SLACK_COORD_RELATORIO/relatorio/src/v2/insights.js

'use strict';

/**
 * Validacao do structured output da IA, fingerprint estavel e transicao de
 * estado da memoria de insights (secoes 5 a 15 da missao).
 *
 * Principio: "SQL conta. IA entende." Este modulo NUNCA aceita numeros da
 * IA como fato — ele so valida forma, evidencia e confianca, e decide o
 * que pode ser exibido.
 */

const ALLOWED_TYPES = [
  'NORMAL',
  'ATTENTION',
  'ANOMALY',
  'RECURRENCE',
  'SYSTEMIC_PATTERN',
  'CLIENT_CONCENTRATION',
  'CATEGORY_SPIKE',
  'BACKLOG_TREND',
  'SLA_RISK',
  'POSSIBLE_PREVENTABLE_DEMAND',
];

const ALLOWED_SEVERITIES = ['low', 'medium', 'high'];

const SUBJECT_PREFIX_BY_TYPE = {
  CLIENT_CONCENTRATION: 'cliente',
  CATEGORY_SPIKE: 'categoria',
  RECURRENCE: 'tema',
  SYSTEMIC_PATTERN: 'sistemico',
  POSSIBLE_PREVENTABLE_DEMAND: 'tema',
  SLA_RISK: 'tema',
  BACKLOG_TREND: 'tema',
  ANOMALY: 'tema',
  ATTENTION: 'tema',
  NORMAL: 'tema',
};

const COMBINING_DIACRITICS = new RegExp('[\\u0300-\\u036f]', 'g');

function slugify(texto) {
  return String(texto || '')
    .normalize('NFD')
    .replace(COMBINING_DIACRITICS, '') // remove acentos (marcas combinantes pos-NFD)
    .toLowerCase()
    .replace(/[^a-z0-9]+/g, '_')
    .replace(/^_+|_+$/g, '')
    .slice(0, 60) || 'geral';
}

/**
 * Normaliza subject_key para o formato "<namespace>:<slug>".
 * Se a IA nao mandar um namespace valido, o codigo infere pelo type.
 */
function normalizeSubjectKey(rawSubjectKey, type) {
  const prefixoEsperado = SUBJECT_PREFIX_BY_TYPE[type] || 'tema';
  const texto = String(rawSubjectKey || '').trim();

  const match = texto.match(/^([a-zA-Z_]+):(.+)$/);
  if (match) {
    const namespace = slugify(match[1]);
    const slug = slugify(match[2]);
    return `${namespace}:${slug}`;
  }

  return `${prefixoEsperado}:${slugify(texto)}`;
}

function computeFingerprint(type, subjectKey) {
  return `${type}:${subjectKey}`;
}

/**
 * Valida a FORMA de um insight bruto vindo da IA. Nao valida numeros —
 * isso e responsabilidade exclusiva do SQL/codigo determinista.
 */
function validateInsightShape(raw) {
  const erros = [];

  if (!raw || typeof raw !== 'object') {
    return { valido: false, erros: ['insight_nao_e_objeto'] };
  }
  if (!ALLOWED_TYPES.includes(raw.type)) erros.push('type_invalido');
  if (!ALLOWED_SEVERITIES.includes(raw.severity)) erros.push('severity_invalida');
  if (typeof raw.title !== 'string' || !raw.title.trim() || raw.title.length > 120) {
    erros.push('title_invalido');
  }
  if (typeof raw.summary !== 'string' || !raw.summary.trim() || raw.summary.length > 400) {
    erros.push('summary_invalido');
  }
  if (
    !Array.isArray(raw.evidence_ticket_ids) ||
    raw.evidence_ticket_ids.length === 0 ||
    !raw.evidence_ticket_ids.every((id) => Number.isInteger(id) && id > 0)
  ) {
    erros.push('evidence_ticket_ids_invalido');
  }
  if (typeof raw.confidence !== 'number' || raw.confidence < 0 || raw.confidence > 1) {
    erros.push('confidence_invalida');
  }
  if (typeof raw.reportable !== 'boolean') erros.push('reportable_invalido');

  return { valido: erros.length === 0, erros };
}

/**
 * Sanitiza e filtra a lista de insights brutos retornados pela IA.
 *
 * @param {Array<object>} rawInsights
 * @param {{validTicketIds: Set<number>}} context - ids realmente enviados a IA
 * @param {object} config - AI_MIN_CONFIDENCE, MAX_REPORT_INSIGHTS
 * @returns {{accepted: object[], suppressed: {insight: object, motivo: string}[]}}
 */
function sanitizeInsights(rawInsights, context, config) {
  const accepted = [];
  const suppressed = [];
  const fingerprintsNoRun = new Set();

