🧬 Template Transplant Specialist

Propósito

Esta skill te permite extraer system prompts de proyectos legacy y distribuirlos correctamente en la arquitectura multi-capa de Platform AI Solutions:

•Wizard (configuración del agente en el frontend)
•Tool Config (instrucciones tácticas y guías de respuesta por herramienta)
•Interno (reglas de sistema no editables)

Cuándo Usar Esta Skill

•Tienes un system prompt legacy de otro proyecto (ej: Pointe Coach, E-commerce Bot)
•Necesitas integrarlo en Platform AI Solutions manteniendo su esencia
•Quieres asegurar que las instrucciones estén en los lugares correctos

Proceso de Trasplante

Paso 1: Análisis del System Prompt

Lee el system prompt completo del proyecto legacy y identifica las 3 capas:

📋 WIZARD (Editable por Usuario)

Campos que van en orchestrator_service/app/api/agents.py → AGENT_TEMPLATES:

•business_name: Nombre de la tienda/negocio
•business_context: Descripción del rubro
•tone_and_personality: Estilo de comunicación (tono, puntuación, voseo, etc.)
•synonym_dictionary: Diccionario de sinónimos (mapeo de términos informales a categorías base)
•business_rules: Reglas de negocio específicas (derivaciones, políticas, envíos, fitting, etc.)
•catalog_knowledge: Mapa de categorías y estructura del catálogo
•store_website: URL de la tienda

🔧 TOOL CONFIG (Por Herramienta)

Instrucciones por tool en orchestrator_service/main.py → tactical_injections + response_guides:

Para cada herramienta, extraé:

•Táctica: Reglas de CUÁNDO y CÓMO usar la tool (gatillos, validaciones, mapeos)
•Guía de Respuesta: Reglas de CÓMO formatear la salida (estructura, CTAs, limitaciones)

Herramientas típicas:

•search_specific_products
•browse_general_storefront
•search_by_category
•derivhumano
•orders
•cupones_list
•search_knowledge_base
•sendemail

⚙️ INTERNO (Sistema - Hardcoded)

Reglas que van en el core del system prompt (no editables por el usuario):

•PRIORIDADES: Orden de ejecución (JSON Output, Veracidad, Anti-Repetición, Anti-Bucle)
•REGLA DE VERACIDAD: Prohibiciones de inventar datos (precios, stock, links)
•REGLAS DE CONTENIDO: Formato de texto (prohibido markdown, URLs limpias, etc.)
•FORMAT INSTRUCTIONS: Esquema JSON de salida

Paso 2: Extracción Textual

Creá un documento .md con la distribución extraída:

markdown

# 🎨 WIZARD

### business_name
[TEXTO EXTRAÍDO]

### tone_and_personality
[TEXTO EXTRAÍDO]

...

# 🔧 TOOL CONFIG

### search_specific_products

**TÁCTICA:**
[TEXTO EXTRAÍDO]

**GUÍA DE RESPUESTA:**
[TEXTO EXTRAÍDO]

...

# ⚙️ INTERNO

### PRIORIDADES
[TEXTO EXTRAÍDO]

...

Guardá este documento en docs/plantilla_[nombre_proyecto].md.

Paso 3: Integración en el Código

Opción A: Hardcoded Template (Legacy/Fallback)

Editá orchestrator_service/app/api/agents.py:

python

AGENT_TEMPLATES = {
    "sales": {
        "defaultValue": {
            "agent_name": "[business_name extraído]",
            "agent_tone": "[tone_and_personality extraído]",
            "synonym_dictionary": "[synonym_dictionary extraído]",
            "business_rules": "[business_rules extraído]",
            "catalog_knowledge": "[catalog_knowledge extraído]",
            "store_website": "[store_website extraído]"
        }
    }
}

Opción B: Database Template (Recomendado - v7.2+)

Insertá el template directamente en la base de datos para que sea dinámico y global:

sql

INSERT INTO agents (
    name, role, system_prompt_template, config, enabled_tools, 
    is_template, tenant_id, is_active
) VALUES (
    'Nombre del Template', 
    'sales', 
    'Eres un asistente virtual de...', -- Prompt Base
    '{
        "agent_name": "...",
        "agent_tone": "...", 
        "business_rules": "...",
        "synonym_dictionary": "...",
        "store_description": "..."
    }'::jsonb,
    '["search_specific_products", "search_by_category", "orders"]'::jsonb,
    TRUE, -- Marcado como Template
    NULL, -- NULL = Global (Visible para todos)
    FALSE -- Inactivo por defecto
);

[!IMPORTANT] Los templates en DB aparecen automáticamente en el Wizard. El Orchestrator los identifica por is_template = TRUE. Si tenant_id es NULL, la plantilla es Global.

