import { createModuleFactory, createSchedule } from "@davinti/jeff"; const moduleFactory = createModuleFactory(["C5", "C5_big", "C5_mambo"]); export default moduleFactory .createModule({ id: "flash-de-vendas", description: "Flash de Vendas", label: "Flash de Vendas", icon: "bar-chart", ai: { topics: { flash_vendas: { descricao: "Consulta e análise do relatório Flash de Vendas. Permite visualizar metas do mês, vendas do mês atual, variações e projeções, além de comparativos com o mês anterior e ano anterior. Útil para projeção de batimento de meta, ranking de lojas e comparativos de performance.", prompt: { prompt_persona: "Especialista em dados e extrator de filtros para o Flash de Vendas. Analise a solicitação sobre desempenho de vendas, identifique filtros (data, loja) e agrupamento, e preencha o schema.", prompt_tarefa: '1. Identifique filtros: extraia data de referência (default: hoje) e lojas se mencionadas. Apenas `data` e `loja` são suportados.\n2. Identifique agrupamento: vazio para total geral, ou "loja" se o usuário pediu ranking/comparação entre lojas.\n3. Identifique o propósito analítico (apenas para contexto, não preencha campo):\n - "Vou bater a meta?" → projeção de fechamento e gap.\n - "Loja mais distante da meta?" → ranking por % de atingimento.\n - Comparativos temporais → mes_anterior ou ano_anterior.', prompt_regras_contexto: '- Refinamentos ("e o ano passado?") → use o histórico para manter filtros anteriores.\n- Não invente valores que não foram informados.', prompt_regras_gerais: '- Múltiplas lojas ("loja A e loja B") → extraia como array.\n- Sem solicitação de agrupamento → deixe vazio.\n- Não invente filtros ou agrupamentos fora do schema (divisão, segmento, regional não são suportados).', prompt_exemplos: '- "Vou bater a meta do mês?" → sem filtro de loja, sem agrupamento\n- "Qual loja está mais distante da meta?" → agrupamento: "loja"\n- "Como estamos em relação ao mês passado?" → sem agrupamento (comparativo temporal direto)\n- "Como foi a loja Centro e Shopping?" → loja: ["Centro", "Shopping"]', prompt_outras_infos: "A query retorna colunas: mes_atual, meta_mes, mes_anterior, ano_anterior. Apenas totalizações gerais ou por loja são suportadas.", prompt_saida: "Sua resposta deve ser uma análise detalhada e objetiva dos dados recebidos, apresentando os principais insights de forma clara e concisa.", }, json_params_saida: { agrupamentos: [ { nome_parametro: "loja", coluna_vtr: "x.codigo", }, ], filtros: { data_venda: { descricao_agente: "A data base para a consulta das vendas. Caso não informada explicitamente, usar a data de hoje no formato YYYY-MM-DD.", nome_parametro: "data_venda", }, loja: { descricao_agente: "Lista de nomes ou códigos de lojas mencionados para filtragem.", coluna_vtr: "x.nomeempresaapp", tabela_rag: "tb_flash_nodo", }, }, }, query_base: "flash_vendas_ai", }, sem_assunto: { descricao: "Fluxo a ser seguido quando não houver assunto definido", prompt: { prompt_persona: "", prompt_tarefa: "", prompt_regras_contexto: "", prompt_regras_gerais: "", prompt_exemplos: "", prompt_outras_infos: "", prompt_saida: "Responda que não conseguiu identificar o assunto de maneira amigável e mostre os assuntos disponíveis para consulta.", }, json_params_saida: { agrupamentos: [], filtros: {}, }, query_base: "query_vazia" } }, }, queries: { flash: { name: "Flash de Vendas", display: { type: "flash", settings: { group_column: "canalapp", total_indicator_column: "is_total", null_label_key: "Geral", }, header: { title_column: "canalapp", value_column: "venda_dia", value_format: "currency", }, rows: [ { label: "Meta Mês", column: "meta_mes", format: "currency_short", }, { label: "Mês Atual", column: "mes_atual", format: "currency_short", }, { label: "Dif ($)", column: "dif_mes_atual", format: "currency_short", }, { label: "% Variação", column: "variacao_atual", format: "percentage", }, { label: "Mês Anterior", column: "mes_anterior", format: "currency_short", }, { label: "Dif ($)", column: "dif_mes_anterior", format: "currency_short", }, { label: "% Variação", column: "variacao_mes_anterior", format: "percentage", }, { label: "Ano Anterior", column: "ano_anterior", format: "currency_short", }, { label: "Dif ($)", column: "dif_ano_anterior", format: "currency_short", }, { label: "% Variação", column: "variacao_ano_anterior", format: "percentage", }, ], }, params: ["data_venda"], }, flash_categorias: { name: "Flash de Vendas por Categorias", display: { type: "flash", settings: { group_column: "categoriaapp", total_indicator_column: "is_total", null_label_key: "Geral", }, header: { title_column: "categoriaapp", value_column: "venda_dia", value_format: "currency", }, rows: [ { label: "Meta Mês", column: "meta_mes", format: "currency_short", }, { label: "Mês Atual", column: "mes_atual", format: "currency_short", }, { label: "Dif ($)", column: "dif_mes_atual", format: "currency_short", }, { label: "% Variação", column: "variacao_atual", format: "percentage", }, { label: "Mês Anterior", column: "mes_anterior", format: "currency_short", }, { label: "Dif ($)", column: "dif_mes_anterior", format: "currency_short", }, { label: "% Variação", column: "variacao_mes_anterior", format: "percentage", }, { label: "Ano Anterior", column: "ano_anterior", format: "currency_short", }, { label: "Dif ($)", column: "dif_ano_anterior", format: "currency_short", }, { label: "% Variação", column: "variacao_ano_anterior", format: "percentage", }, ], }, params: ["data_venda", "codigo_categoria_pai", "cod_empresa"], }, flash_vendas_ai: { name: " Flash de vendas AI", display: { type: "none", }, params: ["data_venda", "agrupamento"], }, query_vazia: { name: "Query Vazia", display: { type: "none", }, params: [], } }, entrypoint: "flash" as "flash" | "flash_categorias", }) .withImplementations({ C5: { flash: (args) => { return { sql: /*sql*/ ` SELECT 'Lojas' AS canalapp, x.codigo AS cod_empresa, x.nomeempresaapp AS nomeempresaapp, CASE WHEN GROUPING(x.codigo) = 1 THEN 1 ELSE 0 END AS is_total, SUM(CASE WHEN x.periodo = 'ATUAL' THEN x.valor_meta_efetiva ELSE 0 END) AS meta_mes, SUM(CASE WHEN x.periodo = 'ATUAL' THEN x.valor_venda ELSE 0 END) AS mes_atual, SUM(CASE WHEN x.periodo = 'ATUAL' THEN x.valor_venda - x.valor_meta_efetiva ELSE 0 END) AS dif_mes_atual, CASE WHEN SUM(CASE WHEN x.periodo = 'ATUAL' THEN x.valor_meta_efetiva ELSE 0 END) = 0 THEN 0 ELSE ROUND( ((SUM(CASE WHEN x.periodo = 'ATUAL' THEN x.valor_venda ELSE 0 END) / SUM(CASE WHEN x.periodo = 'ATUAL' THEN x.valor_meta_efetiva ELSE 0 END)) * 100) - 100 , 2) END AS variacao_atual, SUM(CASE WHEN x.periodo = 'MES_ANTERIOR' THEN x.valor_meta_efetiva ELSE 0 END) AS meta_mes_anterior, SUM(CASE WHEN x.periodo = 'MES_ANTERIOR' THEN x.valor_venda ELSE 0 END) AS mes_anterior, SUM(CASE WHEN x.periodo = 'ATUAL' THEN x.valor_venda ELSE 0 END) - SUM(CASE WHEN x.periodo = 'MES_ANTERIOR' THEN x.valor_venda ELSE 0 END) AS dif_mes_anterior, CASE WHEN SUM(CASE WHEN x.periodo = 'MES_ANTERIOR' THEN x.valor_venda ELSE 0 END) = 0 THEN 0 ELSE ROUND( ((SUM(CASE WHEN x.periodo = 'ATUAL' THEN x.valor_venda ELSE 0 END) / SUM(CASE WHEN x.periodo = 'MES_ANTERIOR' THEN x.valor_venda ELSE 0 END)) * 100) - 100 , 2) END AS variacao_mes_anterior, SUM(CASE WHEN x.periodo = 'ANO_ANTERIOR' THEN x.valor_meta_efetiva ELSE 0 END) AS meta_ano_anterior, SUM(CASE WHEN x.periodo = 'ANO_ANTERIOR' THEN x.valor_venda ELSE 0 END) AS ano_anterior, SUM(CASE WHEN x.periodo = 'ATUAL' THEN x.valor_venda ELSE 0 END) - 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