Skill email-lead-qualifier

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name: email-lead-qualifier
description: |
  Qualifies inbound sales leads from email or web form text.
  Use when a new lead message arrives and you need: ICP scoring (1-10),
  classification (HOT/WARM/COLD/DISCARD), a reply draft, and next-step
  recommendation. Triggers on: "tenemos un lead", "nos escribió un cliente",
  "analiza este email de ventas", "cualifica este contacto", "lead scoring".
metadata:
  version: 1.0.0
  class: workflow-process
  shape: router + prompt-chaining
  owner: CULTIVA IA
  safety: no-pii-persistence
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# email-lead-qualifier

## Preconditions
- Input: texto del email/formulario del lead (puede incluir nombre, empresa, cargo).
- Load `references/icp-criteria.md` before scoring.

## Step 1: Extraer señales del lead
Identify: nombre, empresa, cargo, sector, tamaño estimado, país, pain points, timeline, presupuesto mencionado.
Si falta información crítica, marca el campo como "—" y reduce el score proporcionalmente.

## Step 2: Puntuar ICP fit (1-10)
Read `references/scoring-rubric.md`.
Aplica la rubric punto a punto. Multiplica ×1.5 si el emisor es decisor (capped 10).
Penaliza -2 si el lead es una agencia de marketing/consultora (potencial competidor).

## Step 3: Clasificar
Route:
| Score | Clasificación | Acción |
|-------|---------------|--------|
| 8–10  | HOT           | Demo / propuesta inmediata |
| 5–7   | WARM          | Discovery call + case study |
| 2–4   | COLD          | Nurture — newsletter |
| 0–1   | DISCARD       | No responder / archivo |

## Step 4: Redactar borrador de respuesta
Read `references/reply-templates.md`. Elige la plantilla por clasificación.
Personaliza con: nombre del lead, empresa, pain point mencionado, propuesta de siguiente paso.
Mantén tono: directo, sin jerga, bajo en fricciones, 150-200 palabras.

## Output format
Return:
1. Análisis del lead (tabla: señales extraídas)
2. Score ICP (puntuación + justificación por criterio)
3. Clasificación (HOT/WARM/COLD/DISCARD + razón principal)
4. Borrador de respuesta (listo para enviar o editar)
5. Siguiente paso recomendado

# SPEC — email-lead-qualifier v1.0.0

## Contract
Input:  Texto libre del email/formulario (string)
Output: Objeto estructurado: {señales, score, clasificacion, borrador, siguiente_paso}

## Invariants
- Score siempre en [0, 10], con 1 decimal.
- Clasificación siempre una de: HOT | WARM | COLD | DISCARD.
- Borrador siempre en español, 150-200 palabras.
- Sin almacenamiento de PII (LOPDGDD).

## Failure modes
| Condición | Comportamiento |
|-----------|----------------|
| Email vacío o ilegible | Score 0, DISCARD, nota al usuario |
| Empresa fuera de ICP geográfico | Reducción -3 puntos, explicar |
| Posible competidor detectado | Score reducido -2, flag en output |
| Decisor ambiguo | No aplicar multiplicador, marcar como "incierto" |

## Maintenance contract
Actualizar `references/icp-criteria.md` cuando el ICP de CULTIVA IA cambie.
Actualizar `references/scoring-rubric.md` cada Q con evidencia de leads cerrados.