Adicionado nome da coluna query lojas ia

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: {
@@ -94,6 +128,7 @@ export default moduleFactory
           table_name: (args) => {
             return `app_dono_cliente_${args.ctx_tenant_id}_lojas`
           },
+          coluna_content: "nome"
         }
       }
 		},
@@ -243,6 +278,13 @@ 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 +642,12 @@ export default moduleFactory
         return {
           sql: /*sql*/``
             
+        }
+		  },
+      flash_vendas_categoria_ai: (args)=> {
+        return {
+          sql: /*sql*/``
+            
         }
 		  },
 		},
@@ -943,6 +991,12 @@ export default moduleFactory
             
         }
 		  },
+      flash_vendas_categoria_ai: (args)=> {
+          return {
+            sql: /*sql*/``
+              
+          }
+      }
     },
 		C5_mambo: {
 			flash: (args) => {
@@ -1011,6 +1065,12 @@ where 1 = 0`,
         return {
           sql: /*sql*/``
             
+        }
+		  },
+      flash_vendas_categoria_ai: (args)=> {
+        return {
+          sql: /*sql*/``
+            
         }
 		  },
 		},
@@ -1291,6 +1351,109 @@ 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({

src/products/products.module.ts

@@ -9,6 +9,201 @@ export default moduleFactory
     label: "Consulta de Produtos",
     icon: "search",
     order: 0,
+    ai : {
+      topics : {
+        produtos_detalhe_geral: {
+          descricao: "Consulta consolidada de indicadores de um produto em todas as lojas da rede. Útil para: 'Qual loja está sem estoque?', 'Qual vende mais?', 'Qual tem maior giro?', comparativos de giro e identificação de lojas sem vendas recentes.",
+          prompt: {
+              prompt_persona: "Você é um Extrator de Filtros especializado. Sua única tarefa: extrair os parâmetros (produto e regras de tempo) para analisar o panorama de um produto em todas as lojas da rede.",
+              prompt_tarefa: "1. Filtros: extraia nome, EAN ou código em 'produto'. Para lojas inativas/sem venda, extraia o número de dias em 'dias_sem_venda'.\n2. Agrupamento: use 'loja' quando a análise exigir quebra por unidade (ranking de vendas, comparação de estoques).",
+              prompt_regras_gerais: "- 'dias_sem_venda': apenas número inteiro.\n- Use agrupamento 'loja' para separar e ordenar unidades.",
+              prompt_regras_contexto: "- Em continuações, resgate o produto da mensagem anterior.",
+              prompt_exemplos: "Ex.1: 'Qual loja vende mais Coca-Cola?' → produto='Coca-Cola', agrupamento 'loja'.\nEx.2: 'Quais lojas não venderam nos últimos 10 dias?' → dias_sem_venda=10, agrupamento 'loja'.",
+              prompt_outras_infos: "A query já retorna Estoque, MDV, Margem e Última Venda por loja. Ordenações e variações % são feitas depois.",
+              prompt_saida: "Responda com uma análise dos dados recebidos conforme a pergunta do usuário, de forma objetiva e direta, apenas com as informações solicitadas."
