Merge branch 'main' of https://git.davinti.com.br/davinTI/app-dono-modulos

Adicionando assunto flash de vendas categoria ai

src/flash/flash.module.ts

@@ -48,11 +48,45 @@ export default moduleFactory
 									"Lista de nomes ou códigos de lojas mencionados para filtragem.",
 								coluna_vtr: "x.nomeempresaapp",
 								tabela_rag: "lojas",
+                
 							},
 						},
 					},
 					query_base: "flash_vendas_ai",
 				},
+        flash_vendas_categorais : {
+        descricao: "Consulta e análise do Flash de Vendas por Categorias do Verdemar. Visualiza metas, vendas, variações e comparativos temporais (mês anterior e ano anterior) por categorias e subcategorias de produtos, de forma hierárquica. Permite filtrar por loja e por categoria pai.",
+        prompt: {
+            prompt_persona: "Você é um Extrator de Filtros especializado. Sua única tarefa: analisar a solicitação do usuário sobre vendas por categorias (Flash de Categorias) da rede Verdemar, identificar as informações desejadas (data de referência, loja ou categoria pai) e preencher as variáveis exatas do sistema de relatórios.",
+            prompt_tarefa: "1. Filtros: extraia a data em 'data_venda' (default: hoje, YYYY-MM-DD), a loja em 'cod_empresa' e a categoria pai em 'codigo_categoria_pai'.\n2. Agrupamento: esta query não exige quebra dinâmica; mantenha o agrupamento vazio.\n3. Propósito analítico:\n - Categoria/subcategoria específica (ex: Bebidas, Padaria, Açougue) → extraia o código/nome para 'codigo_categoria_pai'.\n - Visão geral sem detalhar nenhuma categoria → deixe 'codigo_categoria_pai' vazio.",
+            prompt_regras_gerais: "- Filtro de data obrigatório (default: hoje, YYYY-MM-DD).\n- Loja específica → extraia o código em 'cod_empresa'.\n- 'codigo_categoria_pai' recebe a categoria/seção pai cujas subcategorias o usuário quer detalhar.",
+            prompt_regras_contexto: "- Em mensagens incompletas ou de continuação (ex: 'E na loja Sion?'), use o histórico para manter data base, loja e categorias anteriores.\n- Não invente valores de filtro não citados claramente.",
+            prompt_exemplos: "Ex.1 (Visão Geral/Raiz): 'Como foram as vendas por categoria ontem?' → data_venda='ontem', sem cod_empresa, sem codigo_categoria_pai (raiz nível 2).\nEx.2 (Categoria + Loja): 'Vendas de Bebidas na loja Sion hoje.' → data_venda='hoje', cod_empresa='Sion', codigo_categoria_pai='Bebidas'.\nEx.3 (Drill-Down): 'Quero detalhar a seção de Cervejas.' → codigo_categoria_pai='Cervejas'; mantém data e loja do contexto, se houver.",
+            prompt_outras_infos: "A query fornece vendas e comparativos por categoria de produtos (mes_atual, mes_anterior, ano_anterior). Suporta filtros por loja (cod_empresa) e categoria pai (codigo_categoria_pai) para navegação hierárquica.",
+            prompt_saida: "Responda ÚNICA e EXCLUSIVAMENTE com um objeto JSON válido, aderente ao schema de filtros e agrupamentos. Sem texto extra e sem markdown — apenas o JSON puro."
+        },
+        json_params_saida: {
+            agrupamentos: [],
+            filtros: {
+                data_venda: {
+                    descricao_agente: "A data base para a consulta de vendas (YYYY-MM-DD). Caso não seja informada explicitamente pelo usuário, use a data de hoje.",
+                    coluna_vtr: "args.data_venda",
+                  //  tabela_rag: null
+                },
+                cod_empresa: {
+                    descricao_agente: "Código ou nome da loja (empresa) do Verdemar para filtrar as vendas por categoria.",
+                    coluna_vtr: "args.cod_empresa",
+                    //tabela_rag: "tb_flash_nodo"
+                },
+                codigo_categoria_pai: {
+                    descricao_agente: "Código ou nome da categoria pai para detalhamento (drill-down) das subcategorias. Se não especificado, retorna as categorias principais.",
+                    coluna_vtr: "args.codigo_categoria_pai",
+                   // tabela_rag: "tb_flash_nodo"
+                }
+            }
+          },
+          query_base: "flash_vendas_categoria_ai",
+        },
         sem_assunto: {
           descricao: "Fluxo a ser seguido quando não houver assunto definido",
           prompt: {
@@ -243,6 +277,13 @@ export default moduleFactory
 				},
 				params: ["data_venda", "agrupamento"],
 			},
+      flash_vendas_categoria_ai: {
+        name: " Flash de vendas Categoria AI",
+        display: {
+          type: "none",
+        },
+        params: ["data_venda"],
+      },
       query_vazia: {
         name: "Query Vazia",
         display: {
@@ -600,6 +641,12 @@ export default moduleFactory
         return {
           sql: /*sql*/``
             
