Proeycto de images-worker creado

mvp/image-worker/skills/image-generator.md

@@ -0,0 +1,37 @@
+# Generador de imágenes — via OpenRouter
+
+## Responsabilidad
+Recibir un prompt en inglés y una foto "antes", devolver el render "después" como data URI base64.
+
+## Llamada a OpenRouter
+POST https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions
+Authorization: Bearer {OPENROUTER_API_KEY}
+Content-Type: application/json
+
+Body:
+{
+  "model": "{OPENROUTER_MODEL_IMAGEN}",   // google/gemini-2.0-flash-exp-image-generation
+  "messages": [
+    {
+      "role": "user",
+      "content": [
+        { "type": "text", "text": promptGenerado },
+        { "type": "image_url", "image_url": { "url": fotoAntesDataUri } }
+      ]
+    }
+  ]
+}
+
+## Manejo de la respuesta
+Extraer la imagen generada de la respuesta. Buscar en:
+1. content directo como data URI
+2. expresion regular data:image/...;base64,...
+3. URL de imagen
+4. Partes del mensaje (choices[0].message.content si es array)
+
+Devolver siempre como data:image/png;base64,...
+
+## Errores
+- Error de red → lanzar excepción, pipeline.service reintentará
+- Respuesta 429 (rate limit) → esperar 5s y reintentar 1 vez
+- Respuesta 5xx → lanzar excepción inmediatamente

mvp/image-worker/skills/pipeline.md

@@ -0,0 +1,26 @@
+# Pipeline de 3 etapas
+
+## Responsabilidad
+Orquestar el procesamiento completo de un lead: desde recibir el perfil hasta entregar los renders a la app principal.
+
+## Flujo por zona
+Para cada zona del lead que tenga fotos "antes":
+1. Etapa 1 → prompt-builder genera el prompt en inglés
+2. Etapa 2 → image-generator produce el render
+3. Etapa 3 → supervisor valida la coherencia
+4. Si rechazado → reintentar máximo MAX_RETRIES veces desde Etapa 2
+5. Si sigue rechazado → usar el último render de todos modos y loguear
+
+## Reglas
+- Zonas sin fotos "antes": saltar y loguear, nunca lanzar error
+- Procesar todas las zonas antes de llamar a /ingesta
+- Enviar todos los renders en una sola llamada con finalizar: true
+- El pipeline corre en background, no bloquea el webhook
+
+## Logs obligatorios
+- [leadId] Iniciando pipeline para N zonas
+- [leadId] Zona X: prompt generado
+- [leadId] Zona X: imagen generada
+- [leadId] Zona X: aprobada/rechazada (score: N)
+- [leadId] Zona X: reintento N de MAX_RETRIES
+- [leadId] Renders entregados correctamente

mvp/image-worker/skills/prompt-builder.md

@@ -0,0 +1,26 @@
+# Prompt Builder — Claude Haiku 4.5 via OpenRouter
+
+## Responsabilidad
+Generar un prompt técnico detallado en inglés para el modelo de image-to-image a partir del contexto del lead (tipo de reforma, m², calidad, notas del cliente).
+
+## Llamada a OpenRouter
+POST https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions
+Authorization: Bearer {OPENROUTER_API_KEY}
+Content-Type: application/json
+
+Body:
+{
+  "model": "{OPENROUTER_MODEL_TEXTO}",   // anthropic/claude-3.5-haiku-20241022
+  "messages": [
+    { "role": "system", "content": "You are an expert interior designer..." },
+    { "role": "user", "content": "Generate a render prompt for a cocina renovation..." }
+  ],
+  "max_tokens": 512,
+  "temperature": 0.5
+}
+
+## System prompt
+Contenido de prompts/prompt-builder.txt
+
+## Respuesta
+Texto plano con el prompt en inglés. Sin markdown, sin JSON, sin explicaciones.