+          },
+          json_params_saida: {
+              agrupamentos: [
+                  { nome_parametro: "loja", coluna_vtr: "pemp.nroempresa" }
+              ],
+              filtros: {
+                  produto: {
+                      descricao_agente: "O código interno, código de barras (EAN) ou nome do produto.",
+                      coluna_vtr: "args.codproduto",
+                      tabela_rag: "consinco.map_produto"
+                  },
+                  dias_sem_venda: {
+                      descricao_agente: "Número de dias para filtrar lojas sem registro de vendas recentes.",
+                      coluna_vtr: "args.dias_sem_venda"
+                  }
+              }
+          }
+        },
+        produtos_detalhe_preco: {
+          descricao: "Consulta o detalhamento da composição de preço e margem de um produto em uma loja específica. Útil para verificar custo vs preço e margem de lucro pontual.",
+          prompt: {
+              prompt_persona: "Você é um Extrator de Filtros focado em formação de preços. Sua tarefa: extrair os filtros para detalhar os preços vigentes de um produto em uma unidade.",
+              prompt_tarefa: "1. Filtros: extraia 'produto' e 'loja'.\n2. Agrupamento: vazio.",
+              prompt_regras_gerais: "- Exige obrigatoriamente 'produto' e 'loja'.",
+              prompt_regras_contexto: "- Em continuações (ex: 'E o preço na loja Sul?'), resgate produto ou loja do histórico.",
+              prompt_exemplos: "Ex.: 'Qual a margem da Heineken na loja Centro?' → produto='Heineken', loja='Centro'.",
+              prompt_outras_infos: "A consulta cruza args.codproduto e args.nrempresa no banco.",
+              prompt_saida: "Responda com uma análise dos dados recebidos conforme a pergunta do usuário, de forma objetiva e direta, apenas com as informações solicitadas."
+          },
+          json_params_saida: {
+              agrupamentos: [],
+              filtros: {
+                  produto: {
+                      descricao_agente: "Nome, EAN ou código do produto.",
+                      coluna_vtr: "mgmp.seqproduto",
+                      tabela_rag: "consinco.map_produto"
+                  },
+                  loja: {
+                      descricao_agente: "Nome ou código da loja/empresa.",
+                      coluna_vtr: "mgmp.nroempresa",
+                      tabela_rag: "tb_flash_nodo"
+                  }
+              }
+          },
+          query_base: "produto_detalhe_preco_ai"
+        },
+        produtos_detalhe_mdv: {
+            descricao: "Consulta o histórico diário de giro (MDV - Média de Venda Diária) e quantidade vendida de um produto em uma loja específica. Útil para entender a vazão do item dia a dia.",
+            prompt: {
+                prompt_persona: "Você é um Extrator de Filtros focado no histórico de vendas e giro diário. Sua tarefa: preparar a busca pelo histórico de MDV de um produto em uma unidade.",
+                prompt_tarefa: "1. Filtros: extraia 'produto' e 'loja'.\n2. Agrupamento: vazio (dados virão por dia).",
+                prompt_regras_gerais: "- 'produto' e 'loja' são fundamentais para não sobrecarregar o banco.",
+                prompt_regras_contexto: "- Se a loja for omitida, busque-a no contexto.",
+                prompt_exemplos: "Ex.: 'Como foi a venda diária de Picanha na loja Sul?' → produto='Picanha', loja='Sul'.",
+                prompt_outras_infos: "A query retorna a timeline (data, quantidade vendida, estoque inicial) limitada ao produto e loja filtrados.",
+                prompt_saida: "Responda com uma análise dos dados recebidos conforme a pergunta do usuário, de forma objetiva e direta, apenas com as informações solicitadas."
+            },
+            json_params_saida: {
+                agrupamentos: [],
+                filtros: {
+                    produto: {
+                        descricao_agente: "Nome, EAN ou código do produto.",
+                        coluna_vtr: "mcdia.seqproduto",
+                        tabela_rag: "map_produto"
+                    },
+                    loja: {
+                        descricao_agente: "Nome ou código da loja/empresa.",
+                        coluna_vtr: "mcdia.nroempresa",
+                        tabela_rag: "tb_flash_nodo"
+                    }
+                }
+            }
+          },
+          produtos_situacao_vigente: {
+            descricao: "Consulta o histórico de promoções e preços vigentes (situação vigente) de um produto em uma loja específica. Útil para verificar campanhas promocionais e variações de preço ofertado.",
+            prompt: {
+                prompt_persona: "Você é um Extrator de Filtros focado no histórico de campanhas promocionais. Sua tarefa: preparar a busca pela situação vigente de preços de um produto em uma loja.",
+                prompt_tarefa: "1. Extraia 'produto' e 'loja'.",
+                prompt_regras_gerais: "- Identifique os nomes do produto e da loja.",
+                prompt_regras_contexto: "- Resgate filtros de turnos anteriores se a frase atual for incompleta.",
+                prompt_exemplos: "Ex.: 'A Brahma esteve em promoção na loja Norte?' → produto='Brahma', loja='Norte'.",
+                prompt_outras_infos: "Retorna o período (data início e fim) das promoções do produto na loja.",
+                prompt_saida: "Responda com uma análise dos dados recebidos conforme a pergunta do usuário, de forma objetiva e direta, apenas com as informações solicitadas."
