- 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
Backend:
- CAJ retorno 20->15, CAJ_MP retorno 20->10, CAM atualidade 10->20, retorno 20->10
- CONS_ATIVO/HIST/FALECIDO continuidade 8a+ = 20 (simplificado)
- CONS_FALECIDO agora pontua tempo (5 pts/ano, teto 50)
- AVAL_COMIS_PREMIO e AVAL_COMIS_GP mudaram tipo para PAPEL
- AVAL_COMIS_GP teto 100->80
- Novo bonus de recorrencia anual para comissoes (2-6 pts/ano)
- PREMIACAO base 150->100, PREMIACAO_GP base 30->50, MENCAO base 10->30
- BOL_BPQ_INTERMEDIARIO base 50->30 (consolidado)
- Orientacoes/Co-orientacoes/Bancas: tetos zerados (sem limite)
- TipoAtuacao.RESULTADO renomeado para COMPETENCIA_RECONHECIMENTO
Frontend:
- Atualiza PONTOS_BASE e TETOS com novos valores V2
- Atualiza descricoes das formulas nos tooltips
- Melhora exibicao de teto=0 como "sem limite"
- Adiciona info de bonus de recorrencia nos tooltips
- 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
Mudanças:
- Implementa escala correta de nota: 7=20, 6=15, 5=10, 4=5, 3=0
- Usa MAIOR nota entre os programas coordenados
- Adiciona documentação detalhada no método
- Corrige extras para programas adicionais (só conta se > 1)
Conforme especificação técnica oficial CAPES
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
- Adiciona campos situacao, anos_completos, anos_consecutivos e retornos
na entidade Consultoria para suportar regras documentadas
- Implementa mesclagem de períodos sobrepostos para evitar contagem dupla
- Melhora componente A com cálculo por área e detecção de retornos
- Ajusta componente B com bônus por nota PPG
- Refatora componente C com bônus de continuidade e retorno
- Implementa componente D com classificação de nível de prêmio
(Grande Prêmio, PCT, Interfarma, outros) e pontuação diferenciada
- Trata datas inconsistentes (fim < início) como períodos em aberto
- Extrai situacaoConsultoria do campo dadosConsultoria.situacaoConsultoria
- Refatora calculador para agrupar coordenações por tipo com hierarquia
- Corrige contagem de eventos separando SAE de consultorias
- Melhora extração de área de avaliação usando dadosConsultoria
- Ajusta pontuação de premiações conforme regras documentadas
- Usa alias ES em vez de índice específico
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
