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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>
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2.2 KiB
Ruby
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2.2 KiB
Ruby
FactoryBot.define do
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factory :captain_conversation_insight, class: 'Captain::ConversationInsight' do
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association :account
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period_start { Date.current - 7.days }
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period_end { Date.current - 1.day }
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status { 'done' }
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conversations_count { 10 }
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messages_count { 40 }
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generated_at { Time.current }
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payload do
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{
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'top_topics' => [{ 'topic' => 'Check-in', 'count' => 5, 'description' => 'Dúvidas sobre check-in' }],
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'ai_failures' => [{ 'description' => 'Não soube responder sobre estacionamento', 'example' => 'Tem estacionamento?', 'frequency' => 3 }],
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'faq_gaps' => [{ 'question' => 'Horário de check-out?', 'frequency' => 2 }],
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'sentiment' => { 'positive_count' => 6, 'negative_count' => 2, 'neutral_count' => 2, 'summary' => 'Maioria satisfeita.' },
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'highlights' => { 'praises' => ['Atendimento rápido'], 'complaints' => ['WiFi lento'] },
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'most_requested_suites' => [{ 'suite' => 'Suíte Presidencial', 'count' => 3 }],
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'price_reactions' => { 'summary' => 'Aceitação boa.', 'objections_count' => 1 },
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'customer_opportunities' => [{ 'opportunity' => 'Transfer do aeroporto', 'frequency' => 2, 'example' => 'Vocês fazem transfer?' }],
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'recommendations' => ['Criar FAQ sobre estacionamento'],
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'period_summary' => 'Semana com 10 conversas e sentimento predominante positivo.'
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}
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end
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trait :processing do
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status { 'processing' }
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payload { nil }
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generated_at { nil }
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end
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trait :with_unit do
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association :captain_unit, factory: :captain_unit
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end
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trait :with_inbox do
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association :inbox, factory: :inbox
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end
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trait :empty do
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conversations_count { 0 }
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messages_count { 0 }
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payload do
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{
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'top_topics' => [], 'ai_failures' => [], 'faq_gaps' => [],
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'sentiment' => { 'positive_count' => 0, 'negative_count' => 0, 'neutral_count' => 0, 'summary' => '' },
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|
'highlights' => { 'praises' => [], 'complaints' => [] },
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|
'most_requested_suites' => [], 'price_reactions' => { 'summary' => '', 'objections_count' => 0 },
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'customer_opportunities' => [], 'recommendations' => [], 'period_summary' => 'Sem dados.'
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}
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end
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end
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end
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end
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