prompt sprint 4
This commit is contained in:
markosbenitez
8
.claude/settings.json
Normal file
8
.claude/settings.json
Normal file
@@ -0,0 +1,8 @@
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{
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"permissions": {
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"allow": [
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"Bash(git add *)",
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"Bash(git commit -m ' *)"
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]
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}
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}
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319
PROMPT_CLAUDE_CODE_SPRINT4.md
Normal file
319
PROMPT_CLAUDE_CODE_SPRINT4.md
Normal file
@@ -0,0 +1,319 @@
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# Prompt para Claude Code — Sprint 4: Features 3, 5 y 1
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Lee `CLAUDE.md` antes de empezar. Las invariantes de seguridad aplican.
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Implementar las tres features en orden: primero F5 (más simple), luego F3, luego F1.
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## Feature 5 — Frases libres → comandos (sin LLM)
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### Contexto
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El bot hoy responde a texto libre con "no entendí eso, mirá /ayuda".
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Hay frases obvias que debería mapear a comandos existentes sin necesidad de LLM.
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### Implementación
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En `telegram_bot.py`, modificar `handle_texto_libre()` para que antes de
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responder "no entendí", intente mapear el texto a un comando conocido.
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```python
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FRASES_COMANDOS = {
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# Notificaciones
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"novedades": "notif",
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"actualizaciones": "notif",
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"que hay nuevo": "notif",
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"qué hay nuevo": "notif",
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"hay algo nuevo": "notif",
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"alguna novedad": "notif",
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"notificaciones": "notif",
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"notificacion": "notif",
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"notificación": "notif",
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"revisar": "notif",
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"actualizar": "notif",
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# Estado
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"estado": "estado",
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"como estas": "estado",
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"cómo estás": "estado",
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# Ayuda
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"ayuda": "ayuda",
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"help": "ayuda",
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"que podes hacer": "ayuda",
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"qué podés hacer": "ayuda",
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"comandos": "ayuda",
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}
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```
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Lógica de matching: normalizar el texto del usuario (lowercase, sin acentos,
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sin signos de puntuación) y buscar si alguna frase del diccionario está
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contenida en el texto normalizado.
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Si hay match → ejecutar el handler correspondiente directamente.
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Si no hay match → respuesta actual ("no entendí eso...").
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Casos especiales a detectar por regex:
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- "expediente 198/2026" o "exp 198" → ejecutar cmd_exp con ese argumento
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- "pdf 198/2026" → ejecutar cmd_pdf con ese argumento
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### Verificación
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- [ ] "novedades" ejecuta lo mismo que /notif
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- [ ] "qué hay nuevo?" ejecuta lo mismo que /notif
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- [ ] "expediente 198/2026" ejecuta lo mismo que /exp 198/2026
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- [ ] Texto completamente irrelevante ("hola qué tal") sigue respondiendo con el mensaje de ayuda
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- [ ] No interfiere con el flujo de onboarding
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## Feature 3 — Extracto de PDF sin LLM
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### Contexto
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Cuando llega una notificación con documento adjunto, el abogado quiere saber
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qué dice sin tener que descargar y abrir el PDF. La solución es extraer el
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texto del PDF con `pypdf` y mostrar las primeras líneas como extracto.
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Sin LLM. Sin interpretación. Texto crudo del documento con disclaimer.
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### Nueva dependencia
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Agregar a `pyproject.toml`:
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```
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"pypdf>=4.0",
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```
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### Nuevo módulo `pdf_extractor.py`
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```python
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"""
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pdf_extractor.py — Extracción de texto de PDFs judiciales.
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Sin LLM. Sin interpretación. Solo extracción de texto crudo.
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El abogado lee el extracto y decide. Pedrito no interpreta.
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||||
Los PDFs nunca se guardan en disco — se procesan en memoria.
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"""
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||||
from pypdf import PdfReader
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import io
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MAX_CHARS = 600 # máximo de caracteres a mostrar
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||||
def extraer_extracto(pdf_bytes: bytes) -> str | None:
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"""
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||||
Extrae las primeras líneas de texto de un PDF judicial.
