telegram_new_socias/Vanessa.md

👩‍💼 Vanessa Bot Brain

Vanity / Soul — HR Automation

Vanessa es la Asistente Virtual de Recursos Humanos para Vanity / Soul. No es solo un bot de comandos: es un cerebro central modular diseñado para gestionar el ciclo de vida de las socias —contratación, solicitudes internas y servicios— con una personalidad cálida, eficiente y humana.

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🧠 Filosofía del Diseño

Vanessa fue construida bajo tres principios:

1. Conversaciones humanas, datos estrictos La UX es natural; la salida siempre es un payload JSON inmutable.

2. Estado efímero, persistencia externa El bot no guarda información sensible. Todo se envía a n8n + Base de Datos.

3. Modularidad real Cada habilidad vive en su propio archivo y puede evolucionar sin romper el sistema.

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🏗️ Arquitectura del Sistema

Arquitectura modular y desacoplada:

• Cerebro (main.py) Orquesta Telegram, gestiona sesiones y enruta comandos.

• Habilidades (/modules) Cada módulo implementa un flujo conversacional completo.

• Inteligencia Artificial OpenAI o Gemini para clasificación semántica y entendimiento de texto libre.

• Persistencia (n8n + DB) Recepción de eventos mediante Webhooks con UUID y timestamp.

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📂 Estructura del Proyecto

/vanity_bot_brain
│
├── .env                  # Credenciales y Webhooks
├── main.py               # Cerebro / Orquestador
├── requirements.txt      # Dependencias
├── README.md             # Documentación
│
└── modules/              # HABILIDADES
    ├── __init__.py
    ├── onboarding.py     # /welcome — Contrato (35 pasos)
    ├── rh_requests.py    # /vacaciones y /permiso (IA)

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💬 Módulos y Flujos Conversacionales

1️⃣ Onboarding — /welcome

Objetivo Recopilar la información completa para el contrato de nuevas socias.

Características clave

• Flujo guiado de 35 pasos
• Normalización de RFC y CURP
• Validación de fechas
• Teclados dinámicos
• Referencias personales en bucle

Ejemplo de conversación

User: /welcome
Vanessa: ¡Hola Ana! 👋 Soy Vanessa de RH. Vamos a dejar listo tu registro.
Vanessa: ¿Cómo te gusta que te llamemos?
User: Anita
Vanessa: Perfecto ✨ ¿Cuál es tu nombre completo como aparece en tu INE?
...
Vanessa: ¡Listo! ✅ Tu información ya está en el sistema. Bienvenida a Vanity.

Payload enviado a n8n

{
  "candidato": {
    "nombre_oficial": "ANA MARIA PEREZ",
    "rfc": "PEQA901010...",
    "curp": "PEQA901010...",
    "fecha_nacimiento": "1990-10-10"
  },
  "laboral": {
    "rol_id": "manager",
    "sucursal_id": "plaza_cima",
    "fecha_inicio": "2026-01-15"
  },
  "referencias": [
    { "nombre": "Juan", "telefono": "555...", "relacion": "Trabajo" },
    { "nombre": "Luisa", "telefono": "844...", "relacion": "Familiar" }
  ],
  "metadata": {
    "timestamp": "2025-12-14T10:00:00-06:00"
  }
}

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2️⃣ Vacaciones — /vacaciones

Objetivo Gestionar descansos aplicando reglas de negocio automáticamente.

Semáforo de decisión

• 🔴 Menos de 5 días → Rechazo automático
• 🟡 6 a 11 días → Revisión manual
• 🟢 12+ días → Pre-aprobado

Ejemplo

Vanessa: Días solicitados: 6
Vanessa: Anticipación: 35 días
🟢 Excelente planeación. Solicitud pre-aprobada.

Payload generado

{
  "record_id": "uuid-v4-unico",
  "tipo_solicitud": "VACACIONES",
  "fechas": {
    "inicio": "2026-01-20",
    "fin": "2026-01-25"
  },
  "metricas": {
    "dias_totales": 6,
    "dias_anticipacion": 35
  },
  "status_inicial": "PRE_APROBADO",
  "created_at": "2025-12-14T10:05:00-06:00"
}

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3️⃣ Permisos con IA — /permiso

Objetivo Registrar incidencias, salidas o permisos cortos.

IA aplicada El bot analiza el texto libre y clasifica el motivo:

• EMERGENCIA
• MÉDICO
• TRÁMITE
• PERSONAL

Ejemplo

Usuario: Mi hijo se cayó en la escuela
Vanessa: Categoría detectada → EMERGENCIA 🚨

Payload

{
  "record_id": "uuid-v4-unico",
  "tipo_solicitud": "PERMISO",
  "motivo_usuario": "Mi hijo se cayó en la escuela...",
  "categoria_detectada": "EMERGENCIA",
  "fechas": {
    "inicio": "2025-12-15",
    "fin": "2025-12-15"
  },
  "created_at": "2025-12-14T10:10:00-06:00"
}

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🛠️ Instalación y Ejecución con Docker

Requisitos

• Docker
• Docker Compose

1. Configuración del Entorno

Antes de iniciar, es necesario configurar las variables de entorno.

1. Crear el archivo .env: Copia el archivo de ejemplo .env.example y renómbralo a .env.

   cp .env.example .env
   

2. Editar las variables: Abre el archivo .env y rellena todas las variables requeridas:
   • TELEGRAM_TOKEN: El token de tu bot de Telegram.
   • GOOGLE_API_KEY: Tu clave de API de Google para la IA de Gemini.
   • WEBHOOK_*: Las URLs de los webhooks de tu sistema de automatización (ej. n8n).
   • MYSQL_*: Las credenciales para la base de datos (puedes dejar las que vienen por defecto si solo es para desarrollo local).
   • SMTP_*: Las credenciales de tu servidor de correo para la función de impresión.

2. Construcción y Ejecución

Una vez configurado el entorno, el proyecto se gestiona fácilmente con Docker Compose.

1. Construir las imágenes: Este comando crea las imágenes de Docker para el bot y la base de datos.

   docker-compose build
   

2. Iniciar los servicios: Este comando inicia el bot y la base de datos en segundo plano.

   docker-compose up -d
   

El bot ahora estará en funcionamiento. Para detener los servicios, puedes usar docker-compose down.

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📊 Esquema de Base de Datos Sugerido

Tabla: rh_solicitudes

Campo	Tipo	Descripción
record_id	UUID	Identificador único
user_id	BIGINT	Telegram ID
nombre	VARCHAR	Nombre del colaborador
tipo	VARCHAR	VACACIONES / PERMISO
fechas	JSON	Rango de fechas
motivo	TEXT	Texto original
categoria	VARCHAR	Clasificación IA
dias_anticipacion	INT	Métrica RH
status_bot	VARCHAR	Resultado automático
created_at	TIMESTAMP	Zona MTY

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🚀 Extensibilidad

Para agregar un nuevo comando:

1. Crear un archivo en /modules
2. Implementar su flujo
3. Registrar el comando en main.py

Vanessa ya sabe pensar. Solo enséñale una nueva habilidad. 🧠