Ricardo Carneiro
ea6cdb5395
- ASP.NET Core 9 Razor Pages + Minimal API hybrid - 14 validators (CPF, CEP, CNPJ, email, phone, name, yes-no, birthdate, handoff, cancel-intent, company-name, plate-br, postal-code, validate_reply) - OAuth login (Google, Microsoft, GitHub) + cookie auth - MongoDB usage tracking + CEP cache collection - Stripe checkout with inline PriceData (no Price IDs) - MCP server for Claude Code / Cursor integration - Playground (10 calls/IP/day, no auth) - Docs: Quickstart, API Reference, N8N, MCP, Créditos, Erros, Fluxos - Credit system: 3 cr standard validators, 5 cr validate_reply - SmartSuggestion: contextual re-ask via IA when obtained=false - Per-IP rate limiting + daily cap + shared-IP abuse detection - Lightbox for comic images - Validadores page split: Brasileiros / Universais + Em breve Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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15 KiB
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\# Prompt 1 — NALU AI: Estrutura + Pipeline + Primeiro validador
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\## O que é o projeto
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NALU AI (Natural Language Understanding) é uma API + MCP server em ASP.NET Core 9 (C#) que recebe um trecho de diálogo entre agente e usuário e retorna a \*\*intenção real\*\* extraída, com validação determinística e sugestão de fala para o agente.
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Resolve problemas universais de chatbots:
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\- Usuário responde "Bom dia" quando perguntado o nome → bot grava "Bom Dia" como nome.
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\- Usuário "zoa" e diz "Meu nome é Xilofone" → bot aceita sem questionar.
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\- Agente oferece "20x de R$100", usuário responde "Bora em 48?" → bot extrai R$48 em vez de 48 parcelas.
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\- Usuário digita CEP errado → bot aceita sem validar.
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\---
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\## Princípio fundamental: 1 validador = 1 endpoint = 1 MCP tool
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Cada validador tem seu \*\*próprio endpoint\*\* e sua \*\*própria tool MCP\*\*. A IA consumidora vê uma lista clara de endpoints/tools e sabe exatamente qual chamar sem ler parâmetros.
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Internamente todos os endpoints compartilham o mesmo pipeline de extração — a diferença é o validador `.md` carregado.
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\### Endpoints da API
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```
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POST /v1/extract/name → validate\_full\_name.md
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POST /v1/extract/cpf → validate\_cpf.md
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POST /v1/extract/cep → validate\_cep.md
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POST /v1/extract/phone → validate\_phone\_br.md
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POST /v1/extract/email → validate\_email.md
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POST /v1/extract/yes-no → validate\_yes\_no.md
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GET /v1/validators → lista todos os validadores com descrição
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```
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\### Tools MCP (espelho dos endpoints)
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```
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nalu\_extract\_name → "Extrai o nome completo do usuário"
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nalu\_extract\_cpf → "Extrai e valida CPF do usuário"
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nalu\_extract\_cep → "Extrai CEP e retorna endereço completo"
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nalu\_extract\_phone → "Extrai telefone brasileiro com DDD"
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nalu\_extract\_email → "Extrai email com correção de typos"
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nalu\_extract\_yes\_no → "Detecta se o usuário disse sim ou não"
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```
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Todos aceitam o \*\*mesmo body\*\* — sem campo `validator`, o endpoint já define qual usar:
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```json
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{
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  "agent\_input": "Bom dia! Qual seu nome?",
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  "user\_input": "Bom dia!",
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  "agent\_context": "Negociador de parcelamento.",
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  "language": "pt-BR"
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}
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```
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\---
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\## Arquitetura
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\### Stack
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\- ASP.NET Core 9 (C#), .NET 10
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\- LLM principal: Groq (Llama 3.3 70B, free tier) via API compatível OpenAI
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\- LLM fallback: OpenRouter (modelos baratos)
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\- Cache: in-memory (V1)
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\- Banco: PostgreSQL (logs, billing, API keys) — EF Core
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\- Container Docker único
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\### Pipeline de extração (compartilhado)
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```
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Request chega no endpoint específico (ex: /v1/extract/name)
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  ↓
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Auth (API key via header Authorization: Bearer {key})
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  ↓
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Rate limit por plano
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  ↓
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Resolve qual validador (.md) usar baseado no endpoint
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  ↓
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Cache lookup (hash de: validator\_id + agent\_input + user\_input + language)
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  ↓ cache miss
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Carregar validador (.md do disco, com cache em memória)
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  ↓
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Camada 1 — Regras determinísticas (regex, stop words, constraints)
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  ↓ não resolveu
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Camada 2 — LLM com prompt do validador (Groq → fallback OpenRouter)
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  ↓
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Pós-processamento (normalização, dígito verificador, etc.)
