- Adicionar idiomas e formacoes ao _source das queries ES (client.py)
- Corrigir type mismatch int/str no endpoint paginado (routes.py)
- Adicionar campo evento nas inscricoes para nome do premio
- Implementar extracao de idiomas do ES no repository
- Ajustar frontend para exibir selo multilingue corretamente
- Backend: reorganizar blocos para A (Coord CAPES), B (Consultoria),
C (Avaliacoes/Premiacoes), D (Indicadores), E (Coord PPG)
- Frontend: atualizar labels e formulas dos blocos
- Frontend: ajustar CSS para blocos com tamanho uniforme e quebra de linha
- Adicionar migration script para COMPONENTE_E no Oracle
Backend:
- Adicionar entidade DocenciaPPG para dados de docencia
- Extrair docencias do Elasticsearch (tipo "Docência")
- Serializar docencias no JSON de detalhes do consultor
- Aumentar batch size de 500 para 2000 para melhor performance
Frontend:
- Remover Bloco B (Coord. PPG) - reservado para V2
- Simplificar formula para: Bloco A + Bloco C + Bloco D
- Filtrar orientacoes/bancas da listagem (sao apenas selos)
- Atualizar Header com nota que PPG_COORD e apenas indicador
- Exibir pontuacao base nos modais de orientacao/banca
- Adicionar critérios diferenciados por papel (autor vs orientador)
- Implementar INSC_INST_AUTOR, PREMIACAO_GP_AUTOR, PREMIACAO_AUTOR, MENCAO_AUTOR
- Adicionar bônus de recorrência para inscrições, eventos e projetos
- Corrigir lógica de bônus de consultoria (continuidade e retorno)
- Ajustar extração de selos no frontend para novos códigos
- Adicionar BOL_BPQ_NIVEL para bolsas sem nível especificado
- Refinar cálculo de pontuação com novos tetos e multiplicadores
Corrige bug onde consultores ativos com vínculos sobrepostos tinham
anos_consecutivos zerados incorretamente.
Problema: Ao mesclar períodos sobrepostos (ex: UP encerrado + UTFPR ativo),
o período mesclado era marcado como encerrado, resultando em
anos_consecutivos = 0 mesmo para consultores ativos.
Solução: Período mesclado é ativo se QUALQUER um dos períodos originais
for ativo (lógica OR em vez de considerar apenas o primeiro período).
Impacto:
- Consultores ativos com múltiplos vínculos agora recebem corretamente
bônus de continuidade (até +20 pontos)
- Exemplo: Valdir Fernandes (#1) tinha 0 anos consecutivos, agora tem 10
Otimizações adicionais:
- Aumenta batch_size de 5.000 para 10.000 consultores
- Reduz tempo de processamento de ~60min para ~25min (58% mais rápido)
- Reduz requisições ao Elasticsearch pela metade
Arquivos alterados:
- backend/src/domain/value_objects/periodo.py: lógica de mesclagem corrigida
- backend/src/application/jobs/processar_ranking.py: batch_size otimizado
Testado com 350.222 consultores em 25min 35s
- Adicionar entidades e DTOs para vínculos de consultoria (IES, período, situação)
- Extrair vínculos do Elasticsearch com datas e informações da IES
- Exibir vínculos no card do consultor com sigla e nome completo da IES
- Ordenar todas as listas do detalhe por data/ano decrescente (mais recente primeiro)
- Adiciona campo nome_comissao em AvaliacaoComissao (entity, DTO, schema)
- Extrai nome da comissão do Elasticsearch no repository
- Propaga campo pelo job de processamento e use case
- Exibe nome da comissão no ConsultorCard (frontend)
- Remove link do manual PDF do footer
Correções de segurança:
- SQL Injection: usar prepared statements em ranking_repository.py
- Validação de entrada para parâmetros page/size
Correções de bugs:
- Bônus de continuidade: 15→20 pts para 8+ anos (conforme especificação)
- Memory leak: limpar _consultores após processamento do ranking
Melhorias de robustez:
- Substituir bare except por exceções específicas
- Threading.Lock para padrão singleton thread-safe
- Pool Oracle com configuração otimizada (timeout/getmode)
- ES client com timeouts diferenciados e verificação is_closed
- Logging para tipos de coordenação desconhecidos
Correções frontend:
- Polling com timeout máximo de 5 minutos
- useEffect cleanup para setTimeout
- React.memo e useMemo para otimização de performance
- Corrigir extração de orientações (tipo "Orientação de Discentes")
- Selos de premiação agora usam campo papel (Autor/Orientador/Coorientador)
- Adicionar ícones visuais aos selos (emojis Unicode)
- Adicionar estilos CSS para novos tipos de selos
- Melhorias no Oracle client e ranking repository
- Mover logica de routes.py para RankingMapper na camada de aplicacao
- Consolidar funcoes mesclar_periodos e anos_completos_periodos em periodo.py
- Extrair RankingCache para modulo separado em infrastructure/cache
- Substituir todos os print() por logging adequado
- Corrigir exception handlers genericos para tipos especificos
- Remover classe Atuacao e atributo atuacoes_raw nao utilizados
- Documentar status dos scripts utilitarios
- Adiciona campo vezes_responsavel na entidade Consultoria
- Corrige calculo de base: usa eventos_recentes > 0 (nao string situacao)
- Implementa calculo de extras:
- extras_eventos: 2 pts/evento (max 20)
- extras_responsavel: 5 pts/vez (max 25)
- extras_areas: 10 pts/area extra (max 30)
- Extrai dados de consultorResponsavel dos eventos no repository
- Atualiza DTOs e schemas para incluir novo campo
- Oracle LOCAL (Docker): Para salvar TB_RANKING_CONSULTOR
- Oracle REMOTO (CAPES): Para ler SUCUPIRA_PAINEL.VM_COORDENADOR
- ConsultorRepositoryImpl usa oracle_remote para buscar PPG
- RankingRepository usa oracle_local para salvar ranking
- ProcessarRankingJob recebe ambos os clientes
- Componente B agora está preparado para funcionar
Nota: Elasticsearch precisa ser acessível da rede CAPES
- Processa 350.215 consultores via Scroll API
- Insere em TB_RANKING_CONSULTOR com MERGE (upsert)
- Calcula posições via SP_ATUALIZAR_POSICOES
- Frontend com paginação completa
- Adiciona traceback detalhado para debug
Backend:
- Adiciona Scroll API no cliente Elasticsearch para processar todos os 300k+ consultores
- Cria tabela TB_RANKING_CONSULTOR no Oracle para ranking pré-calculado
- Implementa job de processamento com APScheduler (diário às 3h)
- Adiciona endpoints: /ranking/paginado, /ranking/status, /ranking/processar, /ranking/estatisticas
- Repository Oracle com paginação eficiente via ROW_NUMBER
- Status do job com progresso em tempo real (polling)
- Leitura automática de LOBs no OracleClient
Frontend:
- Componente RankingPaginado com paginação completa
- Barra de progresso do job em tempo real
- Botão para reprocessar ranking
- Alternância entre Top N (rápido) e Ranking Completo (300k)
Infraestrutura:
- Docker compose com depends_on para garantir Oracle disponível
- Schema SQL com procedure SP_ATUALIZAR_POSICOES
- Índices otimizados para paginação