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||||
Retorna el extracto como string, o None si el PDF no tiene texto
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extraíble (PDF escaneado, imagen, etc.)
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||||
Los PDFs del PJ son nativos (no escaneados), así que pypdf funciona.
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||||
"""
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||||
try:
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||||
reader = PdfReader(io.BytesIO(pdf_bytes))
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||||
texto = ""
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||||
for page in reader.pages:
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||||
texto += page.extract_text() or ""
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||||
if len(texto) >= MAX_CHARS:
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||||
break
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||||
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||||
texto = texto.strip()
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||||
if not texto:
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return None
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# Limpiar saltos de línea múltiples
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import re
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||||
texto = re.sub(r'\n{3,}', '\n\n', texto)
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||||
if len(texto) > MAX_CHARS:
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||||
texto = texto[:MAX_CHARS] + "..."
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||||
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||||
return texto
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||||
except Exception:
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||||
return None
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```
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### Integración en el flujo de notificaciones
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En `poller.py`, método `revisar_ahora()`, cuando se detecta una notificación
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nueva y se va a enviar al abogado:
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1. Intentar descargar el PDF (ya existe `descargar_documento_principal()`)
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2. Si descarga OK → extraer extracto con `extraer_extracto()`
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3. Enviar notificación con extracto incluido
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4. Si descarga falla o PDF sin texto → enviar notificación sin extracto (degradación elegante)
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### Formato del mensaje con extracto
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```
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📋 Nueva notificación judicial
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{caratula}
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Exp. {numero}/{anio} — {juzgado}
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Tipo: {tipo}
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Fecha: {fecha}
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📄 Extracto del documento:
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{extracto}
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⚠️ Este es el texto crudo del documento. Verificá
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el original antes de actuar.
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||||
[Ver PDF] [Ir al sistema del PJ]
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```
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Si no hay extracto disponible, el mensaje es igual pero sin la sección
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||||
"📄 Extracto del documento".
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||||
### En `cmd_pdf()` de `telegram_bot.py`
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Cuando el abogado pide `/pdf 198/2026`, después de enviar el archivo también
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||||
enviar el extracto como mensaje de texto separado:
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```
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📄 Contenido del documento:
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{extracto}
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||||
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||||
⚠️ Verificá el original antes de actuar.
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```
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### Verificación
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- [ ] Una notificación nueva llega con el extracto incluido
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- [ ] Si el PDF no tiene texto extraíble, la notificación llega igual sin extracto
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- [ ] El extracto no supera 600 caracteres
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||||
- [ ] El disclaimer siempre aparece cuando hay extracto
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- [ ] Los bytes del PDF nunca se escriben a disco
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- [ ] `scrub()` en cualquier log que mencione el contenido del extracto
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- [ ] Agregar `pypdf` a `pyproject.toml`
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## Feature 1 — Backend de administración web (FastAPI + HTML puro)
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### Contexto
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Panel de administración interno para gestionar tenants y ver actividad.
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Solo para el admin (Marcos). No es un producto — es una herramienta operativa.
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HTML puro servido por FastAPI. Sin framework frontend. Funcional sobre bonito.
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### Nueva dependencia
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Agregar a `pyproject.toml`:
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```
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"fastapi>=0.115",
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"uvicorn>=0.32",
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"jinja2>=3.1",
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```
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### Estructura de archivos nuevos
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```
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admin/
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__init__.py
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app.py ← FastAPI app del panel
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auth.py ← autenticación básica (token en .env)
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templates/
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base.html ← layout común
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tenants.html ← listado de tenants
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tenant.html ← detalle de un tenant
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audit.html ← audit log
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```
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||||
### Autenticación del panel
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||||
Token estático en `.env`:
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```
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||||
ADMIN_TOKEN=genera-uno-con-secrets.token_hex(32)
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```
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||||
Middleware simple: si el request no tiene el header `X-Admin-Token` con el
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valor correcto → 403. No hace falta sesiones ni cookies para este sprint.