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  ↓
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Enriquecimento externo (ViaCEP etc., se o validador declarar)
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  ↓
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Montar sugestão de fala (template do validador)
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  ↓
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Salvar log + retornar resposta
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```
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\---
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\## Estrutura de pastas
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```
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src/
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  Nalu.Api/
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  Program.cs
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  appsettings.json
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  appsettings.Development.json
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  Endpoints/
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  ExtractEndpoints.cs # Registra todos os POST /v1/extract/{tipo}
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  ValidatorsEndpoints.cs # GET /v1/validators
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  Models/
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  ExtractionRequest.cs # Body compartilhado por todos os endpoints
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  ExtractionResponse.cs # Response compartilhada
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  ValidatorInfo.cs # Modelo para GET /v1/validators
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  ValidatorDefinition.cs # Validador parseado do .md
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  Services/
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  ExtractionPipeline.cs # Orquestra o pipeline (recebe validator\_id)
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  ValidatorLoader.cs # Parseia .md, cache em memória, FileSystemWatcher
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  DeterministicLayer.cs # Camada 1: stop words, regex, constraints
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  LlmExtractionService.cs # Camada 2: Groq/OpenRouter
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  PostProcessorRegistry.cs # Registry de IPostProcessor por nome
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  EnrichmentService.cs # Orquestra enrichers
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  SuggestionBuilder.cs # Monta suggestion\_to\_agent
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  CacheService.cs # IMemoryCache com hash
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  AuthService.cs # Valida API key, retorna plano
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  RateLimitService.cs # Rate limit por plano
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  PostProcessors/
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  IPostProcessor.cs
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  CapitalizeProperName.cs
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  RemoveTitles.cs
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  Enrichers/
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  IEnricher.cs
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  Infrastructure/
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  GroqClient.cs
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  OpenRouterClient.cs
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  NaluDbContext.cs
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  Validators/ # ← CADA .md É UM VALIDADOR
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  validate\_full\_name.md
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tests/
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  Nalu.Tests/
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  ValidatorLoaderTests.cs
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  DeterministicLayerTests.cs
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  PipelineIntegrationTests.cs
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Dockerfile
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```
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\### Registro dos endpoints (Minimal APIs)
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```csharp
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// ExtractEndpoints.cs
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public static class ExtractEndpoints
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{
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  public static void MapExtractEndpoints(this WebApplication app)
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  {
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  var group = app.MapGroup("/v1/extract")
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  .RequireAuthorization();
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  group.MapPost("/name", async (ExtractionRequest req, ExtractionPipeline pipeline) =>
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  await pipeline.ExecuteAsync("validate\_full\_name", req));
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  // Prompt 2 adiciona os demais aqui — mesma estrutura, 2 linhas cada
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  }
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}
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```
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\---
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\## Formato dos validadores (.md)
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O `ValidatorLoader` parseia seções `##` do markdown. Cada seção vira uma propriedade do `ValidatorDefinition`.