+            },
+            json_params_saida: {
+                agrupamentos: [],
+                filtros: {
+                    produto: {
+                        descricao_agente: "Nome, EAN ou código do produto.",
+                        coluna_vtr: "mrl_prodempseg.seqproduto",
+                        tabela_rag: "consinco.map_produto"
+                    },
+                    loja: {
+                        descricao_agente: "Nome ou código da loja/empresa.",
+                        coluna_vtr: "mrl_prodempseg.nroempresa",
+                        tabela_rag: "tb_flash_nodo"
+                    }
+                }
+            }
+          },
+          produtos_custo_liquido: {
+            descricao: "Consulta a evolução histórica do custo líquido, entradas e saídas de um produto em uma loja específica. Útil para análise de flutuação de custo de reposição.",
+            prompt: {
+                prompt_persona: "Você é um Extrator de Filtros focado na evolução de custos de mercadoria. Extraia o produto e a loja alvo.",
+                prompt_tarefa: "1. Filtros: identifique 'produto' e 'loja'.",
+                prompt_regras_gerais: "- Preencha rigorosamente os filtros exigidos.",
+                prompt_regras_contexto: "- Em 'E na loja Leste?', resgate o produto em discussão.",
+                prompt_exemplos: "Ex.: 'Como variou o custo do feijão na loja Centro?' → produto='feijão', loja='Centro'.",
+                prompt_outras_infos: "Retorna dados linha a linha por data; sem necessidade de agrupamento.",
+                prompt_saida: "Responda com uma análise dos dados recebidos conforme a pergunta do usuário, de forma objetiva e direta, apenas com as informações solicitadas."
+            },
+            json_params_saida: {
+                agrupamentos: [],
+                filtros: {
+                    produto: {
+                        descricao_agente: "Nome, EAN ou código do produto.",
+                        coluna_vtr: "mrl_prodempseg.seqproduto",
+                        tabela_rag: "consinco.map_produto"
+                    },
+                    loja: {
+                        descricao_agente: "Nome ou código da loja/empresa.",
+                        coluna_vtr: "mrl_prodempseg.nroempresa",
+                        tabela_rag: "tb_flash_nodo"
+                    }
+                }
+            }
+          },
+          produtos_estoque_disponivel: {
+            descricao: "Consulta o histórico diário de movimentação do estoque (entradas, saídas e saldo) de um produto em uma loja específica nos últimos 365 dias.",
+            prompt: {
+                prompt_persona: "Você é um Extrator de Filtros focado no fluxo contínuo de estoque. Extraia o necessário para rastrear o saldo do item.",
+                prompt_tarefa: "1. Extraia 'produto' e 'loja'.",
+                prompt_regras_gerais: "- É vital identificar a loja correta.",
+                prompt_regras_contexto: "- Considere o histórico; o usuário pode analisar várias lojas seguidamente sobre o mesmo produto.",
+                prompt_exemplos: "Ex.: 'Movimentação do estoque de Fralda Turma da Mônica na unidade Brooklin.' → produto='Fralda Turma da Mônica', loja='Brooklin'.",
+                prompt_outras_infos: "Timeline do estoque, cruzando entradas e saídas diárias do produto na loja escolhida.",
+                prompt_saida: "Responda com uma análise dos dados recebidos conforme a pergunta do usuário, de forma objetiva e direta, apenas com as informações solicitadas."
