Adiciona caminho paralelo de PIX manual estático pra unidades sem
integração Inter (Padova, Express AL). Mudança 100% aditiva — todas as
outras unidades continuam no fluxo Inter inalterado (default
pix_mode=inter_dynamic aplicado pela migration).
Backend (sem SOUL/SKILL ainda — Frente 7 vem depois):
- Migration concurrent: pix_mode + 4 campos manual_pix_* em captain_units;
provider + manual_proof_payload + manual_review_reason em captain_pix_charges
- Captain::Unit: enum pix_mode (prefix), validação condicional manual_*
- Captain::PixCharge: status estendido (awaiting_proof, pending_review),
scope manual/inter, nota interna ramificada por modo
- GeneratePixTool MCP: branch manual_static (chave fixa, mensagem direta
sem QR/Inter), preserva fluxo Inter intacto
- 4 tools MCP novas: verificar_comprovante_pix (vision gpt-5.3-codex),
criar_nota_interna (genérica), confirmar_reserva_pix_manual (wrapper
do ConfirmationService), marcar_reserva_pendente
- ConfirmationService: source_label cobre 'manual_pix_proof'
Próximos passos manuais (não inclusos neste commit):
1. Rodar migration em prod (entrypoint não roda no boot)
2. Seed Padova/Express com pix_mode=manual_static + chaves Stone
3. Deploy nova imagem via docker service update
4. Editar SOUL/SKILL Padova/Express na VPS Hermes + kill+boot
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Captain::Assistant agora aponta direto pra Captain::Unit. Antes a relação
ia via CaptainInbox, mas isso quebrou quando re-apontamos as inboxes pros
Hermes — assistants captain_interno (Juliana, Bianca, Lara, Nina,
Valentina) ficaram SEM CaptainInbox associada e o lookup
unit_for(assistant) retornava nil.
Resultado: get_assistant_pricing(3) (Lara) caía no fallback de scenario
text. Construtor reportava "veio cenário/prompt, não tabela estruturada".
Migration adiciona captain_unit_id (FK opcional). Backfill explícito:
- 1 Juliana → unit 3 (Qnn01)
- 2 Bianca → unit 2 (PrimeAL)
- 3 Lara → unit 2 (PrimeAL — mesmo brand)
- 4 Nina → unit 5 (Express)
- 6 Valentina → unit 4 (Dolce Amore)
- 9 Lara.H → unit 2 (via parent_assistant_id=3)
Tools get_assistant_pricing_tool e save_agent_spec_tool atualizados pra
usar assistant.captain_unit primeiro (nova relação direta), com fallback
pro CaptainInbox se nulo (pra retrocompatibilidade).
Validado live: tool retorna grid markdown com Stilo/Alexa/Hidromassagem
em Seg-Qua + Qui-Dom corretamente.
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ROOT FIX (não paliativo) das 3 lacunas que travavam o Construtor:
1. get_assistant_pricing_tool: lia de Captain::Mcp::PricingTables::TABLES
(hash Ruby) que NÃO EXISTE MAIS desde a migração pra DB. Caía no
fallback de scenario raw. Refactor: lê de Captain::PricingCategory +
Captain::PricingAmount, formata grid markdown agrupado por day_bucket.
2. save_agent_spec_tool: Construtor salvava REFERÊNCIAS
(pricing_source.copied_from_assistant_id) mas hermes-provision script
espera DADOS EXPANDIDOS (categories[] com amounts, soul_md+skill_md).
Refactor: tool agora EXPANDE server-side — busca PricingCategory do
parent, monta categories array, gera SOUL.md (template + identity +
disclosure_policy) e SKILL.md (template + pricing + rules + identity).
Output já é spec consumível pelo script.
3. Captain::PricingAmount::PERIODS: adicionado '1h' (Prime tem 1h).
4. Seed pras 3 units faltando: Hotel Recanto (1) + PrimeAL (2) + Qnn01
(3). Agora os 6 units existentes têm pricing em DB.
Hot-patched ambos tools + USR1 no Puma. Construtor pronto pra criar
Bianca/Juliana etc end-to-end sem intervenção manual.
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Migra a tabela de preços do PricingTables.rb hardcoded pras tabelas
captain_pricing_categories + captain_pricing_amounts no DB. Mantém a
mesma API pública Captain::Mcp::PricingTables.calculate(...) — código
chama o banco via novos modelos Captain::PricingCategory e
Captain::PricingAmount.
Seed db/seed_pricing_tables.rb faz backfill idempotente pra Dolce Amore
(unit 4) e Express (unit 5) com a mesma estrutura que tava no Ruby.
