201580a47a
feat(rls): migrações Row Level Security - Semana 2
...
- 001_enable_rls.sql: habilita RLS em 31 tabelas tenant-isoladas
- 002_create_policies.sql: 124 políticas CRUD por tenant
- 003_tenant_context.sql: funções, triggers e views de contexto
- scripts/apply-rls-migrations.ts: automação de aplicação
- package.json: script npm run db:apply-rls
Tabelas protegidas: workspace, crm, process compass, low-code, multi-tenancy core
2026-04-02 09:58:56 -03:00
dcaa94a422
feat(openclaw): Fase 4 Sprint 1 - PatternDetector + OpenClawEngine + SkillEmergence
...
Fase 4: OpenClaw Embutido (Detecção de Padrões + Skills Emergentes)
Semanas 7-8 (Início 2026-03-26)
### Sprint 1: Backend Components ✅
Implementados 5 componentes core:
1. **PatternDetector.ts** (400+ linhas)
- Análise de interações de usuário
- Detecção de padrões (3+ ocorrências em 30 dias)
- Cálculo de confiança (frequência + regularidade + recência)
- Storage em Neo4j via database
- Emit eventos via EventEmitter
2. **OpenClawEngine.ts** (300+ linhas)
- Orquestração central do fluxo
- Coordena PatternDetector + SkillEmergence
- Sugestão inteligente de skills baseada em padrões
- Scheduler para verificação periódica
- Socket.IO integration para real-time
3. **SkillEmergence.ts** (250+ linhas)
- Integração com Blackboard (codegen)
- Geração de skills via prompt inteligente
- Validação de código gerado
- Storage de skills DRAFT no database
- Approval workflow (Dev Center)
4. **routes.ts** (200+ linhas)
- 10 endpoints REST:
* POST /detect-patterns (trigger manual)
* GET /patterns (listar padrões)
* POST /confirm-skill (usuário confirma)
* GET /suggestions (sugestões pendentes)
* GET/POST /config (configuração)
* POST /check-now (verificar agora)
* POST /start-scheduler (agendado)
* POST /stop-scheduler
* GET /health
5. **config/arcadia.config.yaml** (400 linhas)
- Configuração completa tenant-aware
- Pattern detection thresholds
- Suggestion channels + priorities
- Skill emergence rules
- Logging + security settings
- Integration endpoints
### Arquivos Atualizados
- server/modules/loader.ts: Registra /api/openclaw routes
### Plano Criado
- .planning/FASE_4_OPENCLAW_PLAN.md: Plano executável completo
### Próximos Passos (Sprint 2-3)
- Frontend: OpenClawWidget + SkillSuggestion + hooks
- Database: Schema + migrations
- Testes: Unitários + E2E
- Documentação
### Arquitetura Implementada
### Status
- ✅ Sprint 1 Backend completo
- ⏳ Sprint 2 Frontend próximo
- ⏳ Sprint 3 Config + Testes
Fase 4: OpenClaw Embutido iniciada com sucesso 🚀
Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-03-26 10:29:08 -03:00
37a9fbe801
feat: ERPNext container + SOE Rule Importer (cherry-pick eb09267)
...
- docker-compose.yml: perfil erpnext (MariaDB + ERPNext v15)
- docker/erpnext/init.sh
- server/erpnext/proxy.ts
- server/soe/erpnext-rule-importer.ts
- server/routes.ts: ERPNext proxy + SOE import endpoint
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-17 16:49:05 -03:00
75ef36eac9
feat: SOE Rule Engine + Superset Insights (cherry-pick f0c3ce4)
...
- SOE event-bus, handlers contabil/financial
- SOE rule-engine: tipos, fiscal, business, index
- SupersetDashboard component
- server/erp/routes atualizado
- shared/schema: tabelas SOE (soe_regras, soe_eventos, soe_lancamentos)
- server/routes: remove Metabase, consolida Superset routes
- package.json: adiciona @superset-ui/embedded-sdk
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-17 16:48:45 -03:00
9322bf570f
feat: containerização completa + Knowledge Graph API + embeddings pgvector
...
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
2026-03-13 10:14:33 +00:00
Jonas Pacheco
Arcádia Dev
root
Claude