📝 Sprint 09 — Integração Real do Dashboard, Economia de IA via Cache e Pipelines de CI/CD¶

Visão Geral da Sprint 9 O foco principal da Sprint 9 foi transformar a plataforma, que até então dependia parcialmente de dados simulados (mocks) para demonstração visual, em uma aplicação 100% integrada e dinâmica. Também introduzimos melhorias significativas na infraestrutura de DevOps e redução de custos com Inteligência Artificial.

🔄 O que mudou desde a Sprint 8?¶

1. Frontend: O Fim do "Mock Data" e Dashboard Dinâmico¶

Adeus Mocks: Removemos todos os dados fictícios (politicosMock) que populavam as telas. Agora, o Frontend consome as métricas e arrays de políticos exclusivamente das respostas consolidadas da API via Supabase.
Gráficos Reativos e Inteligentes: Desenvolvemos um utilitário (timeline) no Frontend que varre o histórico de votos recebidos do backend para popular o Gráfico de "Tendências de Coerência". Esse gráfico agora é dinâmico, exibindo a variação ao longo dos meses e adaptando-se automaticamente ao contexto (filtrando os dados da linha do tempo por Partido ou Estado acessado).
Consolidação das Views: Merge das branchs focadas na entrega do Mapa do Brasil interativo, Rankings gerais e Visão Geral consolidada.

2. Backend e Inteligência Artificial: Performance e Economia¶

Estratégia "Cache-First": Implementação de um robusto sistema de cache na rota /api/analisar. Em vez de acionar a Inteligência Artificial imediatamente, a API agora consulta o Supabase antes. Se os dados já existem, o backend retorna de forma quase instantânea, garantindo enorme economia de tokens e processamento.
Integração Gemini API: Incorporação e troca/integração do modelo do Google Gemini para aprimorar e acelerar o fluxo de análise e justificação de coerência dos votos mapeados.
Evolução do Banco de Dados: Deploy da migration 005 contendo Views SQL para otimizar as consultas cruzadas complexas de métricas.

3. DevOps e Qualidade¶

Continuous Integration (CI): Implementação de uma esteira robusta de CI no Github Actions, rodando automaticamente pipelines de testes unitários e testes integrados para proteger a branch principal (dev/main).
Deploy em Produção Consolidado: Finalização da preparação e adaptação de variáveis de ambiente para deploy focado no Render (Flask Backend) e Vercel (Vite Frontend).

🎯 Objetivos¶

Validar estabilidade da integração contínua nos PRs pendentes.
Monitorar o consumo da Gemini API rodando através da lógica de cache.
Homologar o Dashboard real (Gráficos, Mapa e Rankings) para garantir consistência visual no ambiente Serverless da Vercel.