Adiciona em captain_assistants:
- hermes_subscription_secret (gerado pelo script de provisionamento)
- hermes_port (alocado no range 8650-8699)
- parent_assistant_id (link informativo Hermes → captain_interno parent
pra sombrear FAQs/scenarios via header X-Captain-Assistant-Id)
Adiciona em captain_units: extra_person_fee + currency.
Primeiro milestone do roadmap arquitetural pro Construtor autônomo
(decisões em memory/project_construtor_autonomo_decisions.md).
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Marca cada Captain::Assistant com engine ('captain_interno' | 'hermes')
e move o roteamento Hermes do env var pro banco — admin troca engine
re-apontando a inbox no painel, sem deploy. Mantém fallback pras env
vars antigas (CAPTAIN_HERMES_INBOX_IDS etc) durante a migração gradual,
pra não quebrar Valentina antes da re-associação.
Frontend: badge "Hermes" (âmbar) ou "Interno" (cinza) ao lado de cada
assistant no dropdown switcher e no card da listagem, com chaves i18n
em en + pt_BR.
Tabela de preço (pricing_tables.rb): adiciona unit Express (id=5) e
estende a estrutura pra aceitar preço por dia da semana
(mon_wed/thu_sun) — necessário pro Express, retrocompatível com Dolce
Amore (preço único).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Pequenos ajustes em Captain::Unit (app + enterprise), migration de seed
inicial dos prompts Jasmine/Daniela, schema regenerado, e atualização do
README de seed_prompts pra refletir o estado atual dos modelos.
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Hook after_commit on:create no Captain::Unit dispara
ProvisionUnitInSupabaseJob, que upserta a unit em reserva_hotel.unidades
via Supabase REST (UNIQUE on tenant_id+chatwoot_unit_id) e grava IDs no
Captain::Unit (supabase_unit_id, supabase_tenant_id, supabase_marca_id).
Sem isso, criar nova unidade no painel Pix não habilitava roleta — a row
no Supabase ficava ausente e OfferService caía em "tenant não resolvido".
Inclui rake captain:reprovision_unit_in_supabase[id] + provision_all
pra reconciliação manual e migration retroativa.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Resolve duas camadas de problema identificadas em teste end-to-end:
1. Embeddings falhavam com HTTP 404 (/codex/v1/embeddings não existe).
Solução: Captain::Llm::EmbeddingService sempre usa OpenAI tradicional
via Llm::Config.with_api_key(legacy_settings). ProviderConfig expõe
legacy_openai_settings pra isso.
2. Servidor Codex ocasionalmente responde com response.failed +
code=server_error (instabilidade transitória). Client agora retenta
até 2x com backoff exponencial (0.5s, 1.5s) em erros retryable:
HTTP 5xx, server_error no response.failed, ou stream inacabado.
Outras correções nesta etapa:
- Scenario#agent_model: em modo Codex, ignora CAPTAIN_OPEN_AI_MODEL_SCENARIO
(que pode ter gpt-4o legado) e usa ProviderConfig.model.
- ExtractionService/ContradictionCheckerService/TranslateQueryService:
trocam constantes hardcoded gpt-4o-mini/gpt-4.1-nano por
ProviderConfig.light_model (respeitando o provider ativo).
- ProviderConfig.DEFAULT_CODEX_MODEL agora é gpt-5.2 (reconhecido pelo
RubyLLM; gpt-5.4 não está no catalog do gem).
Validado ponta-a-ponta: WhatsApp → Chatwoot → Jasmine → handoff Daniela
→ faq_lookup com embedding OK → resposta com preços corretos.
Docs em docs/captain-codex-oauth.md.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Lays the data + job foundation for tracking customer interactions,
recurrence, and Pix conversion on Contact. Design decisions negotiated
with Rodrigo (see docs to come):
Rules:
- Gap of 30h from last message defines separate interactions
- Qualified interaction = >=2 customer msgs + >=2 attendant msgs,
both with textual content (>= 2 letters)
- One-shot consultation = >=1+1 but below the qualified threshold
(tracked as secondary KPI)
- Excludes contacts labeled `equipe_interna`
- is_recurring = interactions_count >= 2
- pix_generated_count counts all PixCharges; reservations_paid_count
only counts those with status = paid
Surface area:
- Migration adds denormalized stats to contacts + indexes for fast filtering
- Captain::ContactStats::InteractionCalculatorService computes the stats
for a single contact (pure, no persistence)
- Captain::Retention::RecalculateContactStatsJob persists them for one
contact (idempotent)
- Captain::Retention::RecalculateAllContactStatsJob runs daily at 3am BRT,
enqueues per-contact jobs for everyone active in the last 120 days
- Event-driven refresh: CaptainListener#conversation_resolved enqueues
recalc; Captain::PixCharge after_create/after_update enqueues recalc
on status change
No UI yet — that's the next layer.
