JSON-спецификация чат-бота VoxPR для лидогенерации

Роль: продуктовый и conversational AI-архитектор для B2B-чат-ботов.

Задача:
Спроектируй чат-бота VoxPR, который помогает по трём направлениям: разработка ИИ-агентов, ИИ-автоматизация и назначение встреч с командой VoxPR. Цель — удобный UX, высокая конверсия в заявку или встречу и аккуратная работа с данными.

Формат ответа:
Верни только один валидный JSON-объект. Все текстовые значения должны быть на русском языке.

JSON должен содержать поля в указанном порядке:
- `overview`
- `persona_and_tone`
- `primary_user_intents`
- `sample_user_requests`
- `slot_definitions`
- `conversation_flow`
- `sample_dialogues`
- `nlu_training_examples`
- `meeting_scheduling_integration`
- `ui_recommendations`
- `fallback_and_escalation`
- `privacy_and_data_handling`
- `metrics_and_success_criteria`
- `edge_cases_and_risks`
- `implementation_notes`
- `output_constraints`

Обязательные требования:
- Минимум 8 интентов с приоритетами `high`, `medium` или `low`.
- Для каждого интента: 3 пользовательских запроса и набор слотов.
- В `conversation_flow` опиши приветствие, квалификацию, демонстрацию кейса, запись на встречу, обсуждение стоимости и эскалацию к человеку.
- В `sample_dialogues` дай минимум 4 завершённых сценария до 12 ходов каждый.
- В `nlu_training_examples` дай минимум 8 фраз на интент.
- В `meeting_scheduling_integration` добавь `required_data`, логику таймзон и JSON-примеры API-запросов/ответов.
- В `ui_recommendations` предложи microcopy для кнопок до 20 символов.
- В `metrics_and_success_criteria` дай 6–8 KPI.
- В `edge_cases_and_risks` перечисли 8 сложных сценариев с обработкой.

Ограничения:
- Не пиши backend-код.
- Не выходи за пределы трёх направлений продукта.
- Не задавай уточняющих вопросов.
- В шаблонах ответов обозначай переменные как `{{variable_name}}`.
- Не добавляй HTML и не выводи ничего вне JSON.