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||||
Agregar a `Settings` en `config.py`:
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||||
```python
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||||
admin_token: str = ""
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admin_port: int = 8080
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```
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||||
### Rutas del panel
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||||
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```
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||||
GET / → redirect a /tenants
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GET /tenants → listado de todos los tenants
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GET /tenants/{id} → detalle de un tenant
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POST /tenants/{id}/resetear → resetea el tenant (borra DB + snapshot)
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||||
GET /audit → audit log, últimas 200 entradas, filtrable por chat_id
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||||
GET /audit?chat_id=X → audit log filtrado por tenant
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```
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||||
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||||
### Página /tenants — tabla con columnas
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||||
| chat_id | nombre | estado | tono | timezone | cédula (primeros 3 dígitos + ***) | último chequeo | acciones |
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|---------|--------|--------|------|----------|-----------------------------------|----------------|---------|
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||||
La cédula se muestra parcialmente — nunca en texto plano.
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||||
"Acciones" tiene un botón "Resetear" que hace POST a `/tenants/{id}/resetear`.
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### Página /tenants/{id} — detalle
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||||
- Todos los campos del tenant
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- Últimas 20 entradas del audit_log para ese chat_id
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||||
- Botón resetear
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||||
### Página /audit — tabla con columnas
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||||
| timestamp (hora local) | chat_id | nombre tenant | evento | resultado | detalle (JSON colapsado) |
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||||
Filtro por chat_id con un input de texto simple.
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||||
Paginación básica: 200 registros por página, botón "más antiguos".
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||||
### Arrancar el panel junto con el bot
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||||
En `main.py`, arrancar el servidor de administración en un thread separado:
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```python
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||||
import uvicorn
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||||
import threading
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||||
def run_admin():
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||||
uvicorn.run("admin.app:app", host="127.0.0.1", port=settings.admin_port, log_level="warning")
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||||
admin_thread = threading.Thread(target=run_admin, daemon=True)
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||||
admin_thread.start()
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```
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||||
El panel corre en `127.0.0.1:8080` — solo accesible via SSH tunnel, no expuesto públicamente.
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||||
Para acceder desde tu Mac:
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```bash
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||||
ssh -L 8080:127.0.0.1:8080 pedrito@<IP_VPS>
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||||
# Luego abrir http://localhost:8080 en el browser
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```
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||||
### Seguridad del panel
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- Solo escucha en 127.0.0.1 (no en 0.0.0.0) — inaccesible desde internet
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- Requiere el token en cada request
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- Las cédulas nunca se muestran completas
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- Los bearer tokens del PJ nunca aparecen en el panel
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- El panel es de solo lectura excepto la acción "resetear"
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### Verificación
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- [ ] `GET /tenants` muestra los tenants registrados con cédula parcial
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- [ ] `POST /tenants/{id}/resetear` borra el tenant y su snapshot
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- [ ] `GET /audit` muestra las últimas 200 entradas
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||||
- [ ] `GET /audit?chat_id=X` filtra correctamente
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- [ ] Sin `ADMIN_TOKEN` en el request → 403
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- [ ] El panel NO es accesible desde internet (solo 127.0.0.1)
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||||
- [ ] El panel arranca junto con el bot sin errores
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- [ ] Agregar `fastapi`, `uvicorn`, `jinja2` a `pyproject.toml`
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## Orden de implementación sugerido
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1. Feature 5 (frases libres) — 2-3 horas, sin dependencias nuevas
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2. Feature 3 (extracto PDF) — 3-4 horas, una dependencia nueva
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3. Feature 1 (panel admin) — 4-6 horas, más compleja
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## Lo que NO hacer en este sprint
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- No usar LLM para nada — ni resumen, ni clasificación, ni mapeo de intenciones
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- No exponer el panel en un puerto público
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- No guardar PDFs en disco
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- No mostrar cédulas completas en el panel
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- No cambiar el onboarding
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- No cambiar el flujo de notificaciones existente más allá de agregar el extracto
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