+            },
+            json_params_saida: {
+                agrupamentos: [],
+                filtros: {
+                    produto: {
+                        descricao_agente: "Nome, EAN ou código do produto.",
+                        coluna_vtr: "x.seqproduto",
+                        tabela_rag: "consinco.map_produto"
+                    },
+                    loja: {
+                        descricao_agente: "Nome ou código da loja/empresa.",
+                        coluna_vtr: "x.nroempresa",
+                        tabela_rag: "tb_flash_nodo"
+                    }
+                }
+            }
+          },
+          detalhe_estoque_transito: {
+            descricao: "Consulta detalhes de notas fiscais e mercadorias em trânsito de um produto para uma loja específica. Útil para rastrear entregas pendentes, identificar fornecedores e verificar quantidades e valores de produtos a caminho.",
+            prompt: {
+                prompt_persona: "Você é um Extrator de Filtros de Logística e Recebimento. Sua tarefa: extrair os filtros para rastrear o estoque em trânsito (notas fiscais emitidas) de um item para uma loja.",
+                prompt_tarefa: "1. Filtros: identifique 'produto' e 'loja' (empresa) de destino.\n2. Agrupamento: vazio (dados retornam por nota fiscal).",
+                prompt_regras_gerais: "- Obrigatório preencher os filtros de produto e loja para execução otimizada.",
+                prompt_regras_contexto: "- Resgate filtros de turnos anteriores. Ex: em 'E na loja Sul, tem algo chegando?', herde o produto do histórico.",
+                prompt_exemplos: "Ex.: 'Tem nota de Arroz Tio João chegando na loja Norte?' → produto='Arroz Tio João', loja='Norte'.",
+                prompt_outras_infos: "Retorna as notas fiscais do último ano com fornecedor, datas de emissão/entrada e quantidade em trânsito do produto para a loja.",
+                prompt_saida: "Responda ÚNICA e EXCLUSIVAMENTE com um objeto JSON válido, aderente ao schema. Sem texto extra e sem markdown — apenas o objeto puro."
+            },
+            json_params_saida: {
+                agrupamentos: [],
+                filtros: {
+                    produto: {
+                        descricao_agente: "Nome, EAN ou código do produto.",
+                        coluna_vtr: "b.seqproduto",
+                        tabela_rag: "consinco.map_produto"
+                    },
+                    loja: {
+                        descricao_agente: "Nome ou código da loja/empresa de destino.",
+                        coluna_vtr: "a.nroempresa",
+                        tabela_rag: "tb_flash_nodo"
+                    }
+                }
+            },
+          }
+       }    
+    },
     queries: {
       consulta: {
         name: "Consulta de Produtos",
@@ -472,6 +667,41 @@ export default moduleFactory
         },
         params: ["nrempresa", "codproduto"],
       },
+      produto_detalhe_preco_ai: {
+        name: "Detalhe Preço AI",
+        display: {
+          type: "none"
+        },
+        params: ["data"]
+      },
+      produto_detalhe_mdv_ai: {
+        name: "Detalhe MDV AI",
+        display: {
+          type: "none"
+        },
+        params: ["data"]
+      },
+      produto_detalhe_estoque_ai: {
+        name: "Detalhe Estoque AI",
+        display: {
+          type: "none"
+        },
+        params: ["data"]
+      },
+      produto_detalhe_custo_ai: {
+        name: "Detalhe Custo AI",
+        display: {
+          type: "none"
+        },
+        params: ["data"]
+      },
+      produto_detalhe_margem_ai: {
+        name: "Detalhe Margem AI",
+        display: {
+          type: "none"
+        },
+        params: ["data"]
+      }
     },
     entrypoint: "consulta",
   })
@@ -1299,6 +1529,57 @@ and pes2.qtdembalagem = (select nvl(max(pes3.qtdembalagem), 1)
           `,
         };
       },
+      produto_detalhe_preco_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+              SELECT 
+                ora_hash(mgmp.SEQPRODUTO || mgmp.NROEMPRESA || mgmp.QTDEMBALAGEM || mgmp.NROSEGMENTO) chave,
+                mgmp.SEQPRODUTO,
+                mgmp.NROEMPRESA,
+                mgmp.NROSEGMENTO,
+                mgmp.QTDEMBALAGEM || ' ' || mgmp.EMBVENDA embalagem,
+                mgmp.PRECOVALIDNORMAL preco_embalagem,
+                mgmp.PRECOVALIDNORMAL / mgmp.QTDEMBALAGEM preco_unidade,
