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# OCI CIS Agent — Lições Aprendidas (Erros & Acertos)
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> Documento de referência para uso como prompt em projetos futuros.
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> Projeto: FastAPI + React 19 SPA + OCI GenAI + MCP + Terraform Agent
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> Evolução: v1.0 → v2.8 (~4 meses de desenvolvimento iterativo)
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## 1. Arquitetura & Decisões Fundamentais
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### ACERTOS
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#### 1.1 Chat Assíncrono desde o início (v2.0)
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- **Padrão**: POST `/api/chat` retorna imediatamente com `message_id`; frontend faz polling em `/api/chat/{mid}/status`
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- **Resultado**: Eliminou 504 timeouts em respostas lentas do GenAI
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- **Regra**: Para qualquer endpoint que dependa de LLM, adote async-first desde o dia 1. Polling a cada 2s é aceitável
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#### 1.2 SQLite como banco principal para monolito
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- **Decisão**: SQLite com WAL mode + busy_timeout=30s para estado compartilhado
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- **Resultado**: Rápido (<5ms leitura), ACID, zero containers extras, funciona até ~12 chats simultâneos
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- **Regra**: Use SQLite para monolitos. Migre para banco dedicado quando atingir ~50 requests concorrentes
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#### 1.3 Multi-worker com estado no banco (não em memória)
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- **Problema**: 8 workers uvicorn = 8 processos separados. Dicts em memória NÃO são compartilhados
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- **Solução**: Todo estado compartilhado vai para SQLite (sessões, cache MCP, workspaces Terraform)
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- **Regra**: Ao escalar workers, assuma que memória é local. Banco de dados é a fonte de verdade
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#### 1.4 Cache agressivo para APIs externas
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- **Padrão**: MCP sessions cacheadas por 2h; Terraform resource docs cacheados no SQLite
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- **Resultado**: Scans OCI caíram de ~3min para <10s no cache hit
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- **Regra**: Cache tudo que vem de API externa. TTL de 2h é prático para OCI; ajuste por serviço
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#### 1.5 System prompts compactos para geração de código
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- **Evolução**: Prompt do Terraform foi de ~200 linhas → ~30 linhas (~2.3K chars)
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- **Descoberta**: GPT-5.2/o3 via OCI funcionam melhor com regras concisas que com exemplos verbosos
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- **Regra**: Para agentes de código, priorize **regras > exemplos**. Alvo: <3K chars no system prompt. Use exemplos apenas para casos ambíguos
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#### 1.6 Validação de tipos com fuzzy matching
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- **Implementação**: `terraform providers schema -json` → SQLite (~937 tipos OCI) + `difflib.get_close_matches`
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- **Resultado**: Modelo gera `oci_core_vcn_x` → sistema sugere `oci_core_vcn`
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- **Regra**: Para geração de código, valide contra catálogo estático. Gere na startup do container, cache no banco
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#### 1.7 Geração de referência no startup (não no build)
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- **Problema**: Arquivo gerado no build → perdido quando volume Docker sobrescreve o diretório
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- **Solução**: Gerar no entrypoint do container, salvar em `/data/`
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- **Regra**: Docker volume mounts sobrescrevem artefatos de build. Dados dinâmicos devem ser gerados em runtime
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#### 1.8 RAG separado por contexto de agente
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- **Problema**: Terraform Agent tentava buscar RAG no ADB (banco vetorial externo) que ficava parado, travando o chat
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- **Solução**: Terraform usa apenas SQLite local (resource reference + docs oficiais). ADB só para Chat Agent
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- **Regra**: Cada agente deve ter suas fontes de dados bem definidas. Não compartilhe pipelines de RAG entre agentes com necessidades diferentes
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### ERROS
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#### 1.9 Provider region hardcoded no Terraform
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- **Bug**: `provider.tf` era gerado com `region = "us-ashburn-1"` (string fixa da OCI config) em vez de `var.region`
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- **Impacto**: Recursos provisionados em Ashburn ao invés de Madrid → erro de quota → recursos órfãos para limpar manualmente
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- **Correção**: Provider sempre usa `var.region`. Se modelo não declara `variable "region"`, plan é **bloqueado** com erro explicativo
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- **Regra**: NUNCA hardcode valores de infraestrutura. Sempre use variáveis. Implemente guardrails que bloqueiem antes de provisionar
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#### 1.10 Estado travado após restart do container
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- **Bug**: Workspace com status `planning`/`applying` fica preso se container reinicia — nenhum botão aparece no frontend
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- **Correção**: Frontend mostra botão Plan para todos os estados (incluindo os "travados")
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- **Regra**: Sempre considere o cenário de restart. Status intermediários devem ter recovery path
