- 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
- Remover carregamento de 350k registros em memória no startup
- Refatorar endpoints para buscar dados direto do Oracle:
- ranking_paginado
- buscar_por_nome
- ranking_estatisticas
- obter_posicao_ranking
- Adicionar healthcheck leve no Oracle com start_period de 60s
- Corrigir start-ngrok.sh para subir todos os containers
- Adicionar domínio ngrok-free.dev no vite.config.js
- Adiciona campo tipos_atuacao ao schema e extração no mapper
- Exibe tipos de atuação (Coordenador, Consultor, Avaliador, etc.)
na seção expandida do card, acima de Selos e Reconhecimentos
- Inclui estilos visuais distintos para cada tipo de atuação
- Melhorias no Header e SugerirConsultores
- Adicionar seleção múltipla de consultores entre diferentes buscas
- Criar endpoint POST /api/v1/equipe/pdf para gerar documento da equipe
- Implementar template HTML profissional para PDF da equipe
- Exibir estatísticas: total, ativos, coordenadores, premiados, IES
- Persistir seleção ao trocar termos de busca (equipe interdisciplinar)
- Mostrar temas combinados na barra flutuante e no PDF
- Corrigir renderização de emojis no PDF (substituir por texto)
- Melhorar contraste da cor do ranking no frontend (roxo → ciano)
- Corrigir validação Pydantic para ignorar campos extras do .env
- Novo endpoint GET /api/v1/consultores/sugerir com busca por tema
- Busca inteligente em areas de avaliacao, conhecimento e pesquisa
- Filtro por consultores ativos e area de avaliacao especifica
- Endpoint GET /api/v1/consultores/areas-avaliacao com lista de areas
- Novo componente SugerirConsultores no frontend
- Botao 'Sugerir por Tema' integrado na interface principal
- Score de match baseado em relevancia do tema e experiencia
- Novo endpoint GET /api/v1/consultor/{id}/pdf para download
- Serviço PDFService usando WeasyPrint para geração
- Template HTML com layout padrão governo federal
- Botão de exportar PDF no card e modal de dados brutos
- Novo endpoint GET /api/v1/ranking/posicao/{id_pessoa}
- Retorna posição, pontuação por bloco e total de consultores
- Para integração com frontend do ATUACAPES
- Novo endpoint GET /api/v1/consultor/{id}/raw para buscar documento completo do ES
- Novo componente RawDataModal com formatação inteligente de campos
- Botão de acesso rápido no ConsultorCard (ícone ⋮)
- Melhorias de estilo no Header e ConsultorCard
- Backend: extrair selos de detalhes e filtrar por eles
- API: endpoint /ranking/selos e parâmetro selos em /ranking/paginado
- Frontend: componente FiltroSelos com dropdown e seleção múltipla
- Selos disponíveis: funções, premiações, orientações
- 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 Bloco B no ConsultorCard com formula e detalhes
- Ajusta calculo de pontuacao total para incluir Bloco B
- Melhora tooltips com informacoes de teto e calculo detalhado
- Ajusta routes.py para preencher blocos corretamente
- Adiciona bloco_b no schema de ranking
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
Backend (FastAPI + DDD):
- Arquitetura DDD com camadas Domain, Application, Infrastructure, Interface
- Integração com Elasticsearch (ATUACAPES) para dados de consultores
- Integração com Oracle (SUCUPIRA_PAINEL) para coordenações PPG
- Cálculo dos 4 componentes de pontuação (A, B, C, D)
- Cache em memória para otimização de performance
- API REST com endpoints /ranking, /ranking/detalhado, /consultor/{id}
Frontend (React + Vite):
- Interface responsiva com cards expansíveis
- Visualização detalhada de pontuação por componente
- Filtro por quantidade de consultores (Top 10, 50, 100, etc)
Docker:
- docker-compose com shared_network externa
- Backend com Oracle Instant Client
- Frontend com Vite dev server