Consolida o trabalho desta branch de abril/2026 em um bloco pronto pra
testar em staging antes do merge pra main.
## Correções de memória semântica
- ExtractionService: Princípio Zero + Regra de Ouro (ação consumada vs intenção).
- Cenário Daniela_Reservas: Passo 0 de classificação (consulta/intenção/fora).
## Roleta da Sorte (end-to-end)
- Schema Supabase + 7 RPCs atômicas (server-side, idempotentes).
- Services: Offer, Redeem, WeeklyReport.
- Jobs: OfferRouletteJob (hook em ConfirmationService após Pix pago),
NotifyRevealed + Scheduler de fallback.
- Tool manual GenerateRoletaLinkTool + endpoint público /roleta/notify.
- Dashboard /captain/roleta com Resgate + Relatório + anomaly detection.
## Cenário Reclamacoes_Ouvidoria
- Triagem P1-P4, framework LAST, Three-level listening, Self-check.
- Sem compensação material, detecção de cliente frustrado eleva prioridade.
## Analytics
- Funil de conversão /captain/funnel: 5 etapas via regex, zero LLM.
- Detector de churn via ChurnOutreach* (cron dias úteis 10h-17h BRT).
## Trabalho pré-existente incluído
- Captain Executive Reports (ceo_digest, mattermost_delivery).
- get_reserva_preco_tool, Lifecycle ajustes, Reservations UI polimentos.
## Outros
- .gitignore: patterns pra credenciais.
- Migrations de scenarios idempotentes.
- i18n completa pt_BR+en pra roleta/funnel.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Two orthogonal cost optimizations to the Captain agent pipeline:
1. Hierarchical model routing (optimization A)
Captain::Scenario now overrides agent_model to read a dedicated
InstallationConfig CAPTAIN_OPEN_AI_MODEL_SCENARIO, falling back to the
global CAPTAIN_OPEN_AI_MODEL used by the orchestrator (Assistant).
Rationale: the orchestrator (Jasmine) does cheap triage (is this a
reservation intent? a greeting? escalate to human?) — a smaller model
handles this well. Scenarios (Daniela — reserva) run complex flows with
tool calling, strict taxonomies, and JSON schema output — they benefit
from a stronger model.
Config in this install: CAPTAIN_OPEN_AI_MODEL=gpt-4o-mini (orchestrator)
and CAPTAIN_OPEN_AI_MODEL_SCENARIO=gpt-4o (scenarios). Estimated ~60%
cost reduction vs everything on gpt-4o, preserving quality where it
matters for the business flow.
2. Conversation-level memory cache (optimization B)
MemoryPromptInjector now persists the computed memory block on
conversation.custom_attributes[captain_cached_memory_block]. First turn
computes once (embedding + pgvector query + XML formatting); subsequent
turns reuse. The customer's profile does not change during an open
conversation, so re-running the pipeline on every turn was pure waste.
Graceful fallbacks:
- Cache write failure → per-service-instance in-memory fallback still
applies.
- Cache read failure → fresh recall runs (no regression).
- Contact mismatch → invalidates cache, fresh recall runs.
When a new conversation starts, custom_attributes is empty → fresh
recall populates the cache for that conversation's lifetime.
Estimated ~80% reduction in embedding + pgvector calls during
multi-turn conversations.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Implement guards following the same pass/reschedule/too_stale pattern as QuietHours.
Also fix belongs_to :conversation on Delivery to use class_name: '::Conversation' to avoid namespace resolution failure inside Captain::Lifecycle module.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Add after_commit callbacks to call Captain::Lifecycle::Scheduler on
create, status change (cancelled/no_show), and check_in_at change.
Each handler wraps in rescue StandardError to preserve existing behavior.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
TDD: 16 examples passing. Adds EVENTS constant, active/for_event scopes,
and matches_reservation? with unit_ids/categorias/permanencias filters.
Also adds captain_reservation factory used by the spec.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Cobre ambos os caminhos (generate_pix_tool e PublicReservationsController):
toda reserva criada recebe um after_create_commit que posta uma mensagem
privada na conversa com os detalhes (suite, check-in, valores, ID).
Remove a criacao duplicada do PublicReservationsController.