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#### 1.11 HCL single-line blocks inválidos
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- **Bug**: Modelos geram `variable "x" { type = string, default = "y" }` (inválido em HCL)
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- **Correção**: Regex auto-fix em frontend E backend para expandir para multi-line
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- **Regra**: Para geração de código, implemente auto-correção de sintaxe em múltiplas camadas
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#### 1.12 Modelo descarta arquivos na correção
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- **Bug**: Ao corrigir erros, modelo retorna APENAS arquivos corrigidos, descartando os não alterados
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- **Correção**: Merge-based updates: arquivos existentes com mesmo nome → substituídos; sem match → preservados
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- **Regra**: Workflows de correção AI precisam de semântica de merge, não de substituição
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#### 1.13 sqlite3.Row não suporta .get()
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- **Bug**: `row.get("column")` crasha porque sqlite3.Row não tem método `.get()`
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- **Correção**: Usar `try/except` com acesso direto `row["column"]` ou converter para `dict(row)`
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- **Regra**: Conheça as limitações do seu ORM/driver. sqlite3.Row é dict-like mas não é dict
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#### 1.14 reasoning_effort case-sensitive no OCI SDK
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- **Bug**: OCI SDK requer `"HIGH"` (uppercase), não `"high"`
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- **Regra**: Sempre consulte a documentação do SDK para formatos exatos. Normalize inputs com `.upper()` antes de enviar
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#### 1.15 Index.html monolítico
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- **Status**: ~2820 linhas de vanilla JS — manutenção cada vez mais difícil
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- **Limite prático**: ~2000 linhas para SPA vanilla. Acima disso, framework de componentes se paga
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- **Plano**: Migração para React (Vite + TypeScript), mantendo FastAPI backend
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## 2. Pipeline de Geração de Código (Terraform)
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### ACERTO: Pipeline 3 camadas
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1. **Frontend** (`_splitTfMonolith`): Detecta arquivos monolíticos (≤2 blocos + >2000 chars) e divide
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2. **Backend** (`_split_tf_monolith`): Validação Python, split por categoria (networking.tf, compute.tf)
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3. **Deduplicação** (`_write_tf_files`): Remove declarações duplicadas de recursos
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**Regra**: Para geração de código, implemente validação + auto-correção em camadas (client + server). Belt-and-suspenders funciona.
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### ACERTO: Checklist de validação no prompt
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14 pontos obrigatórios no system prompt:
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- Cross-references entre recursos
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- Validação de CIDRs
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- Security lists + route tables
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- DRG attachments + RPC peering
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- Sintaxe HCL (blocos multi-line)
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- Tipos de recursos válidos
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- Declaração de variáveis
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**Regra**: Checklists no prompt funcionam melhor que exemplos para evitar erros comuns
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### ACERTO: Auto-inject de terraform.tfvars
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- Scan de variáveis declaradas nos `.tf` files
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- Map automático: `tenancy_ocid`, `user_ocid`, `fingerprint`, `compartment_id`, `ssh_public_key`
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- Valores vêm da OCI config ativa (criptografada no banco)
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**Regra**: Automatize tudo que pode ser derivado de configuração existente. Menos inputs manuais = menos erros
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### ERRO: Timeout de polling insuficiente
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- **Bug**: Frontend tinha 1h de timeout para polling, mas operações grandes (multi-region) podiam levar mais
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- **Regra**: Timeout de polling deve ser generoso. 1h para plan, 2h para apply. Melhor sobrar que faltar
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## 3. Integração com OCI
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### ACERTOS
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- **OCID-based model resolution**: Catálogo mapeia model IDs para OCIDs por região
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- **16 regiões OCI**: Endpoints auto-gerados (`https://inference.generativeai.{region}.oci.oraclecloud.com`)
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- **Wallet auto-parse**: Upload de .zip → extrai password + DSN automaticamente
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- **GenAI config auto-resolve**: Detecta config a partir de credenciais OCI (menos setup manual)
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### ERROS
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- **VCN deletion em cascata**: VCNs não podem ser deletadas com dependências (subnets, route tables, security lists, DRG attachments, RPCs). Ordem: RPCs → DRG Attachments → Subnets → SGWs → non-default RTs/SLs → VCNs → DRGs
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- **Default resources não deletáveis**: Route tables e security lists default são tied ao lifecycle da VCN — não tente deletar independentemente