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\### Exemplo completo: `validate\_full\_name.md`
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```markdown
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\# validate\_full\_name
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Extrai o nome completo do usuário a partir do diálogo.
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\## config
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\- type: extraction
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\- version: 1.0
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\- languages: pt-BR, es-ES, en-US
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\- endpoint: /v1/extract/name
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\- mcp\_tool: nalu\_extract\_name
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\- mcp\_description: Extrai o nome completo do usuário a partir da conversa. Use quando o agente perguntou o nome e o usuário respondeu. Retorna o nome extraído, nível de certeza e sugestão de fala para o agente. Se certain=true, aceite o valor. Se certain=false e suggestion\_to\_agent não é null, use a sugestão como próxima mensagem. Se obtained=false, use a sugestão para re-pedir o dado.
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\## deterministic\_rules
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\### stop\_words
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bom dia, boa tarde, boa noite, olá, oi, tudo bem, e aí, fala, eae, opa
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\### reject\_patterns
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\- ^(não|nao|sei la|sei lá|tanto faz|qualquer|nenhum|nada)$
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\- ^\\d+$
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\### accept\_patterns
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\- ^meu nome é\\s+(.+)$
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\- ^me chamo\\s+(.+)$
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\- ^sou o\\s+(.+)$
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||
\- ^sou a\\s+(.+)$
|
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|
||
\- ^pode me chamar de\\s+(.+)$
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||
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||
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\### constraints
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\- min\_length: 2
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\- must\_have\_alpha: true
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\- max\_length: 120
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\## prompt
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Você é um extrator de nomes. Dado o diálogo abaixo entre um agente e um usuário, extraia o nome completo que o usuário informou.
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Regras:
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1\. Se o usuário respondeu com saudação (bom dia, oi, etc.) e NÃO disse o nome, retorne extracted\_value: null.
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2\. Se o usuário deu um nome que parece falso, zueira ou ofensivo (ex: "Xilofone", "Ninguém", "Seu Pai", "Não tenho"), retorne extracted\_value com o nome mas certain: false.
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3\. Se o usuário deu um nome comum/plausível, retorne extracted\_value com o nome e certain: true.
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4\. Nomes incomuns mas reais (ex: "Céu", "Lua", "Sol", "Índigo") devem retornar certain: false para o agente confirmar.
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5\. Normalize o nome com capitalização adequada (primeira letra maiúscula de cada palavra).
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Diálogo:
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Agente: {{agent\_input}}
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Usuário: {{user\_input}}
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Contexto do agente: {{agent\_context}}
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Responda SOMENTE com JSON válido, sem markdown, sem explicação:
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{
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  "extracted\_value": "nome extraído ou null",
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  "certain": true/false,
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  "reasoning": "explicação curta de 1 linha"
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}
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\## few\_shot\_examples
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\### example 1
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\- agent\_input: Bom dia! Qual seu nome completo?
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\- user\_input: Bom dia!
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\- output: {"extracted\_value": null, "certain": false, "reasoning": "Usuário respondeu com saudação, não informou o nome"}
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\### example 2
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\- agent\_input: Qual seu nome?
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\- user\_input: Meu nome é xilofone
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||
\- output: {"extracted\_value": "Xilofone", "certain": false, "reasoning": "Nome aparenta ser zueira, precisa confirmação"}
|
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\### example 3
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|
||
\- agent\_input: Para continuar, preciso do seu nome completo.
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\- user\_input: Maria Silva dos Santos
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\- output: {"extracted\_value": "Maria Silva Dos Santos", "certain": true, "reasoning": "Nome completo plausível informado diretamente"}
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\### example 4
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\- agent\_input: Qual seu nome?
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\- user\_input: sei la
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\- output: {"extracted\_value": null, "certain": false, "reasoning": "Usuário foi evasivo, não informou nome"}
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\### example 5
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\- agent\_input: Tem certeza que seu nome é Cebola?
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\- user\_input: Sim, quero que me chame de Cebola.
