feat: Agente-Marketing initial commit

2026-07-03 12:23:34 -04:00
commit 293522436a
52 changed files with 13522 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,104 @@
+import requests
+import json
+
+# Supports Ollama (local) or Anthropic API
+# Set OLLAMA_URL to use local AI, or ANTHROPIC_KEY for Claude API
+
+OLLAMA_URL = "http://localhost:11434"
+OLLAMA_MODEL = "qwen2.5:14b"
+
+USER_PROFILE = """
+Perfil del comprador:
+- Residente permanente en EE.UU., menos de 2 años en el país
+- Soltero
+- Trabajo independiente: electricista naval/marino ($120/hora)
+- Dinero disponible para down payment: $50,000 dólares
+- Presupuesto máximo: $200,000
+- Busca: costas de Florida (Stuart hacia el norte hasta Jacksonville)
+- Objetivo: casa para vivir, oportunidad de remate o precio bajo de mercado
+- Situación crediticia: construyendo historial en USA, no califica para préstamo convencional aún
+- Tipo de préstamo ideal: Non-QM, Bank Statement, o ITIN loan
+"""
+
+ANALYSIS_PROMPT = """Eres un asesor experto en bienes raíces y finanzas para compradores en Florida.
+
+{profile}
+
+Analiza esta propiedad y responde en español en máximo 4 oraciones:
+1. ¿Es una buena oportunidad para este comprador?
+2. ¿Qué tipo de préstamo le conviene para esta propiedad específica?
+3. ¿Hay algo que deba investigar o que sea una señal de alerta?
+
+Propiedad:
+- Dirección: {address}
+- Ciudad/Condado: {city}
+- Precio: ${price:,}
+- Tipo: {prop_type}
+- Estado: {status}
+- Habitaciones: {beds} | Baños: {baths}
+- Metros cuadrados: {sqft}
+- Fuente: {source}
+
+Responde de forma directa y práctica, como si le hablaras a un amigo."""
+
+
+def analyze_with_ollama(prop: dict) -> str:
+    prompt = ANALYSIS_PROMPT.format(
+        profile=USER_PROFILE,
+        address=prop.get("address", "N/A"),
+        city=f"{prop.get('city', '')} {prop.get('county', '')}".strip(),
+        price=prop.get("price", 0),
+        prop_type=prop.get("property_type", "Residencial"),
+        status=prop.get("status", "Foreclosure"),
+        beds=prop.get("beds", "N/A"),
+        baths=prop.get("baths", "N/A"),
+        sqft=prop.get("sqft", "N/A"),
+        source=prop.get("source", "N/A")
+    )
+    try:
+        r = requests.post(
+            f"{OLLAMA_URL}/api/generate",
+            json={"model": OLLAMA_MODEL, "prompt": prompt, "stream": False},
+            timeout=60
+        )
+        if r.status_code == 200:
+            return r.json().get("response", "").strip()
+    except Exception as e:
+        return f"IA local no disponible: {e}"
+    return "Análisis no disponible."
+
+
+def analyze_with_anthropic(prop: dict, api_key: str) -> str:
+    prompt = ANALYSIS_PROMPT.format(
+        profile=USER_PROFILE,
+        address=prop.get("address", "N/A"),
+        city=f"{prop.get('city', '')} {prop.get('county', '')}".strip(),
+        price=prop.get("price", 0),
+        prop_type=prop.get("property_type", "Residencial"),
+        status=prop.get("status", "Foreclosure"),
+        beds=prop.get("beds", "N/A"),
+        baths=prop.get("baths", "N/A"),
+        sqft=prop.get("sqft", "N/A"),
+        source=prop.get("source", "N/A")
+    )
+    try:
+        r = requests.post(
+            "https://api.anthropic.com/v1/messages",
+            headers={"x-api-key": api_key, "anthropic-version": "2023-06-01", "content-type": "application/json"},
+            json={"model": "claude-haiku-4-5-20251001", "max_tokens": 300, "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]},
+            timeout=30
+        )
+        if r.status_code == 200:
+            return r.json()["content"][0]["text"].strip()
+    except Exception as e:
+        return f"Error API: {e}"
+    return "Análisis no disponible."
+
+
+def analyze_property(prop: dict, ollama_model: str = None, anthropic_key: str = None) -> str:
+    global OLLAMA_MODEL
+    if ollama_model:
+        OLLAMA_MODEL = ollama_model
+    if anthropic_key:
+        return analyze_with_anthropic(prop, anthropic_key)
+    return analyze_with_ollama(prop)