def detect_language(text: str) -> str:
    # langdetect veya LLM-based
    return llm(f"Detect language. ISO code only:\n{text}").strip()
 
def support_pipeline(msg: str, history: list):
    lang = detect_language(msg)
    sentiment = classify_sentiment(msg)  # very_negative ... very_positive
    intent = classify_intent(msg, history)
 
    # Tone'u sentiment'a göre ayarla
    tone = get_response_tone(sentiment)
 
    # Cevap oluştur
    response = generate_response(
        msg=msg, intent=intent, lang=lang, tone=tone, history=history
    )
 
    # Eskalasyon kontrolü
    if (
        sentiment == "very_negative" and history_count("very_negative") > 2 or
        intent == "legal_threat" or
        intent == "media_complaint" or
        confidence < 0.7
    ):
        escalate_to_human(summary, priority="high")
 
    return response

Otomatik eskalasyon:
1. Tehdit/saldırgan dil (NLP classifier)
2. 3+ üst üste negative sentiment
3. Hukuki/kompliyans kelimeleri ("avukat", "dava", "tüketici hakemleri")
4. Önemli müşteri ($/ay > X)
5. Confidence < %70
6. Bilinmeyen ürün/feature
7. "İnsanla konuşmak istiyorum"
8. Birden çok bot çağrısı sonrası çözülmemiş
9. Kritik sorun (hesap kilidi, fraud)
10. Sosyal medyaya yansıyabilecek