mvp/image-worker/skills/reformix-api.md

@@ -0,0 +1,40 @@
+# API de la app principal Reformix
+
+## Responsabilidad
+Entregar los renders generados al endpoint /ingesta de la app Reformix.
+
+## Endpoint
+POST {REFORMIX_API_URL}/api/leads/{leadId}/ingesta
+Authorization: Bearer {FUNNEL_API_KEY}
+Content-Type: application/json
+
+## Body
+{
+  "items": [
+    {
+      "tipo": "foto",
+      "zona": "cocina",       // zona que se procesó
+      "momento": "despues",   // siempre "despues" para renders generados
+      "imagen": "data:image/png;base64,..."
+    }
+    // un item por cada zona procesada
+  ],
+  "finalizar": true   // siempre true, dispara PDF + email + WhatsApp
+}
+
+## Enums válidos (no usar otros valores)
+tipo item: "foto" | "texto"
+momento: "antes" | "despues"
+zona: "cocina" | "bano" | "salon" | "comedor" | "integral" | "otro"
+
+## Códigos de respuesta
+200 { ok: true } → éxito
+401 → FUNNEL_API_KEY incorrecta
+404 → leadId no existe, no reintentar
+422 → payload mal formado, revisar el body
+
+## Reintentos
+En caso de error 5xx o error de red:
+→ reintentar 3 veces con 2 segundos de espera entre intentos
+→ si sigue fallando, loguear como error crítico con el leadId
+→ nunca reintentar en caso de 404

mvp/image-worker/skills/supervisor.md

@@ -0,0 +1,43 @@
+# Supervisor de calidad — Claude Haiku 4.5 Vision via OpenRouter
+
+## Responsabilidad
+Comparar la foto "antes" con el render "después" y verificar que el resultado es coherente
+con el brief del cliente. Devolver aprobación y score.
+
+## Llamada a OpenRouter
+POST https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions
+Authorization: Bearer {OPENROUTER_API_KEY}
+Content-Type: application/json
+
+Body:
+{
+  "model": "{OPENROUTER_MODEL_TEXTO}",   // anthropic/claude-3.5-haiku-20241022
+  "messages": [
+    { "role": "system", "content": "You are a quality supervisor..." },
+    {
+      "role": "user",
+      "content": [
+        { "type": "text", "text": "Reforma tipo: cocina\nMetros: 12..." },
+        { "type": "image_url", "image_url": { "url": "data:image/...foto_antes" } },
+        { "type": "image_url", "image_url": { "url": "data:image/...render_despues" } }
+      ]
+    }
+  ],
+  "max_tokens": 256,
+  "temperature": 0.2
+}
+
+## System prompt
+Contenido de prompts/supervisor.txt
+
+## Respuesta esperada
+JSON estricto:
+{ "aprobado": boolean, "score": number, "motivo": string }
+
+## Manejo de respuesta malformada
+Si el modelo no devuelve JSON válido:
+→ devolver { aprobado: false, score: 0, motivo: "Error parseando respuesta del supervisor" }
+Nunca lanzar excepción desde el supervisor, siempre devolver el objeto.
+
+## Umbral de aprobación
+aprobado: true AND score >= SUPERVISOR_MIN_SCORE (del .env, por defecto 70)

mvp/image-worker/skills/webhook.md

@@ -0,0 +1,35 @@
+# Webhook entrante — /perfil-completo
+
+## Responsabilidad
+Recibir el payload de la app Reformix, validarlo y arrancar el pipeline en background.
+
+## Endpoint
+POST /perfil-completo
+
+## Respuesta inmediata (siempre)
+{ "ok": true, "message": "Procesando renders en background..." }
+Nunca bloquear esperando al pipeline.
+
+## Payload esperado
+{
+  leadId: string (UUID),
+  cliente: { nombre, telefono, email, provincia },
+  reforma: {
+    tipo: "cocina" | "bano" | "salon" | "comedor" | "integral" | "otro",
+    m2Suelo: number,
+    calidad: "basica" | "media" | "premium",
+    estructural: boolean,
+    urgencia: "alta" | "media" | "baja",
+    presupuestoTarget: number  // en céntimos
+  },
+  empresa: { tenantId: string, nombre: string },
+  zonas: Array<{
+    zona: string,
+    notas: string[],
+    fotos: { antes: string[], despues: string[] }
+  }>
+}
+
+## Validación
+Usar class-validator con decoradores en webhook.dto.ts.
+Si el payload no es válido → responder 400 con el error, no arrancar el pipeline.