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||
\- output: {"extracted\_value": "Cebola", "certain": true, "reasoning": "Usuário confirmou o nome após questionamento"}
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||
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\### example 6
|
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|
||
\- agent\_input: Qual seu nome?
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||
\- user\_input: Céu Azul de Oliveira
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||
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||
\- output: {"extracted\_value": "Céu Azul De Oliveira", "certain": false, "reasoning": "Nome incomum, pode ser real mas precisa confirmação"}
|
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|
||
\## post\_processors
|
||
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||
\- capitalize\_proper\_name
|
||
|
||
\- remove\_titles
|
||
|
||
|
||
|
||
\## enrichment
|
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|
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(nenhum)
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||
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\## suggestions
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\### when\_null\_greeting
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{{greeting\_response}} Mas preciso do seu nome completo para continuar. Pode me dizer?
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\### when\_null\_evasive
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Sem problemas, mas preciso do seu nome para prosseguir. Qual seu nome completo?
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\### when\_uncertain
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||
Só confirmando: seu nome é {{extracted\_value}}? Pode confirmar?
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\### when\_certain
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(sem sugestão — agente segue o fluxo)
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||
```
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||
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\---
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||
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\## Contrato da API
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\### Request (mesmo para todos os endpoints)
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||
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||
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||
```
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||
POST /v1/extract/name
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||
Authorization: Bearer {api\_key}
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||
|
||
Content-Type: application/json
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||
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||
```
|
||
|
||
|
||
|
||
```json
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||
|
||
{
|
||
|
||
  "agent\_input": "Bom dia! Qual seu nome completo?",
|
||
|
||
  "user\_input": "Bom dia!",
|
||
|
||
  "agent\_context": "Negociador de parcelamento. Precisa de nome e CPF.",
|
||
|
||
  "language": "pt-BR"
|
||
|
||
}
|
||
|
||
```
|
||
|
||
|
||
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||
\### Response (mesma estrutura para todos)
|
||
|
||
|
||
|
||
```json
|
||
|
||
{
|
||
|
||
  "obtained": false,
|
||
|
||
  "extracted\_value": null,
|
||
|
||
  "confidence": 0.15,
|
||
|
||
  "certain": false,
|
||
|
||
  "reasoning": "Usuário respondeu com saudação, não informou o nome",
|
||
|
||
  "suggestion\_to\_agent": "Bom dia! Mas preciso do seu nome completo para continuar. Pode me dizer?",
|
||
|
||
  "validator\_used": "validate\_full\_name",
|
||
|
||
  "engine": "deterministic"
|
||
|
||
}
|
||
|
||
```
|
||
|
||
|
||
|
||
\### Lógica obtained × certain × suggestion
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||
|
||
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|
||
| Cenário | obtained | certain | suggestion\_to\_agent |
|
||
|
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|---|---|---|---|
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|
||
| Valor extraído e confiável | true | true | null |
|
||
|
||
| Valor extraído mas duvidoso | true | false | Frase de confirmação |
|
||
|
||
| Nada extraído (saudação, evasão) | false | false | Frase re-pedindo o dado |
|
||
|
||
| Erro de formato (CPF inválido) | false | false | Frase explicando o erro |
|
||
|
||
|
||
|
||
\### GET /v1/validators
|
||
|
||
|
||
|
||
```json
|
||
|
||
{
|
||
|
||
  "validators": \[
|
||
|
||
  {
|
||
|
||
  "id": "validate\_full\_name",
|
||
|
||
  "endpoint": "/v1/extract/name",
|
||
|
||
  "mcp\_tool": "nalu\_extract\_name",
|
||
|
||
  "description": "Extrai o nome completo do usuário",
|
||
|
||
  "version": "1.0",
|
||
|
||
  "languages": \["pt-BR", "es-ES", "en-US"]
|
||
|
||
  }
|
||
|
||
  ]
|
||
|
||
}
|
||
|
||
```
|
||
|
||
|
||
|
||
\---
|
||
|
||
|
||
|
||
\## O que gerar
|
||
|
||
|
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||
1\. Projeto ASP.NET Core 9 com Minimal APIs e a estrutura de pastas acima
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||
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2\. `ExtractEndpoints.cs` com `POST /v1/extract/name`
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3\. `ValidatorsEndpoints.cs` com `GET /v1/validators`
