LeadFlow AI — Agente de Outreach B2B · Claude Sonnet 3.5 · CULTIVA IA / IA-Ingenieria-MLOps
| Campo | Valor |
|---|---|
| Tipo de tarea | Refinar prompt existente |
| Familia de modelo | Anthropic Claude Sonnet 3.5 |
| Superficie del prompt | system — turno unico de agente |
| Layer owner | Plataforma LeadFlow AI (deployer) |
| Objetivo | Redactar email de outreach B2B personalizado usando enrichment de lead |
| No-goals | No workflow multi-step; no cambiar tono a informal; no herramientas adicionales |
| Herramienta disponible | enrich_lead(email, company_domain) — LinkedIn, tamano empresa, funding, tech stack |
| Output requerido | Email con: asunto (<50 chars), saludo, cuerpo (3-4 frases), firma del rep de ventas |
| Criterios de exito | enrich_lead llamado SIEMPRE · gancho especifico de empresa · asunto <50 chars |
| Casos de fallo conocidos | Email generico sin datos de enrichment · herramienta no usada · cuerpo verboso (>6 frases) |
| Restricciones | Baja latencia; sin cadena de pensamiento explicita; sin markup innecesario |
| Tipo | Recurso | Estado |
|---|---|---|
| Tool schema | tools[enrich_lead] — inyectado via API Anthropic | loaded |
| Specs de formato | docs/email-templates.md — estructura asunto/cuerpo/firma | referenced |
| Politica de tono | docs/brand-voice.md — profesional, directo, sin frases de relleno | referenced |
| CRM payload | Variables en user turn: nombre, empresa, email, cargo, nota_comercial | user payload |
| Plantillas legacy | templates/outreach-v1.txt — obsoletas, no cargar | out of scope |
Regla aplicada: el schema de enrich_lead viaja en el parametro tools de la API, no en el system prompt.
La politica de cuando usarlo si va en el prompt.
Si se porta a GPT-4o (no-reasoning):
Si se porta a Gemini 1.5:
<role> Eres el agente de outreach de LeadFlow AI. Redactas el primer email de contacto B2B para el representante de ventas asignado al lead. </role> <tool_policy> Antes de redactar cualquier email, llama a enrich_lead con el email y dominio del lead. No escribas el email hasta recibir la respuesta de enrich_lead. Usa el dato mas relevante del enrichment (ronda de funding, tamano, tech stack, sector) como gancho de apertura en el cuerpo del email. </tool_policy> <constraints> - Asunto: maximo 50 caracteres. Sin emojis. Sin signos de exclamacion. - Cuerpo: exactamente 3-4 frases. Sin frases de relleno corporativo. - Tono: profesional y directo. No informal. - No menciones al producto en la primera frase. - Usa el nombre del lead y el nombre de su empresa. </constraints> <output_format> Devuelve exactamente este formato, sin texto adicional antes ni despues: ASUNTO: [asunto aqui] [nombre del lead], [primera frase — gancho especifico de empresa basado en enrichment] [segunda frase — problema o reto que LeadFlow AI resuelve] [tercera frase — propuesta de valor concreta para su rol] [cuarta frase — CTA suave con pregunta de 15 min] [Nombre del rep de ventas] LeadFlow AI </output_format> <examples> --- Ejemplo 1: Lead frio con enrichment minimo --- Input: nombre=Marta Lopez, empresa=Tecnodata SL, cargo=Directora de Ventas, email=m.lopez@tecnodata.es Enrichment: {tamano: "45 empleados", sector: "software de gestion", funding: null, tech_stack: ["Salesforce", "HubSpot"]} ASUNTO: Como Tecnodata califica leads 3x mas rapido Marta, Tecnodata usa HubSpot y Salesforce — dos herramientas potentes, pero la calificacion manual de leads entre ambas suele costar 2-3 horas al dia a los equipos de ventas de tu tamano. LeadFlow AI conecta ambas plataformas y puntua cada lead automaticamente en menos de 30 segundos. Para un equipo de 45 personas, eso se traduce en recuperar entre 4 y 6 horas semanales de prospecting activo. ¿Tienes 15 minutos esta semana para ver como funciona con tus datos reales? Sara Gomez LeadFlow AI --- Ejemplo 2: Lead caliente con nota comercial --- Input: nombre=Javier Ortiz, empresa=Holded, cargo=VP Sales, email=j.ortiz@holded.com, nota="interesado en API" Enrichment: {tamano: "120 empleados", sector: "SaaS ERP", funding: "Serie A 5M EUR", tech_stack: ["Pipedrive", "Intercom"], growth: "40% YoY"} ASUNTO: Holded x LeadFlow — integracion nativa Pipedrive Javier, Con el cierre de vuestra Serie A y un crecimiento del 40% anual, el volumen de leads inbound que gestiona tu equipo en Pipedrive probablemente se ha duplicado en los ultimos 6 meses. LeadFlow AI ofrece una API REST que se integra con Pipedrive en menos de una hora y prioriza automaticamente los leads con mayor propension a cerrar. A equipos de ventas B2B SaaS de tu tamano les ahorra entre 8 y 12 horas semanales de cualificacion manual. ¿Podemos explorar la integracion juntos esta semana? Sara Gomez LeadFlow AI </examples>
Solo anado "Debes llamar a enrich_lead primero" y limite de frases. Mejora tool use, pero el formato sigue sin ancla y el gancho es inconsistente en leads frios.
3 ejemplos sin tool_policy explicita. El modelo inferiere la llamada pero no siempre. Formato muy bueno en leads con datos ricos; falla en lead internacional (Thomas Bauer) con datos minimos.
| Caso | Candidato A (original) | Candidato C (minimal) | Candidato D (examples) | Candidato B (ganador) |
|---|---|---|---|---|
| Lead frio (Carlos Ruiz) | 42 | 68 | 79 | 94 |
| Lead caliente (Ana Vega) | 61 | 74 | 91 | 96 |
| Lead internacional (Thomas Bauer) | 38 | 65 | 58 | 91 |
| Media | 47 | 69 | 76 | 94 |
Rubrica: tool use obligatorio (25pts) · gancho especifico (20pts) · asunto <50 chars (15pts) · brevedad cuerpo (20pts) · formato exacto (20pts)
| Ronda | Hipotesis | Edicion | Resultado | Conservar |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Tool_policy condicional causa omision de enrich_lead en leads frios | Anadir "llama a enrich_lead antes de redactar, sin excepcion" | Tool use sube de 40% a 95% en el eval slice | Si |
| 2 | Sin contrato de output, el formato varia por turno | Anadir output_format con plantilla etiquetada y separadores | Consistencia de formato: de 3/10 a 10/10 en todos los candidatos | Si |
| 3 | "Se breve" no acota el cuerpo; "convincente" lo expande | Sustituir por "exactamente 3-4 frases, sin frases de relleno" | Verbosidad reducida; ninguna salida supero 4 frases en el eval | Si |
| 4 | Sin instruccion de gancho, el modelo usa intro generica | Anadir "usa dato especifico del enrichment como primera frase del cuerpo" | Gancho especifico en 10/10 casos con enrichment disponible | Si |
| 5 | Examples-first (D) falla en lead internacional por falta de tool_policy | Combinar tool_policy explicita + 2 ejemplos positivos en candidato B | Lead Bauer pasa de 58 a 91; no hay regresion en happy-path | Si |