B. Actualizar Tool Instructions

Editá orchestrator_service/main.py:

python

tactical_injections = {
    "search_specific_products": """[TÁCTICA EXTRAÍDA COMPLETA]""",
    "derivhumano": """[TÁCTICA EXTRAÍDA COMPLETA]""",
    # ... resto de tools
}

response_guides = {
    "search_specific_products": """[GUÍA DE RESPUESTA EXTRAÍDA COMPLETA]""",
    "derivhumano": """[GUÍA DE RESPUESTA EXTRAÍDA COMPLETA]""",
    # ... resto de tools
}

Paso 4: Verificación

•Frontend: Abrí el Agent Wizard y verificá que los campos estén pre-poblados
•Tool Modal: Abrí "Configurar Herramientas" y verificá que las instrucciones aparezcan
•Chat Test: Probá el agente con consultas típicas del dominio

Ejemplo Completo: Pointe Coach

Ver docs/plantilla pointe coach example.md para referencia completa.

Extractos Clave

Wizard - Tono y Personalidad

code

**Estilo:** Hablá como una compañera de danza experta. Usá "vos", sé cálida y empática.
**Puntuación (ESTRICTO):** Usá solo el signo de pregunta al final (`?`), nunca el de apertura (`¿`).
**Naturalidad:** Usá frases puente como "Mirá", "Te cuento", "Fijate", "Dale".

Tool Config - search_specific_products

TÁCTICA:

code

BÚSQUEDA INTELIGENTE: Si piden "Malla Negra", busca solo "Malla" (o "Leotardo") y filtra vos mismo si hay variantes en negro.

REGLA DE MAPEO: Antes de usar esta tool, compará la palabra con el Diccionario de Sinónimos.

GATE: Usa `search_specific_products` SIEMPRE que pidan algo específico.

GUÍA DE RESPUESTA:

code

OBJETIVO PRINCIPAL: Mostrar 3 OPCIONES si la tool devuelve suficientes resultados.

FORMATO DE PRESENTACIÓN (WHATSAPP - LIMPIO):
Secuencia OBLIGATORIA: Intro -> Prod 1 -> Prod 2 -> Prod 3 -> CTA.

REGLA DE CALL TO ACTION:
- CASO 1 (SOLO ZAPATILLAS DE PUNTA): Ofrecer "Fitting"
- CASO 2 (MUCHOS PRODUCTOS): Link a la web
- CASO 3 (POCOS PRODUCTOS): Cierre de servicio

Checklist de Integración

• Documento de plantilla creado en docs/plantilla_[proyecto].md
• AGENT_TEMPLATES actualizado en agents.py con wizard defaults
• tactical_injections actualizado en main.py con tácticas completas
• response_guides actualizado en main.py con guías completas
• Wizard muestra campos pre-poblados
• Modal "Configurar Herramientas" muestra instrucciones
• Agente responde según la personalidad y reglas del legacy

Reglas de Oro

•COPIA TEXTUAL: No resumas ni adaptes. Copia el texto EXACTO del legacy.
•RESPETA LA DISTRIBUCIÓN: Si una instrucción menciona "SIEMPRE" o es una regla crítica, va en Tool Config o Interno, NO en Wizard.
•MÁXIMA FIDELIDAD: El objetivo es que el agente se comporte IDÉNTICAMENTE al legacy.
•DOCUMENTA TODO: El archivo .md de plantilla es la fuente de verdad.

Troubleshooting

Problema: Las instrucciones no aparecen en el modal

Causa: El endpoint /admin/tools no está retornando prompt_injection y response_guide.
Solución: Verificá que admin_routes.py → get_tools esté usando SYSTEM_TOOL_INJECTIONS y SYSTEM_TOOL_RESPONSE_GUIDES.

Problema: El agente no sigue las reglas

Causa: Las instrucciones están en el lugar equivocado (ej: reglas críticas en Wizard en vez de Interno).
Solución: Revisá la distribución y movelas a la capa correcta.

Problema: El tono no coincide con el legacy

Causa: tone_and_personality incompleto o genérico.
Solución: Extraé TODO el bloque de "TONO Y PERSONALIDAD" del legacy, incluyendo puntuación, voseo, frases puente, y prohibiciones.

Archivos Clave

Archivo	Propósito
`docs/plantilla_[proyecto].md`	Fuente de verdad del trasplante
`orchestrator_service/app/api/agents.py`	Wizard defaults (AGENT_TEMPLATES)
`orchestrator_service/main.py`	Tool instructions (tactical_injections + response_guides)
`orchestrator_service/admin_routes.py`	Endpoint que sirve las tools con sus instructions
`frontend_react/src/views/Stores.tsx`	Modal "Configurar Herramientas"