Come Generare 1.000 Meta Description con AI in 10 Minuti

# Installazione completa con GUI
pip install 'pyprestascan[gui]'

# O solo CLI per server
pip install pyprestascan

# Crea file config.yaml
ai_config:
  provider: deepseek  # o 'openai' o 'claude'
  api_key: "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"
  model: "deepseek-chat"  # o "gpt-4" o "claude-3-sonnet"
  temperature: 0.7
  batch_size: 20  # Prodotti per chiamata API

# Avvia GUI
pyprestascan-gui

# 1. Tab "Configurazione"
#    - Inserisci URL shop
#    - Max URLs: 5000
#
# 2. Tab "Fix Suggeriti"
#    - Click "Genera con AI"
#    - Seleziona provider: DeepSeek
#    - Inserisci API key
#    - Click "Genera Batch"
#
# 3. Export
#    - Format: SQL
#    - Click "Esporta"

from pyprestascan import Scanner, AIGenerator
import pandas as pd

# 1. Scansiona il shop
scanner = Scanner(url="https://myshop.com")
results = scanner.scan(max_urls=5000)

# 2. Filtra prodotti senza meta description
products_no_meta = results.filter(
    issue_type="missing_meta_description"
)

print(f"Trovati {len(products_no_meta)} prodotti senza meta description")

# 3. Configura AI Generator
generator = AIGenerator(
    provider='deepseek',
    api_key='sk-xxxxxxxx',
    model='deepseek-chat',
    batch_size=20  # Process 20 prodotti alla volta
)

# 4. Genera meta description in batch
fixed_products = generator.generate_meta_descriptions(
    products=products_no_meta,
    language='it',  # o 'en', 'es', 'fr', 'de'
    tone='persuasive',  # o 'informative', 'professional'
    include_cta=True,  # Aggiungi call-to-action
    max_length=155,  # Lunghezza ottimale Google
    context={
        'shop_name': 'MyShop',
        'shipping': 'Spedizione gratuita sopra 50€',
        'unique_value': 'Prodotti artigianali italiani'
    }
)

# 5. Review risultati
print(f"Generate {len(fixed_products)} meta description")
print("\nEsempi:")
for i, product in enumerate(fixed_products[:3]):
    print(f"\n{i+1}. {product['name']}")
    print(f"   Meta: {product['meta_description']}")
    print(f"   Confidence: {product['confidence_score']}%")

# 6. Export SQL per PrestaShop
sql_queries = generator.export_sql(
    fixed_products,
    table='ps_product_lang',
    id_column='id_product',
    meta_column='meta_description',
    language_id=1  # 1=IT, 2=EN, etc.
)

# Salva SQL file
with open('meta_descriptions_fix.sql', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(sql_queries)

print(f"\n✅ SQL salvato: meta_descriptions_fix.sql")
print(f"💰 Costo totale: €{generator.total_cost:.4f}")
print(f"⏱️ Tempo risparmiato: {len(fixed_products) * 1.5 / 60:.1f} ore")

# Temperature bassa (0.3-0.5): Più consistente e factual
generator = AIGenerator(temperature=0.4)
# Output: "Samsung Galaxy S24: smartphone 5G, display 6.2", 128GB storage."

# Temperature media (0.6-0.8): Bilanciata (CONSIGLIATA)
generator = AIGenerator(temperature=0.7)
# Output: "Samsung Galaxy S24: il flagship che ridefinisce la fotografia mobile con AI avanzata. Display brillante, batteria tutto il giorno."

# Temperature alta (0.9-1.0): Molto creativa
generator = AIGenerator(temperature=0.9)
# Output: "Trasforma ogni momento in magia con Galaxy S24! L'intelligenza artificiale incontra il design visionario per un'esperienza oltre l'immaginazione."