Schema (shared/schema.ts):
- xos_protocols: protocolo numerado por atendimento com SLA deadline, breach flag e CSAT
- xos_sla_policies: políticas de SLA por fila (first_response + resolution em minutos)
- Export dos novos types: XosProtocol, XosSlaPolicy
XOS Routes (server/xos/routes.ts) — 40 novos endpoints:
Supervisor Monitor:
GET /supervisor/overview → KPIs globais em tempo real (conversas, tickets, agentes)
GET /supervisor/queues → Filas com ativos, aguardando, TMA, agentes
GET /supervisor/agents → Agentes com conversas ativas, CSAT, TMA por período
GET /supervisor/conversations/live → Conversas ao vivo por fila/agente/status
CSAT:
POST /conversations/:id/csat → Registra nota 1-5 + comentário (conversa)
POST /tickets/:id/csat → Registra nota 1-5 + comentário (ticket)
GET /csat/summary → Distribuição de notas + satisfaction_rate_pct por período
Protocolos:
GET /protocols → Lista protocolos com filtros (status, contato, busca)
POST /protocols → Cria protocolo com número YYYYMMDD-XXXXXX + SLA
PATCH /protocols/:id → Atualiza status/assignee do protocolo
POST /conversations/:id/protocol → Auto-gera protocolo para conversa + herda SLA da fila
Business Hours:
GET /queues/:id/business-hours → Retorna horários configurados
PUT /queues/:id/business-hours → Atualiza schedules [{dayOfWeek, startTime, endTime}]
GET /queues/:id/is-open → Verifica se a fila está aberta agora + mensagem fora de hora
SLA Policies:
GET /sla-policies → Lista políticas ativas por fila
POST /sla-policies → Cria política (first_response + resolution em minutos)
PATCH /sla-policies/:id → Atualiza política
POST /sla-policies/check-breaches → Marca violações de SLA + emite crm.sla.breached
Reports/Analytics:
GET /reports/overview → Visão geral: conversas, tickets, contatos, deals por período
GET /reports/agents → Performance por agente: conversas, CSAT, TMA, tickets
GET /reports/sla → Compliance de SLA por protocolo + tickets por prioridade
Automation Engine (automation_engine.py):
Novos event types: crm.csat.received, crm.sla.breached, crm.protocol.created
https://claude.ai/code/session_01DinH3VcgbAv1d9MqnNxzdb
Inclui:
- .env real de produção (repo privado, auditoria total)
- docker-compose.prod.yml atualizado (LiteLLM/LLMFit, Superset)
- docker/superset/superset_config.py
- client/src/pages/BiWorkspace.tsx
- server/superset/routes.ts
- .gitignore: remove .env da lista de ignorados
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
QUALIDADE:
- Rate limiting: 500 req/15min em /api; 20 req/15min em login/register
- Winston logger: JSON em prod, colorido em dev; HTTP middleware com user_id/tenant_id
- Paginacao: XOS (conversations, tickets, activities) e Quality (9 endpoints) recebem offset
MULTI-TENANCY:
- tenantId adicionado a 7 tabelas criticas: workspace_pages, quick_notes,
activity_feed, conversations, knowledge_base, chat_threads, manus_runs
- Migration 0002_tenant_isolation.sql com indices de performance
PROCESS COMPASS COM IA:
- POST /api/compass/projects/:id/ai-brief
Gera briefing executivo via GPT-4o-mini: situação, riscos, ações prioritárias,
health score — baseado em tasks, PDCA e status do projeto
- GET /api/compass/projects/:id/health
Score 0-100 calculado: 40% completude de tasks + 30% pontualidade + 30% PDCA
https://claude.ai/code/session_01DinH3VcgbAv1d9MqnNxzdb
SEGURANÇA:
- Manus: ferramentas perigosas (shell, write_file, python_execute) agora
retornam requires_approval na primeira chamada e exigem confirmação via
ask_human antes de executar
MARKETPLACE → APPCENTER:
- Novo endpoint GET /api/marketplace/my-apps (autenticado):
retorna códigos de módulos ativos do tenant (core sempre incluídos)
- AppCenter consome o endpoint via useQuery
- Apps com subscriptionCode não contratados aparecem com:
- Overlay de cadeado no ícone
- Badge "Não contratado"
- Clique redireciona ao Marketplace em vez de abrir o app
CORREÇÃO DO AUDIT:
- Agent.tsx, CentralApis.tsx, ApiHub.tsx, ArcadiaNext.tsx verificados:
todos já têm implementação real (26k+ tokens) — classificação como
"placeholder" no audit estava incorreta
https://claude.ai/code/session_01DinH3VcgbAv1d9MqnNxzdb
Infraestrutura Docker:
- Dockerfile multi-stage para app Node.js
- Dockerfile.python genérico para todos os microserviços Python
- docker-compose.yml para desenvolvimento local (com perfis: bi, ai)
- docker-compose.prod.yml para deploy no Coolify com Traefik
- docker/init-pgvector.sql — instala extensão vector no PostgreSQL
- docker/python-entrypoint.sh — seleciona serviço pelo SERVICE_NAME
- docker/litellm-config.yaml — proxy LLM com fallback OpenAI → Ollama
- .env.example com todas as variáveis documentadas
Soberania de IA:
- Ollama + Open WebUI como perfil 'ai' no docker-compose
- LiteLLM como proxy unificado (OpenAI ↔ Ollama com fallback automático)
Knowledge Graph (rotas faltantes implementadas):
- server/graph/routes.ts — CRUD completo de nodes, edges, knowledge base + busca semântica
- server/graph/service.ts — camada de serviço com indexação automática de embeddings
- server/python/embeddings_service.py — FastAPI com pgvector para busca vetorial
Correções de infraestrutura:
- server/index.ts — DOCKER_MODE=true desativa spawn de processos filhos
- server/routes.ts — registra /api/graph/* no Express
https://claude.ai/code/session_01DinH3VcgbAv1d9MqnNxzdb
root
Claude
jonaspachecoometas