sales-bot-stacks/sales-bot

Sales Bot - Aplicación Principal

Bot de automatización de ventas para Mattermost con procesamiento OCR de tickets.

Arquitectura

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│                         Sales Bot                                │
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│  │   Flask     │    │  WebSocket   │    │   OCR Processor  │   │
│  │   (app.py)  │    │  Listener    │    │                  │   │
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│                    │   Handlers    │                            │
│                    │ (handlers.py) │                            │
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│  │ Mattermost  │    │   NocoDB   │    │   Utils    │          │
│  │   Client    │    │   Client   │    │            │          │
│  └─────────────┘    └────────────┘    └────────────┘          │
│                                                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Módulos

app.py

Aplicación Flask principal con los siguientes endpoints:

• GET /health - Health check
• POST /webhook/mattermost - Recibe webhooks de Mattermost
• POST /webhook/nocodb - Recibe webhooks de NocoDB
• POST /comando/metas - Comando slash /metas
• POST /comando/ranking - Comando slash /ranking

handlers.py

Manejadores de eventos de ventas:

• handle_venta_message() - Procesa mensajes de venta
• generar_reporte_diario() - Genera reportes diarios

mattermost_client.py

Cliente para la API de Mattermost:

client = MattermostClient(url, token)
client.test_connection()
client.post_message(channel_id, message)
client.add_reaction(post_id, emoji)
client.get_file(file_id)

nocodb_client.py

Cliente para la API de NocoDB:

client = NocoDBClient(url, token)
client.crear_vendedor(username, nombre, email)
client.registrar_venta(vendedor, monto, cliente, imagen)
client.get_ventas_dia(vendedor, fecha)
client.get_ranking_vendedores(mes)

ocr_processor.py

Procesador OCR para tickets:

processor = OCRProcessor()
resultado = processor.procesar_imagen(imagen_bytes)
# Retorna: monto, fecha, productos, tubos_detectados

websocket_listener.py

Listener para eventos en tiempo real de Mattermost:

listener = MattermostWebsocketListener(url, token, callback)
listener.start()  # Inicia en thread separado

utils.py

Funciones de utilidad:

extraer_monto(texto)      # "@monto 1500" → 1500.0
extraer_cliente(texto)    # "@cliente Juan" → "Juan"
extraer_tubos(texto)      # "@tubos 5" → 5
formatear_moneda(1500)    # → "$1,500.00"

Instalación con Docker

docker compose up -d

Instalación Manual

# Instalar Tesseract
apt-get install tesseract-ocr tesseract-ocr-eng tesseract-ocr-spa

# Instalar dependencias Python
pip install -r requirements.txt

# Ejecutar
python app.py

Variables de Entorno

Variable	Descripción	Ejemplo
MATTERMOST_URL	URL de Mattermost	http://192.168.10.204:8065
MATTERMOST_BOT_TOKEN	Token del bot	xxx
MATTERMOST_TEAM_NAME	Nombre del team	sales
MATTERMOST_WEBHOOK_SECRET	Secret del webhook	xxx
NOCODB_URL	URL de NocoDB	http://192.168.10.204:8080
NOCODB_TOKEN	Token de API	xxx
NOCODB_TABLE_*	IDs de tablas	xxx
FLASK_PORT	Puerto de Flask	5000
LOG_LEVEL	Nivel de logging	INFO
TZ_OFFSET	Offset de zona horaria	-6

Formato de Mensajes de Venta

El bot reconoce varios formatos:

# Formato con @
venta @monto 1500 @cliente Juan @tubos 5

# Formato con etiquetas
venta monto: 1500 cliente: Juan

# Formato natural
venta $1,500 a Juan

Procesamiento OCR

El procesador OCR detecta automáticamente:

• Monto total
• Fecha del ticket
• Lista de productos
• Cantidad de tubos de tinte

Marcas de Tinte Reconocidas

• Alfaparf Evolution
• Wella Koleston
• Loreal
• Matrix
• Schwarzkopf
• Revlon
• Igora
• Majirel

Sistema de Comisiones

META_DIARIA_TUBOS = 3
COMISION_POR_TUBO = 10  # $10 MXN

def calcular_comision(tubos_vendidos):
    if tubos_vendidos > META_DIARIA_TUBOS:
        return (tubos_vendidos - META_DIARIA_TUBOS) * COMISION_POR_TUBO
    return 0

Logs

Los logs se escriben en /app/logs/sales-bot.log con formato:

2024-01-15 10:30:45 INFO [app] Venta registrada: $1,500.00 - Juan - vendedor1

Health Check

curl http://localhost:5000/health

Respuesta:

{
  "status": "healthy",
  "timestamp": "2024-01-15T10:30:45",
  "version": "1.0.0"
}