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4\. `ExtractionPipeline.cs` — orquestra o pipeline, recebe `validator\_id` + `ExtractionRequest`
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5\. `ValidatorLoader.cs` — parseia `.md`, `ConcurrentDictionary` + `FileSystemWatcher`
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6\. `DeterministicLayer.cs` — stop\_words, reject/accept patterns, constraints
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7\. `LlmExtractionService.cs` — monta messages e chama Groq `/chat/completions` com `response\_format: json\_object`
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8\. `PostProcessorRegistry.cs` + `CapitalizeProperName.cs` + `RemoveTitles.cs`
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9\. `SuggestionBuilder.cs` — templates com `{{extracted\_value}}`, `{{greeting\_response}}`
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10\. `CacheService.cs` — `IMemoryCache`, TTL configurável
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11\. `AuthService.cs` — valida API key contra lista em appsettings (sem banco por agora)
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12\. `RateLimitService.cs` — rate limit por plano
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13\. `GroqClient.cs` + `OpenRouterClient.cs` — HttpClients tipados, fallback automático em 429/5xx
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14\. `validate\_full\_name.md` completo
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15\. Testes para ValidatorLoader, DeterministicLayer, integração do pipeline
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16\. `appsettings.json` com Groq, OpenRouter, planos, cache, API keys de teste
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17\. `Dockerfile`
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18\. Models (ExtractionRequest, ExtractionResponse, ValidatorInfo, ValidatorDefinition)
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\### appsettings.json
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```json
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{
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  "Groq": {
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  "ApiKey": "YOUR\_GROQ\_API\_KEY",
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  "BaseUrl": "https://api.groq.com/openai/v1",
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  "Model": "llama-3.3-70b-versatile",
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  "MaxTokens": 500,
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  "Temperature": 0.1
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  },
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  "OpenRouter": {
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  "ApiKey": "YOUR\_OPENROUTER\_API\_KEY",
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  "BaseUrl": "https://openrouter.ai/api/v1",
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  "Model": "mistralai/mistral-7b-instruct",
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  "MaxTokens": 500,
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  "Temperature": 0.1
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  },
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  "Plans": {
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  "free": { "monthly\_limit": 2000, "daily\_limit": 100 },
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  "hobby": { "monthly\_limit": 5000, "daily\_limit": null },
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||
  "indie": { "monthly\_limit": 25000, "daily\_limit": null },
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||
  "pro": { "monthly\_limit": 100000, "daily\_limit": null }
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  },
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  "Cache": { "DefaultTtlMinutes": 60 },
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  "ApiKeys": \[
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  { "key": "nalu-test-key-001", "plan": "free", "owner": "test" }
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  ]
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}
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```
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\### Notas de implementação
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\- `ValidatorLoader`: regex por seção `##`. `ConcurrentDictionary` como cache. `FileSystemWatcher` invalida ao mudar `.md`.
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\- `GroqClient`: `/chat/completions`, system message = prompt + few-shot, user message = diálogo. `response\_format: { type: "json\_object" }`.
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\- Fallback: Groq 429 ou 5xx → retry no OpenRouter.
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\- `SuggestionBuilder`: detectar saudação no `user\_input` para `{{greeting\_response}}`.
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\- DI para tudo no `Program.cs`.
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\### NÃO incluir
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\- MCP server (Prompt 2)
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\- Validadores além do validate\_full\_name (Prompt 2)
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\- Painel admin, billing, PostgreSQL
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