Reimplementa sistema de ranking com novos critérios V2

Mudanças principais:
- Substitui 4 Componentes (A,B,C,D) por 3 Blocos (A,C,D)
- Remove Componente B (Coordenação PPG = 0 pts no V1)
- Adiciona novos tipos de atuação do Elasticsearch
- Implementa critérios de pontuação com tetos individuais

Bloco A - Coordenação CAPES:
- CA (max 450), CAJ (max 370), CAJ_MP (max 315), CAM (max 280)
- Calcula base + tempo + bônus atualidade + bônus retorno

Bloco C - Consultoria:
- CONS_ATIVO (base 150), CONS_HIST (base 100), CONS_FALECIDO (base 100)
- Bônus continuidade: 3anos=+5, 5anos=+10, 8anos=+15
- Bônus retorno: +15

Bloco D - Premiações/Avaliações:
- Inscrições (INSC_AUTOR, INSC_INST)
- Avaliações (AVAL_COMIS_PREMIO, AVAL_COMIS_GP)
- Coordenações (COORD_COMIS_PREMIO, COORD_COMIS_GP)
- Premiações (PREMIACAO, PREMIACAO_GP, MENCAO)
- Bolsas CNPQ, Participações, Orientações, Membros de Banca

Frontend:
- Header, ConsultorCard, CompararModal atualizados para 3 blocos
- API service atualizado para nova estrutura de dados

backend/src/interface/api/routes.py

@@ -31,7 +31,7 @@ async def obter_ranking(
     limite: int = Query(default=100, ge=1, le=1000, description="Limite de consultores"),
     offset: int = Query(default=0, ge=0, description="Offset para paginação"),
     componente: Optional[str] = Query(
-        default=None, description="Filtrar por componente (a, b, c, d)"
+        default=None, description="Filtrar por bloco (a, c, d)"
     ),
     repository: ConsultorRepositoryImpl = Depends(get_repository),
 ):
@@ -53,7 +53,7 @@ async def obter_ranking(
 async def obter_ranking_detalhado(
     limite: int = Query(default=100, ge=1, le=1000, description="Limite de consultores"),
     componente: Optional[str] = Query(
-        default=None, description="Filtrar por componente (a, b, c, d)"
+        default=None, description="Filtrar por bloco (a, c, d)"
     ),
     repository: ConsultorRepositoryImpl = Depends(get_repository),
 ):
@@ -95,9 +95,6 @@ async def ranking_paginado(
     ativo: Optional[bool] = Query(default=None, description="Filtrar por status ativo"),
     ranking_repo = Depends(get_ranking_repository),
 ):
-    """
-    Retorna ranking paginado do Oracle (pré-calculado).
-    """
     total = ranking_repo.contar_total(filtro_ativo=ativo)
     consultores = ranking_repo.buscar_paginado(page=page, size=size, filtro_ativo=ativo)
 
@@ -132,50 +129,51 @@ async def buscar_por_nome(
     ]
 
 
-def _calcular_continuidade(anos_consecutivos: int) -> int:
-    if anos_consecutivos >= 8:
-        return 15
-    elif anos_consecutivos >= 5:
-        return 10
-    elif anos_consecutivos >= 3:
-        return 5
-    return 0
-
-
 def _consultor_resumo_from_ranking(c):
     consultoria = None
     coordenacoes_capes = None
-    coordenacoes_programas = None
+    inscricoes = None
+    avaliacoes_comissao = None
     premiacoes = None
+    bolsas_cnpq = None
+    participacoes = None
+    orientacoes = None
+    membros_banca = None
+
     try:
         jd = json.loads(c.json_detalhes) if c.json_detalhes else {}
         if isinstance(jd, dict):
             consultoria = jd.get("consultoria")
             coordenacoes_capes = jd.get("coordenacoes_capes")
-            coordenacoes_programas = jd.get("coordenacoes_programas")
+            inscricoes = jd.get("inscricoes")
+            avaliacoes_comissao = jd.get("avaliacoes_comissao")
             premiacoes = jd.get("premiacoes")
-            if consultoria and isinstance(consultoria, dict):
-                anos_consec = consultoria.get("anos_consecutivos") or consultoria.get("anos_completos") or 0
-                consultoria["continuidade"] = _calcular_continuidade(anos_consec)
-                consultoria["anos_consecutivos"] = anos_consec
+            bolsas_cnpq = jd.get("bolsas_cnpq")
+            participacoes = jd.get("participacoes")
+            orientacoes = jd.get("orientacoes")
+            membros_banca = jd.get("membros_banca")
     except Exception:
-        consultoria = None
+        pass
 
     return ConsultorRankingResumoSchema(
         id_pessoa=c.id_pessoa,
         nome=c.nome,
         posicao=c.posicao,
         pontuacao_total=c.pontuacao_total,
-        componente_a=c.componente_a,
-        componente_b=c.componente_b,
-        componente_c=c.componente_c,
-        componente_d=c.componente_d,
+        bloco_a=c.componente_a,
+        bloco_c=c.componente_c,
+        bloco_d=c.componente_d,
         ativo=c.ativo,
         anos_atuacao=c.anos_atuacao,
         consultoria=consultoria,
         coordenacoes_capes=coordenacoes_capes,
-        coordenacoes_programas=coordenacoes_programas,
+        inscricoes=inscricoes,
+        avaliacoes_comissao=avaliacoes_comissao,
         premiacoes=premiacoes,
+        bolsas_cnpq=bolsas_cnpq,
+        participacoes=participacoes,
+        orientacoes=orientacoes,
+        membros_banca=membros_banca,
     )
 
 
@@ -183,23 +181,24 @@ def _consultor_resumo_from_ranking(c):
 async def ranking_estatisticas(
     ranking_repo = Depends(get_ranking_repository),
 ):
-    """
-    Retorna estatísticas do ranking.
-    """
     estatisticas = ranking_repo.obter_estatisticas()
     distribuicao = ranking_repo.obter_distribuicao()
 
     return EstatisticasRankingSchema(
-        **estatisticas,
+        total_consultores=estatisticas.get("total_consultores", 0),
+        total_ativos=estatisticas.get("total_ativos", 0),
+        total_inativos=estatisticas.get("total_inativos", 0),
+        ultima_atualizacao=estatisticas.get("ultima_atualizacao"),
+        pontuacao_media=estatisticas.get("pontuacao_media", 0),
+        pontuacao_maxima=estatisticas.get("pontuacao_maxima", 0),
+        pontuacao_minima=estatisticas.get("pontuacao_minima", 0),
+        media_blocos=estatisticas.get("media_componentes", {}),
         distribuicao=distribuicao
     )
 
 
 @router.get("/ranking/status", response_model=JobStatusSchema)
 async def status_processamento():
-    """
-    Retorna o status do job de processamento do ranking.
-    """
     return JobStatusSchema(**job_status.to_dict())
 
 
@@ -209,9 +208,6 @@ async def processar_ranking(
     request: ProcessarRankingRequestSchema = ProcessarRankingRequestSchema(),
     job = Depends(get_processar_job),
 ):
-    """
-    Dispara o processamento do ranking em background.
-    """
     if job_status.is_running:
         raise HTTPException(status_code=409, detail="Job já está em execução")