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- **SSH key ≠ API key**: SSH public key (para compute) é diferente da private key OCI API. Armazene separadamente na config
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## 4. Frontend / UX
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### ACERTOS
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- **SVG icons (Lucide)**: Consistência cross-OS, themeable via CSS, zero CDN
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- **CSS variables para tema**: Dark/light mode com toggle simples (`:root { --bg: ... }`)
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- **Oracle Dark Premium**: Palette documentada (`#0D0F12` background, `#C74634` accent)
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- **Chart.js para dashboards**: Leve, sem dependência de React, gauge + donut + bar
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- **Confirmation modals**: Digitar "DESTROY"/"ROLLBACK" para ações destrutivas
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### ERROS
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- **Emojis inconsistentes**: ✅ ❌ ⚠️ renderizam diferente em cada OS → SVG resolveu
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- **Layout complexo sem framework**: Resize handles, split panels, tabs — tudo manual em vanilla JS. Funciona mas é frágil
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- **Scroll references quebradas**: Renomear CSS classes quebra scroll automático silenciosamente
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## 5. Operacional & Deploy
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### Padrão de Deploy
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```bash
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docker compose up -d --build backend && docker compose restart frontend
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```
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- Backend: rebuild necessário (código Python)
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- Frontend: restart necessário (nginx serve index.html via bind mount, mas precisa reload)
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### RCP (Shortcut do usuário)
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- **R**EADME: atualizar changelog
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- **C**ommit: mensagem descritiva
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- **P**ush: enviar para remote
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### Versionamento
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- Bump de versão no badge do README + entrada no changelog
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- Versão semântica simplificada (v2.1, v2.2, etc.)
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## 6. Regras para AI Coding Assistant
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### Fazer
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- Ler arquivo antes de editar (entender contexto)
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- Preferir editar existente vs criar novo (evitar file bloat)
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- Deploy combo sempre (backend build + frontend restart)
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- Testar cenários de restart/recovery
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- Validar inputs em múltiplas camadas
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### Não fazer
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- Incluir atribuição AI em commits/código
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- Hardcode valores de infraestrutura
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- Compartilhar pipeline de RAG entre agentes diferentes
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- Injetar variáveis automaticamente quando o modelo esquece (forçar correção)
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- Usar `.get()` em sqlite3.Row
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- Confiar que status intermediários vão se resolver sozinhos
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## 7. Stack & Trade-offs
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| Componente | Escolha | Por quê | Limite |
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|------------|---------|---------|--------|
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| Backend | FastAPI | Python-first (OCI SDK), async nativo | Mais lento que Go/Rust |
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| Frontend | Vanilla JS → React | Zero build step inicialmente | ~2000 linhas é o limite prático |
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| Banco | SQLite → Oracle ATP | Simples, ACID, sem container extra | Single-machine, ~50 req/s |
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| Cache | In-memory → Redis | Implícito; migrar quando distribuir | Não compartilhado entre workers |
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| IaC | Terraform CLI (subprocess) | Testado, familiar | Overhead de processo; file locking |
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| Charts | Chart.js | Leve, funciona sem React | Customização limitada vs D3 |
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| Icons | SVG inline (Lucide) | Themeable, consistente | Cherry-picking manual |
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## 8. Métricas de Referência
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| Arquivo | Linhas | Propósito |
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|---------|--------|-----------|
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| backend/app.py | ~7200 | FastAPI server, todos endpoints, state |
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| frontend-react/src/ | ~15500 | React 19 SPA (42 source files) |
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| backend/mcp_cis_server.py | ~700 | MCP server, 12 tools CIS |
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| backend/gen_tf_reference.py | ~70 | Gerador de catálogo Terraform |
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## 9. ADB Oracle — Embedding & Vector Search (v2.8+)
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### ACERTOS
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#### 9.1 Auto-mapeamento CSV → tabela ADB
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- Cada CSV do CIS report mapeia automaticamente para sua tabela: `cis_Identity_*.csv` → `identityandaccess`, `cis_Networking_*.csv` → `networking`, etc.