- GeneratePixTool: envia payment_link como mensagem outgoing direta (bypassa
hallucination de [Link do Pix] placeholder pela LLM)
- GeneratePixTool: extrai email das mensagens recentes via regex e persiste
em contact.email
- GenerateReservationLinkTool: mesmo padrao de envio direto do link
- Captain::Reservation: after_create_commit callback atualiza
ultima_suite/permanencia/reserva_em/total_reservas em contact.custom_attributes
(aparece no painel lateral)
- Arquitetura corrigida: templates agora pertencem à inbox (WhatsApp),
não à unidade PIX (que é uma config financeira, não de mensagens)
- Migration: troca FK captain_unit_id -> inbox_id (up/down explícito)
- Model: belongs_to :inbox; scope for_inbox
- Controller: escopo via account.inboxes.find(inbox_id)
- Rotas: move de captain/units/:id → inboxes/:id/notification_templates
- Scanner job: joins(:conversation).where(conversations: {inbox_id:})
- UI: página /captain/notifications com seletor de inbox no topo
(chips clicáveis, templates carregam por watch no selectedInboxId)
- i18n PT/EN: novas keys INBOX_LABEL, SELECT_INBOX_HINT, EMPTY
- Adiciona check_in_at/duration_hours ao schema do tool CreateReservationIntent
para que a IA capture o horário EXATO de chegada informado pelo cliente
- Cria captain_notification_templates: label, content, timing_minutes,
timing_direction (before/after), active, position
- Implementa SendNotificationService com interpolação de variáveis
(guest_name, check_in_time, check_out_time, suite_name, unit_name)
- Implementa NotificationScannerJob (Sidekiq-cron a cada 5min) com
janela de tolerância de ±5min e idempotência via metadata JSONB
- API REST: /captain/units/:unit_id/notification_templates (CRUD)
- Store Vuex captainNotificationTemplates + API client
- UI: página de gestão de templates com editor inline e botão '+'
- Configura rota captain_settings_notifications
- i18n PT/EN para todas as strings novas
- Rubocop e ESLint: zero offenses
Implementa a página Relatórios IA com geração de análises semanais
por IA baseadas nas conversas de cada unidade/caixa de entrada.
Funcionalidades:
- Página /settings/captain/reports com dois tabs (Insights IA / Operacional)
- Botão "Gerar Análise" que enfileira job Sidekiq
- Filtro por unidade ou caixa de entrada
- Exibe insights com status (pendente/processando/concluído/falhou)
- Mostra top_topics, ai_failures e period_summary
- Estado vazio com CTA para gerar primeiro relatório
Backend:
- InsightsController com endpoints index/show/generate
- GenerateInsightsJob que processa conversas com LLM
- ConversationInsightService com chunking e merge inteligente
- Migração para adicionar inbox_id à tabela captain_conversation_insights
- Link sidebar "Relatórios IA" em /settings/captain/reports
Frontend:
- Vuex store captainReports com actions/mutations/getters
- API client CaptainReportsAPI (getInsights, generateInsight)
- i18n en e pt_BR para CAPTAIN_REPORTS.*
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Melhorias na ferramenta send_suite_images para resolver confusão entre
categoria e número de suíte:
1. **Descrições de parâmetros mais claras**
- suite_category: exemplos específicos (Hidromassagem, ALEXA, STILO)
- suite_number: apenas números (101, 102, 103) - remove exemplos confusos
2. **Instruções explícitas no system prompt**
- Seção [Galeria de Fotos] com regras claras
- Prioriza suite_category quando ambíguo
- Evita confirmações desnecessárias com cliente
3. **Mensagens de erro melhoradas**
- Sugere buscar por categoria quando busca por número falha
- Feedback mais útil para a IA
Resultado esperado:
- Cliente: "Me manda foto da suite Alexa"
- IA: busca por suite_category="Alexa" ✓ (sem pedir confirmação)
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
## Summary
- Fix captain response builder not getting triggered for cases where
responses are created as completed.
## Testing Instructions
- Test articles with firecrawl
- Test articles without firecrawl
- Test PDF documents
---------
Co-authored-by: Pranav <pranav@chatwoot.com>
- Add API support for creating a thread
- Add API support for creating a message
- Remove uuid from thread (no longer required, we will use existing
websocket connection to send messages)
- Update message_type to a column (user, assistant, assistant_thinking)
Show captain messages under the name of the assistant which generated
the message.
- Add support for `Captain::Assistant` sender type
- Add push_event_data for captain_assistants
- Add activity message handler for captain_assistants
- Update UI to show captain messages under the name of the assistant
- Fix the issue where openAI errors when image is sent
- Add support for custom name of the assistant
---------
Co-authored-by: Muhsin Keloth <muhsinkeramam@gmail.com>
Co-authored-by: Sivin Varghese <64252451+iamsivin@users.noreply.github.com>
- Fixed Firecrawl webhook payloads to ensure proper data handling and
delivery.
- Removed unused Robin AI code to improve codebase cleanliness and
maintainability.
- Implement authentication for the Firecrawl endpoint to improve
security. A key is generated to secure the webhook URLs from FireCrawl.
---------
Co-authored-by: Pranav <pranavrajs@gmail.com>