+        }
+		  },
+      flash_vendas_categoria_ai: (args)=> {
+        return {
+          sql: /*sql*/``
+            
         }
 		  },
 		},
@@ -943,7 +990,13 @@ export default moduleFactory
             
         }
 		  },
-		},
+      flash_vendas_categoria_ai: (args)=> {
+          return {
+            sql: /*sql*/``
+              
+          }
+      }
+    },
 		C5_mambo: {
 			flash: (args) => {
 				return {
@@ -1011,6 +1064,12 @@ where 1 = 0`,
         return {
           sql: /*sql*/``
             
+        }
+		  },
+      flash_vendas_categoria_ai: (args)=> {
+        return {
+          sql: /*sql*/``
+            
         }
 		  },
 		},
@@ -1291,6 +1350,109 @@ where 1 = 0`,
           sql: /*sql*/` select nome, id_nodo, codigo from verdemar.tb_flash_nodo where tipo_nodo = 'EMPRESA'`     
         }
 		  },
+      flash_vendas_categoria_ai: (args)=> {
+        return {
+          sql: /*sql*/`
+             WITH Parametros_Base AS (
+                SELECT
+                    TO_DATE(\${args.data_venda}, 'YYYY-MM-DD') AS data_venda,
+                    \${args.codigo_categoria_pai}              AS codigo_categoria_pai,
+                    \${args.cod_empresa}                       AS cod_empresa
+                FROM DUAL
+            ),
+            Parametros AS (
+                SELECT
+                    data_venda,
+                    TRUNC(data_venda, 'MM')                   AS dt_inicio_mes,
+                    ADD_MONTHS(TRUNC(data_venda, 'MM'), -1)   AS dt_inicio_mes_ant,
+                    ADD_MONTHS(data_venda, -1)                AS dt_fim_mes_ant,
+                    ADD_MONTHS(TRUNC(data_venda, 'MM'), -12)  AS dt_inicio_ano_ant,
+                    ADD_MONTHS(data_venda, -12)               AS dt_fim_ano_ant,
+                    codigo_categoria_pai,
+                    cod_empresa
+                FROM Parametros_Base
+            ),
+            filhos AS (
+                SELECT
+                    n.id_nodo,
+                    CASE
+                        WHEN p.cod_empresa IS NULL THEN
+                            MIN(n.ID_NODO) OVER (PARTITION BY n.nome)
+                        ELSE
+                            n.ID_NODO
+                    END AS codigo,
+                    n.nome, n.tipo_nodo, n.nivel,
+                    n.cod_empresa, n.ordem_exibicao
+                FROM VERDEMAR.TB_FLASH_NODO n
+                CROSS JOIN Parametros p
+                WHERE n.ativo = 'S'
+                    AND n.cod_empresa IN (\${args.ctx_user_companies_for_module})
+                    AND ( (p.codigo_categoria_pai IS NULL  AND n.tipo_nodo = 'CATEGORIA' AND n.NIVEL = 2)
+                    OR (p.codigo_categoria_pai IS NOT NULL AND n.id_nodo_pai IN (
+                        SELECT pai.id_nodo
+                        FROM VERDEMAR.TB_FLASH_NODO pai
+                        WHERE pai.nome = (SELECT nome FROM VERDEMAR.TB_FLASH_NODO WHERE id_nodo = p.codigo_categoria_pai)
+                    )) )
+                    AND (p.cod_empresa IS NULL OR n.cod_empresa = p.cod_empresa)
+            ),
+            Vendas_Metas AS (
+                SELECT
+                    f.id_nodo, f.codigo, f.nome, f.tipo_nodo, f.nivel,
+                    f.cod_empresa, f.ordem_exibicao,
+                    r.data_referencia AS data,
+                    r.valor_venda AS venda,
+                    0 AS meta
+                FROM filhos f
+                JOIN VERDEMAR.TB_FLASH_NODO_RESUMO_VENDA r ON r.id_nodo = f.id_nodo
+                CROSS JOIN Parametros p