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- **Regra**: Quando possível, derive o destino do nome do arquivo. Menos configuração manual = menos erro
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#### 9.2 Purge antes de re-embed
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- Deletar dados antigos do mesmo tenancy + extract_date antes de inserir novos
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- Usa `JSON_VALUE(METADATA, '$.tenancy')` para filtrar
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- **Regra**: Sempre limpe antes de re-inserir. Duplicatas em bases vetoriais poluem resultados
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#### 9.3 Auto-detect dimensão de embedding por tabela
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- `_get_table_embedding_dim()` → `_DIM_TO_MODEL = {1536: "text-embedding-3-small", 3072: "text-embedding-3-large"}`
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- Cache de embeddings por modelo: se 5 tabelas usam o mesmo modelo, gera 1 embedding só
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- **Regra**: Nunca assuma que todas as tabelas têm a mesma dimensão. Detecte dinamicamente
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#### 9.4 Chunking com header de contexto
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- Textos >8000 chars divididos em partes, cada parte repete header (Tenancy, Resource, ID)
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- Cada chunk é auto-suficiente para busca vetorial
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- **Regra**: Chunks sem contexto são inúteis. Sempre repita metadados essenciais
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#### 9.5 Tabelas globais vs tenant-specific
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- `cisrecom` e `engineerknowledgebase`: busca SEM filtro de tenancy (dados genéricos)
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- Tabelas de findings: busca COM filtro de tenancy (dados específicos)
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- **Regra**: Separe dados genéricos de dados específicos. Filtrar dados genéricos por tenancy retorna zero resultados
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#### 9.6 Hierarquia de fontes no RAG
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- Findings (dados reais) > cisrecom (remediação oficial) > engineerknowledgebase (complementar)
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- RAG vs MCP Tools: system prompt diferencia dados armazenados vs scan em tempo real
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- **Regra**: O modelo precisa saber a confiabilidade relativa de cada fonte
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### ERROS
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#### 9.7 ID RAW(16) no ADB
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- Tabelas usam `ID RAW(16)`, não VARCHAR. Inserts devem usar `HEXTORAW(:1)` com `uuid.uuid4().hex.upper()`
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- Erro: `ORA-01465: invalid hex number`
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- **Regra**: Verifique o schema da tabela ANTES de implementar inserts
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#### 9.8 METADATA tipo JSON, não CLOB
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- `LIKE '%..%'` não funciona com colunas JSON. Usar `JSON_VALUE(METADATA, '$.field') = :1`
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- Erro: `ORA-01722: unable to convert string containing '%' to a number`
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- **Regra**: Cada tipo Oracle tem suas funções. JSON → JSON_VALUE/JSON_EXISTS. CLOB → LIKE
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#### 9.9 FETCH FIRST bind variable
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- Oracle não aceita bind variable no `FETCH FIRST :1 ROWS ONLY`
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- Usar f-string: `FETCH FIRST {int(n)} ROWS ONLY` (safe pois n é int do Python)
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- **Regra**: Nem toda cláusula SQL aceita bind variables. Teste cada uso
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#### 9.10 Token limit do modelo de embedding
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- `text-embedding-3-large` aceita max 8192 tokens. `truncate="END"` do OCI não funciona com modelos OpenAI
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- Solução: truncar no código Python (8000 chars max) + chunking (8000 chars por parte)
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- **Regra**: Não confie em flags do SDK para limites. Implemente truncation no seu código
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#### 9.11 Dados legados sem metadata estruturado
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- Embeddings antigos tinham metadata em formato diferente (`source: blob, blobType, doc_id`), sem campo `tenancy`
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- Filtro `JSON_VALUE(METADATA, '$.tenancy') IS NULL` incluía esses dados indevidamente
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- Solução: remover fallback IS NULL, aceitar que dados legados precisam ser re-embedados
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- **Regra**: Ao mudar schema de metadata, considere migração dos dados existentes
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## 10. React Migration & State Management (v2.7→v2.8)
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### ACERTOS
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#### 10.1 Zustand para persistência entre abas
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- Todas as configurações (model, params, tools, sessions, messages) no Zustand store
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- Sobrevive navegação entre páginas sem re-fetch
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- **Regra**: Estado que o usuário espera manter ao voltar → Zustand. Estado transiente (loading, dropdown open) → useState local
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#### 10.2 Code splitting com React.lazy
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- Bundle de 1.3MB → ~550KB initial load (15 chunks por página)
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- Suspense fallback com spinner
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- **Regra**: Implementar lazy loading desde o início. Custo zero de implementação, ganho significativo
