.0,
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}
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