+                WHERE (   r.data_referencia BETWEEN p.dt_inicio_mes     AND p.data_venda
+                        OR r.data_referencia BETWEEN p.dt_inicio_mes_ant AND p.dt_fim_mes_ant
+                        OR r.data_referencia BETWEEN p.dt_inicio_ano_ant AND p.dt_fim_ano_ant)
+            ),
+            Agrupado AS (
+                SELECT
+                    v.codigo                                         AS codigo,
+                    MAX(v.nome)                                      AS nome,
+                    MAX(v.tipo_nodo)                                 AS tipo_nodo,
+                    MAX(v.nivel)                                     AS nivel,
+                    MAX(v.ordem_exibicao)                            AS ordem_exibicao,
+                    GROUPING(v.codigo)                               AS is_total,
+                    SUM(CASE WHEN v.data BETWEEN p.dt_inicio_mes     AND p.data_venda     THEN v.venda ELSE 0 END) AS v_mes,
+                    SUM(CASE WHEN v.data BETWEEN p.dt_inicio_mes_ant AND p.dt_fim_mes_ant THEN v.venda ELSE 0 END) AS v_mes_ant,
+                    SUM(CASE WHEN v.data BETWEEN p.dt_inicio_ano_ant AND p.dt_fim_ano_ant THEN v.venda ELSE 0 END) AS v_ano_ant,
+                    SUM(CASE WHEN v.data BETWEEN p.dt_inicio_mes     AND p.data_venda     THEN v.meta ELSE 0 END) AS m_mes,
+                    SUM(CASE WHEN v.data BETWEEN p.dt_inicio_mes_ant AND p.dt_fim_mes_ant THEN v.meta ELSE 0 END) AS m_mes_ant,
+                    SUM(CASE WHEN v.data BETWEEN p.dt_inicio_ano_ant AND p.dt_fim_ano_ant THEN v.meta ELSE 0 END) AS m_ano_ant
+                FROM Vendas_Metas v
+                CROSS JOIN Parametros p
+                GROUP BY GROUPING SETS ((v.codigo, p.cod_empresa), ())
+            )
+            SELECT
+                nome                                                         AS nomeempresaapp,
+                tipo_nodo                                                    AS canalapp,
+                codigo                                                       AS cod_empresa,
+                is_total,
+                m_mes                                                        AS meta_mes,
+                v_mes                                                        AS mes_atual,
+                (v_mes - m_mes)                                              AS dif_mes_atual,
+                CASE
+                    WHEN m_mes = 0 THEN 0
+                    ELSE ROUND(((v_mes / m_mes) * 100) - 100, 2)
+                END                                                          AS variacao_atual,
+                m_mes_ant                                                    AS meta_mes_anterior,
+                v_mes_ant                                                    AS mes_anterior,
+                (v_mes - v_mes_ant)                                          AS dif_mes_anterior,
+                ROUND(NVL((v_mes / NULLIF(v_mes_ant, 0)) * 100 - 100, 0), 2) AS variacao_mes_anterior,
+                m_ano_ant                                                    AS meta_ano_anterior,
+                v_ano_ant                                                    AS ano_anterior,
+                (v_mes - v_ano_ant)                                          AS dif_ano_anterior,
+                ROUND(NVL((v_mes / NULLIF(v_ano_ant, 0)) * 100 - 100, 0), 2) AS variacao_ano_anterior
+            FROM Agrupado
+            ORDER BY is_total, ordem_exibicao NULLS LAST, nomeempresaapp
+          
+          `
+        }
+		  },
     }
 	})
 	.withSchedules({