Motor Gráfico de Carrosséis — Documentação Técnica¶

Documento descreve absolutamente tudo que existe no motor. Cada componente com: o que é, para que serve, como funciona. Objetivo: qualquer pessoa consegue entender e recriar o sistema inteiro lendo este documento.

Números do Motor¶

Item	Quantidade
Etapas do pipeline	7
Agentes (módulos LLM)	6 (research, classification, headline, carousel, caption, cover)
Modelos de carrossel (YAMLs)	29
Templates HTML (variantes A+B)	58
Flags de classificação	12 booleanas + 1 content_type
Pares flag→modelo no scoring	~40
Campos configuráveis no total	~2.000+

Estrutura da Documentação¶

Parte 1: Pipeline, agentes e prompts (como o conteúdo é gerado)
Parte 2: Modelos, templates, configurações e banco de dados (como o visual é renderizado e tudo que pode ser editado)

Links Notion originais (partes detalhadas): - Parte 1: https://www.notion.so/337a96f9516a818ca690eb265debce80 - Parte 2: https://www.notion.so/337a96f9516a81c29d15eddd23a941f8

Pipeline de 7 Etapas¶

1. [Classificação] → flags booleanas + content_type por ideia aprovada
2. [Pesquisa] → Research Document JSON (dados relevantes para a ideia)
3. [Headline] → Headline + Subtítulo + Gancho + Tipo Hook
4. [Seleção de modelo] → scoring determinístico (flags → YAML de modelo)
5. [Carrossel] → 7-10 slides no formato Método X/Y
6. [Legenda] → Caption estruturado (P/R/Cr/Cp/CTA) + Hashtags
7. [Renderização] → generate_slides.py → PNGs via Playwright

Agentes LLM¶

Agente	Input	Output
research	ideia + dossiê de marca	Research Document JSON
classification	ideia	12 flags booleanas + content_type
headline	research doc	headline, subtítulo, gancho, tipo de hook
carousel	research doc + headline	7-10 slides (título + corpo + emoji)
caption	slides + research doc	legenda P/R/Cr/Cp/CTA + 15 hashtags
cover	headline + config visual	prompt para imagem de capa

Modelos de Carrossel (29 YAMLs)¶

Cada YAML define a sequência de componentes, regras de layout e campos configuráveis. Os 9 formatos principais: 1. Lista 2. Tutorial (passo a passo) 3. News Brief 4. Storytelling 5. Comparação 6. Expectativa vs Realidade 7. Antes/Depois 8. Recapitulação 9. Estudo de Caso

Seleção Determinística de Modelo¶

Tabela de scoring no Supabase. Cada flag ativa ou penaliza modelos: - is_tutorial: true → favorece modelos passo-a-passo - is_controversial: true → favorece modelo expectativa vs realidade - content_type: "case" → seleção direta de estudo de caso - ~40 pares flag→modelo cobrem todos os casos do MVP

Renderização¶

Script: generate_slides.py (Python + Playwright)
CSS Custom Properties injetadas via tenant_config → identidade visual por cliente
58 templates HTML (29 modelos × 2 variantes A/B)
Output: PNGs em 1080×1080 (feed) e 1080×1920 (stories)
Storage: Supabase Storage → CDN Cloudflare

Campos Configuráveis (~2.000+)¶

Por tenant, configurável sem código: - Tipografia (família, pesos, tamanhos por componente) - Paleta de cores (primária, secundária, fundo, texto, acento) - Logo (posição, tamanho, opacidade) - Padding, border-radius, shadow de cada componente - Tom de voz e persona dos agentes - Editorias (3 por tenant, pesos de seleção)

Notas Relacionadas¶

Projetos/Cadencia/Docs/PRD-Arquitetura-Tecnica
Projetos/Cadencia/Docs/PRD-Executive-Summary
Projetos/Cadencia/Docs/Epics-Stories-Visao-Geral