Contratos/reajuste, storytelling, e-mail responsivo/dark mode, dashboard

.env.example

@@ -188,3 +188,23 @@ SF_CONTRACT_ACCOUNT_FIELD=
 # "Contrato__c"). Deixe em branco se não souber: a tela de detalhe do
 # contrato não lista os itens vinculados até você preencher.
 SF_CONTRACT_ITEM_PARENT_FIELD=
+# Campo de relacionamento para exibir o NOME da conta nas listagens de
+# contrato (ex.: "Conta__r.Name"). Deixe em branco se não souber.
+SF_CONTRACT_ACCOUNT_NAME_FIELD=
+
+# ---- Fonte de Reajuste de Contrato (módulo configurável) ----
+# Alimenta a análise diária de reajuste no relatório/e-mail: quanto foi
+# reajustado no MÊS, comparando o valor atual com o valor anterior do
+# contrato. Deixe SF_CONTRACT_VALUE_FIELD ou SF_CONTRACT_PREVIOUS_VALUE_FIELD
+# em branco para manter este módulo DESATIVADO (nunca inventamos nomes de
+# campo — regra 3/16/17 do projeto).
+# Campo com o valor ATUAL do contrato.
+SF_CONTRACT_VALUE_FIELD=
+# Campo com o valor ANTERIOR ao reajuste.
+SF_CONTRACT_PREVIOUS_VALUE_FIELD=
+# Campo com o percentual/valor de reajuste já informado no contrato
+# (opcional). Se vazio, o reajuste é ESTIMADO como (valor atual - anterior).
+SF_CONTRACT_READJUSTMENT_FIELD=
+# Campo de DATA em que o reajuste foi aplicado (usado para filtrar os
+# reajustes do mês corrente). Obrigatório para o módulo funcionar.
+SF_CONTRACT_READJUSTMENT_DATE_FIELD=

frontend-react/src/components/HighlightsCards.jsx

@@ -3,18 +3,26 @@ import SecaoHeader from "./SecaoHeader.jsx";
 const COR = {
   leads_criados: "#16a34a",
   leads_sem_tarefa: "#f59e0b",
+  oportunidades_criadas: "#0018FF",
   oportunidades_travadas: "#e11d48",
   oportunidades_ganhas: "#2563eb",
+  oportunidades_perdidas: "#e11d48",
   cancelamentos: "#be123c",
+  satisfacoes_do_dia: "#16C79A",
   satisfacoes_piores: "#0d9488",
+  contratos_modificados: "#0004DD",
 };
 const ROTULO = {
   leads_criados: "🆕 Leads criados",
   leads_sem_tarefa: "⏳ Leads sem 1ª tarefa",
+  oportunidades_criadas: "✨ Oportunidades criadas",
   oportunidades_travadas: "🚧 Oportunidades travadas",
   oportunidades_ganhas: "🏆 Oportunidades ganhas",
+  oportunidades_perdidas: "📉 Oportunidades perdidas",
   cancelamentos: "❌ Cancelamentos",
+  satisfacoes_do_dia: "😊 Satisfações do dia",
   satisfacoes_piores: "😟 Piores satisfações",
+  contratos_modificados: "📄 Contratos modificados",
 };
 
 // Renderiza os "Registros do dia" — links diretos para os registros no

frontend-react/src/style.css

@@ -145,3 +145,22 @@ input:focus{outline:none;border-color:var(--c1);box-shadow:0 0 0 3px rgba(99,102
 .ccadd{display:flex;gap:8px;margin-top:14px}
 @media(max-width:860px){.sidebar{transform:translateX(-100%)} .sidebar.open{transform:none} .mainwrap{margin-left:0} .hamb{display:block} .split{grid-template-columns:1fr}}
 
