# ONEtoONE · Inteligencia de Red — MVP > Dado un dominio de empresa, identifica qué advisors de la red ya tienen relación con ella, qué tan sólida es y con quién han hablado. --- ## ⚙️ Qué hace - Cruza interacciones históricas con empresas por dominio de email y nombre - Puntúa cada relación advisor–empresa con reglas ponderadas y auditables - Identifica el contacto concreto dentro de la empresa (nombre + cargo) - Expone el resultado como HTML interactivo y como API JSON --- ## 🛠 Stack - PHP 8.3 (sin frameworks) + PDO-ready para MySQL/MariaDB - JavaScript ES5+ vanilla (sin dependencias de frontend) - PHPUnit 11 - Docker (opcional) - gettext i18n (ES / EN / FR / DE / TR) --- ## 🚀 Ejecutar ```bash composer install ``` ### PHP built-in ```bash php -S localhost:8080 -t public/ ``` ### Docker ```bash make install # construye imagen y levanta make start # arranca sin reconstruir make stop # pausa make test # 26 tests unitarios make pomo # compila .mo a partir de .po make down # tira abajo los contenedores docker ``` Acceso: `http://localhost:8080` --- ## 🏗 Arquitectura ``` Controller → orquesta, sin lógica de negocio Service → lógica pura (scoring, matching, extracción de contacto) Repository → acceso a datos; sustituir arrays por PDO no toca nada más View → partials PHP reutilizables; sin template engine ``` Cambiar la fuente de datos (MySQL, CRM, API) = modificar solo los repositorios. Separación completa de responsabilidades que permite escalar o sustituir capas sin afectar al resto del sistema. --- ## 🧪 Testing ```bash make test # PHPUnit 11 · 26 pruebas unitarias ``` `ScoreCalculatorTest` cubre todos los tipos de interacción, cada bonificación por separado y los tres rangos de etiqueta. Sin dependencia de servidor ni base de datos. --- ## 🔌 API ```bash GET /api.php?domain=acme.com # contactos de red con score y desglose GET /api.php?id=1 # mismo, por ID interno GET /api.php?stats=top_users&limit=5 # ranking de advisors por actividad ``` Diseñada para ser consumida por otros sistemas internos o frontends desacoplados. Documentación completa: `/api-docs.php` ### Postman Colección lista para importar en `data/postman_example/onetoone.postman_collection.json`. Cubre los tres endpoints con ejemplos de respuesta. --- ## 🟨 JavaScript Vanilla ES5+ sin dependencias. Todo en `public/js/app.js`, encapsulado en IIFE con `'use strict'`. | Funcionalidad | Detalle | |---|---| | Toggle de formato de fecha | Alterna entre DD-MM-YYYY (europeo) e ISO. Preferencia persistida en `localStorage` | | Selector de idioma | Escribe cookie `lang` y recarga para que PHP aplique el locale via gettext | | Ordenación del score breakdown | Ordena interacciones por fecha (asc/desc) o por puntos (asc/desc) sin recargar | | Smooth scroll con offset | Compensa la altura del header sticky al navegar a anclas internas | No usa jQuery ni ningún framework. El DOM se manipula directamente con `querySelectorAll`, `addEventListener` y `dataset`. --- ## 📊 Scoring Aditivo, ponderado y transparente. Cada punto tiene una justificación visible en `score_breakdown`. | Factor | Puntos | |---|---| | Reunión | +15 | | Llamada | +10 | | Email | +7 | | Evento | +5 | | Relación activa (últimos 12 meses) | +20 | | Relación continuada (varios años) | +15 | | Contacto repetido 2+ veces | +10 | | Contacto identificado (por nombre) | +5 | Etiquetas: `low` (0–24) · `medium` (25–49) · `high` (50+). Todas las constantes en `src/Services/ScoreCalculator.php`. --- ## 📁 Estructura ``` bootstrap.php Autoloader PSR-4 + init gettext public/ Webroot (único directorio expuesto) index.php / view.php / users.php / api.php api-docs.php / scoring.php / docs/instalacion.php src/ Controllers/ CompanyInsightController · UserInsightController Services/ ScoreCalculator · CompanyMatcherService · ContactExtractor Repositories/ Company · User · Interaction · WebContent Views/partials/ head · header · footer · breakdown data/ Arrays PHP (simulan BD): empresas, usuarios, 45 interacciones locale/ .po/.mo por idioma (make pomo para compilar) tests/Services/ ScoreCalculatorTest.php ``` --- ## 📚 Documentación adicional | Fichero | Contenido | |---|---| | `ANALYSIS.md` | Decisiones de diseño, camino a producción, trade-offs | | `SPECS.md` | Especificaciones de construcción fase a fase | --- ## 💡 Decisiones técnicas PHP sin framework para demostrar la comprensión de la arquitectura. En producción utilizaría: Laravel. El scoring usa reglas explícitas porque en M&A la explicabilidad es un requisito operativo, no una limitación. --- ## 🤖 Evolución con IA y Google Workspace El MVP usa reglas deterministas y datos simulados para demostrar la lógica de negocio. El enunciado no especifica cómo se registran las interacciones; dado que ONEtoONE opera con Google Workspace, la hipótesis más razonable es que la fuente real son Gmail y Google Calendar. **Pipeline de ingesta presupuesto:** ``` Gmail API + Calendar API → Claude / Gemini → BD interactions (correos y reuniones (clasificación, ↓ con contactos externos) normalización, InteractionRepository extracción (sin cambios) de contacto) ``` El dato crudo de Workspace no llega estructurado. Claude o Gemini clasifican el tipo de interacción, normalizan el nombre de empresa y extraen el contacto a partir de la firma del email o la descripción del evento. El resultado se persiste en la BD y el resto de la aplicación lo consume igual que hoy. Adicionalmente, el stack de IA encaja en otras dos capas: - **Extracción de contactos desde web** — LLM sobre el contenido indexado en la BD no relacional existente para identificar nombres y cargos con mayor precisión que el matching por texto - **Resumen ejecutivo** — briefing en lenguaje natural del historial relación advisor–empresa La arquitectura de repositorios permite conectar estas capas sin tocar la lógica de negocio ni el scoring. Ver detalle en `ANALYSIS.md`.