+                trunc(mgmp.MGMPRECOVALIDO, 2) margem
+            FROM consinco.maxv_mgmbaseprodseg mgmp
+            INNER JOIN consinco.max_empresa me
+                ON me.nroempresa = mgmp.NROEMPRESA
+                AND me.status = 'A'
+                AND me.dtainiciomovestoque <= trunc(sysdate) - 1
+            WHERE 1=1
+                AND mgmp.STATUSVENDA = 'A'
+            --FILTROS--
+          `
+        }
+      },
+      produto_detalhe_custo_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        } 
+      },
+      produto_detalhe_margem_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        } 
+      },
+      produto_detalhe_mdv_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        } 
+      },
+      produto_detalhe_estoque_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        } 
+      }
     },
     C5_mambo: {
       consulta: (args) => {
@@ -1759,6 +2040,41 @@ and pes2.qtdembalagem = (select nvl(max(pes3.qtdembalagem), 1)
           `,
         };
       },
+      produto_detalhe_preco_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        }
+      },
+      produto_detalhe_estoque_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        } 
+      },
+       produto_detalhe_custo_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        } 
+      },
+      produto_detalhe_margem_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        } 
+      },
+      produto_detalhe_mdv_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        } 
+      },
     },
     C5_big: {
       consulta: (args) => {
@@ -2622,6 +2938,41 @@ and pes2.qtdembalagem = (select nvl(max(pes3.qtdembalagem), 1)
           `,
         };
       },
+      produto_detalhe_preco_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        }
+      },
+       produto_detalhe_custo_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        } 
+      },
+      produto_detalhe_margem_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        } 
+      },
+      produto_detalhe_mdv_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        } 
+      },
+      produto_detalhe_estoque_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        } 
+      }
     },
     Verdemar: {
       consulta: (args) => {
@@ -3089,6 +3440,65 @@ and pes2.qtdembalagem = (select nvl(max(pes3.qtdembalagem), 1)
             ORDER BY e.dataemissao ASC, e.numeronota, e.serienota
           `
         }
+      },
+      produto_detalhe_preco_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+            SELECT
+                CAST(p.codigo AS VARCHAR2(15)) || CAST(l.codigo AS VARCHAR2(10)) ||
+                    CAST(ean.quantidade AS VARCHAR2(10)) || '0'             AS chave,
+                p.codigo                                                    AS SEQPRODUTO,
+                l.codigo                                                    AS NROEMPRESA,
+                0                                                           AS NROSEGMENTO,
+                ean.quantidade || ' ' || ean.embalagem                      AS embalagem,
+                pp.precovenda                                               AS preco_embalagem,
+                pp.precovenda / GREATEST(ean.quantidade, 1)                 AS preco_unidade,
+                ROUND(pp.sugestao, 2)                                       AS margem
+
+            FROM verdemar.produtos p
+            INNER JOIN verdemar.produtos_loja pl
+                ON pl.codigo = p.codigo
+            INNER JOIN verdemar.loja l
+                ON l.codigo = pl.loja
+            INNER JOIN verdemar.produtos_precos pp
+                ON pp.codigo = p.codigo
+              AND pp.loja   = l.codigo
+            INNER JOIN verdemar.produtos_ean ean
+                ON ean.codigo       = p.codigo
+              AND ean.vendapadrao = 'S'
+            WHERE 1=1
+              AND p.inativo = 'N'
+              --FILTROS--
+          `
+        }
+      },
+       produto_detalhe_custo_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        } 
+      },
+      produto_detalhe_margem_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        } 
+      },
+      produto_detalhe_mdv_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        } 
+      },
+      produto_detalhe_estoque_ai: (args) => {
+        return {
+          sql: /*sql*/ `
+          
+          `
+        } 
       }
     }
   });