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#### 10.3 Background tasks com polling persistente
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- task_id salvo no Zustand store → polling retoma ao voltar para a página
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- Status em arquivo no disco (não dict em memória) → visível entre workers
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- **Regra**: Todo task longo precisa: 1) backend salvar status em disco/DB, 2) frontend salvar task_id no store, 3) retomar polling ao montar
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### ERROS
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#### 10.4 useCallback com closure stale
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- `sessionId` capturado na closure do useCallback ficava desatualizado
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- Solução: usar `useAppStore.getState()` para ler valor atual no momento da execução
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- **Regra**: Em callbacks assíncronos, sempre leia state do store diretamente, nunca da closure
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#### 10.5 setInterval inline no onClick
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- Não limpa no unmount, pode duplicar. Race condition com estado
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- Solução: useEffect com cleanup, ou usePolling hook customizado
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- **Regra**: Nunca crie timers/intervals dentro de event handlers. Sempre use useEffect com cleanup
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#### 10.6 X-Frame-Options DENY bloqueando iframes internos
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- Security header bloqueava compliance report e HTML report renderizados em iframes
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- Solução: SAMEORIGIN no bloco /api/ do nginx
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- **Regra**: Ao adicionar security headers, teste TODOS os fluxos que usam iframes
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## 11. Security & Docker Hardening (v2.8)
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### ACERTOS
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- **Non-root container**: gosu entrypoint para chown do volume + exec como user `agent`
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- **Security headers nginx**: X-Frame-Options, X-Content-Type-Options, X-XSS-Protection, Referrer-Policy, Permissions-Policy
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- **Rate limiting**: 10 tentativas/5min por IP com threading.Lock
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- **CORS restritivo**: métodos/headers explícitos, origins configurável via env
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- **.gitignore + .dockerignore**: prevenir leak de secrets e reduzir build context
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- **Graceful shutdown**: terminar subprocesses + executor no shutdown event
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- **File upload validation**: 50MB max, extensão whitelist por endpoint
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- **16 SQLite indexes**: em foreign keys e colunas frequentemente consultadas
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### ERROS
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- **CORS allow_origins=["*"]**: acidentalmente permitia CSRF. Sempre restringir
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- **Container rodando como root**: padrão do Docker se não especificar USER
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- **Bare except clauses**: 13 instâncias engolindo erros silenciosamente. Sempre logar
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- **Sem timeout em chamadas externas**: GenAI e ADB podiam travar indefinidamente. Sempre definir timeout
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## 12. Gaps Conhecidos (para endereçar em projetos futuros)
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1. **Testes automatizados**: Sem cobertura. Pré-requisito para migração PostgreSQL
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2. **PostgreSQL + Redis**: Planejado para escalar (multi-container, concorrência real)
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3. **Dashboard real**: Painel com compliance score, atividade recente, status ADB
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4. **Notificações**: Toast/badge quando tasks longos completam
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5. **Busca cross-report**: Comparar compliance entre datas
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6. **Drift detection**: Terraform não detecta mudanças manuais
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## 13. Recomendações para Próximo Projeto
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1. **Async-first** para qualquer coisa que dependa de LLM
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2. **SQLite** para começar, migrar quando necessário
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3. **System prompts compactos** (<3K chars, regras > exemplos)
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4. **Validação em 3 camadas** para geração de código
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5. **Cache agressivo** para APIs externas (TTL 2h)
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6. **CSS variables** para tema desde o dia 1
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7. **SVG icons** em vez de emojis
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8. **Framework de componentes** quando ultrapassar ~2K linhas de frontend
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9. **Auto-update** de ferramentas terceiras no startup do container
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10. **Guardrails de segurança** (bloquear antes de provisionar, não corrigir silenciosamente)
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11. **Recovery paths** para todos os estados intermediários
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12. **Separar fontes de RAG** por agente/contexto
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13. **Nunca hardcode** valores de infraestrutura — sempre variáveis
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14. **Documentar deploy patterns** desde o início
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