  const lista = Array.isArray(rawInsights) ? rawInsights : [];

  for (const raw of lista) {
    const { valido, erros } = validateInsightShape(raw);
    if (!valido) {
      suppressed.push({ insight: raw, motivo: `schema_invalido:${erros.join(',')}` });
      continue;
    }

    const subjectKey = normalizeSubjectKey(raw.subject_key, raw.type);
    const fingerprint = computeFingerprint(raw.type, subjectKey);

    const enriched = { ...raw, subject_key: subjectKey, fingerprint };

    if (raw.confidence < config.AI_MIN_CONFIDENCE) {
      suppressed.push({ insight: enriched, motivo: 'confianca_abaixo_do_minimo' });
      continue;
    }

    const evidenciaForaDoContexto = raw.evidence_ticket_ids.some(
      (id) => !context.validTicketIds.has(id)
    );
    if (evidenciaForaDoContexto) {
      suppressed.push({ insight: enriched, motivo: 'evidencia_fora_do_contexto_enviado' });
      continue;
    }

    if (!raw.reportable) {
      suppressed.push({ insight: enriched, motivo: 'nao_marcado_como_reportable' });
      continue;
    }

    if (fingerprintsNoRun.has(fingerprint)) {
      suppressed.push({ insight: enriched, motivo: 'fingerprint_duplicado_na_mesma_execucao' });
      continue;
    }
    fingerprintsNoRun.add(fingerprint);

    accepted.push(enriched);
  }

  // ordena por severidade desc, depois confianca desc, antes de cortar o maximo
  const pesoSeveridade = { high: 3, medium: 2, low: 1 };
  accepted.sort(
    (a, b) =>
      pesoSeveridade[b.severity] - pesoSeveridade[a.severity] ||
      b.confidence - a.confidence
  );

  const dentroDoLimite = accepted.slice(0, config.MAX_REPORT_INSIGHTS);
  const excedentes = accepted.slice(config.MAX_REPORT_INSIGHTS);
  for (const insight of excedentes) {
    suppressed.push({ insight, motivo: 'limite_maximo_de_insights_atingido' });
  }

  return { accepted: dentroDoLimite, suppressed };
}

/**
 * Calcula a transicao de estado de memoria para UM insight aceito no
 * periodo atual, dado o registro anterior (ou null se for a 1a vez).
 *
 * current_status: 'new' | 'persisting' | 'normalizing' | 'resolved'
 */
function nextMemoryState(existingRecord, todayIso) {
  if (!existingRecord) {
    return {
      first_seen_at: todayIso,
      last_seen_at: todayIso,
      occurrences: 1,
      current_status: 'new',
      last_reported_at: todayIso,
    };
  }

  return {
    first_seen_at: existingRecord.first_seen_at,
    last_seen_at: todayIso,
    occurrences: (existingRecord.occurrences || 0) + 1,
    current_status: 'persisting',
    last_reported_at: todayIso,
  };
}

/**
 * Registros de memoria que TINHAM insight ativo mas nao foram detectados
 * de novo hoje -> viram 'normalizing' (reporta 1x "voltou ao padrao") e,
 * se ja estavam 'normalizing', viram 'resolved' (silencioso a partir daqui).
 */
function nextStateForAbsentRecord(existingRecord, todayIso) {
  if (existingRecord.current_status === 'resolved') {
    return { ...existingRecord }; // permanece silencioso, nada muda
  }
  if (existingRecord.current_status === 'normalizing') {
    return { ...existingRecord, current_status: 'resolved', last_seen_at: existingRecord.last_seen_at };
  }
  // estava 'new' ou 'persisting' e sumiu hoje -> reporta normalizacao 1x
  return {
    ...existingRecord,
    current_status: 'normalizing',
    last_reported_at: todayIso,
  };
}

/**
 * Frase auxiliar para refletir a duracao/estado sem repetir a mesma frase
 * todos os dias (secao 14).
 */
function describeOccurrence(state) {
  if (state.current_status === 'new') return 'identificado hoje';
  if (state.current_status === 'persisting') {
    return `segue acima do padrao pelo ${state.occurrences}o dia`;
  }
  if (state.current_status === 'normalizing') return 'voltou ao padrao';
  return null; // 'resolved' -> nao reporta
}

module.exports = {
  ALLOWED_TYPES,
  ALLOWED_SEVERITIES,
  slugify,
  normalizeSubjectKey,
  computeFingerprint,
  validateInsightShape,
  sanitizeInsights,
  nextMemoryState,
  nextStateForAbsentRecord,
  describeOccurrence,
};