+/* ---- Reforço visual: mais dinâmico/animado (reajuste de contrato, KPIs) ---- */
+.disclaimer{margin-top:12px;padding:10px 13px;border-radius:10px;background:var(--surface2);border:1px dashed var(--line);color:var(--muted);font-size:12px;line-height:1.5}
+.af-glow{position:relative;overflow:hidden}
+.af-glow::before{content:"";position:absolute;inset:-2px;border-radius:var(--radius);padding:2px;
+  background:linear-gradient(120deg,var(--c1),var(--c3),var(--c2));background-size:220% 220%;
+  -webkit-mask:linear-gradient(#000 0 0) content-box,linear-gradient(#000 0 0);-webkit-mask-composite:xor;mask-composite:exclude;
+  animation:af-borderflow 5s ease infinite;opacity:.55;pointer-events:none}
+@keyframes af-borderflow{0%{background-position:0% 50%}50%{background-position:100% 50%}100%{background-position:0% 50%}}
+.kpis .kpi{animation:fadeUp .45s ease both}
+.kpis .kpi:nth-child(1){animation-delay:.02s} .kpis .kpi:nth-child(2){animation-delay:.06s}
+.kpis .kpi:nth-child(3){animation-delay:.10s} .kpis .kpi:nth-child(4){animation-delay:.14s}
+.kpis .kpi:nth-child(5){animation-delay:.18s} .kpis .kpi:nth-child(6){animation-delay:.22s}
+.kpis .kpi:nth-child(7){animation-delay:.26s} .kpis .kpi:nth-child(8){animation-delay:.30s}
+.kpis .kpi:nth-child(9){animation-delay:.34s} .kpis .kpi:nth-child(10){animation-delay:.38s}
+.kpi:hover .ic{transform:scale(1.08) rotate(-4deg);transition:.2s}
+.dcard{transition:transform .2s ease,box-shadow .2s ease;animation:fadeUp .4s ease both}
+.dcard:hover{transform:translateY(-4px) scale(1.01);box-shadow:0 14px 30px rgba(0,4,221,.14)}
+.dgrid .dcard:nth-child(1){animation-delay:.03s} .dgrid .dcard:nth-child(2){animation-delay:.08s}
+.dgrid .dcard:nth-child(3){animation-delay:.13s} .dgrid .dcard:nth-child(4){animation-delay:.18s}

frontend-react/src/views/Dashboard.jsx

@@ -2,6 +2,7 @@ import SecaoHeader from "../components/SecaoHeader.jsx";
 import StatGrid from "../components/StatGrid.jsx";
 import AlertList from "../components/AlertList.jsx";
 import DoughnutChart from "../components/DoughnutChart.jsx";
+import HighlightsCards from "../components/HighlightsCards.jsx";
 import { moeda, num, pct, pipelineVal, extrairResumo, renderResumoHtml } from "../format.js";
 
 const ACC = "#6366f1";
@@ -36,12 +37,14 @@ export default function Dashboard({ dia, onVerAlertas }) {
   const T = dia.metrics?.tasks || {};
   const Sa = dia.metrics?.satisfaction || {};
   const C = dia.metrics?.cancellations || {};
+  const Co = dia.metrics?.contracts || {};
   const resumo = extrairResumo(dia.report_markdown);
 
   const cards = [
     ["🌱", "Leads novos", num(L.new_leads), "green"],
     ["🎯", "Conversão", pct(L.conversion_rate), "blue"],
     ["💰", "Pipeline aberto", moeda(pipelineVal(O)), "violet"],
+    ["✨", "Oportunidades criadas", num(O.new_opportunities), "blue"],
     ["🏆", "Ganhas", num(O.won_opportunities), "blue"],
     ["📉", "Perdidas", num(O.lost_opportunities), "red"],
     ["🚧", "Paradas", num(O.stalled_opportunities), "amber"],
@@ -49,6 +52,10 @@ export default function Dashboard({ dia, onVerAlertas }) {
   ];
   if (Sa.configured && Sa.responses) cards.push(["😊", "Satisfação", num(Sa.avg_score), "teal"]);
   if (C.configured && C.cancellations_count) cards.push(["❌", "Cancelamentos", num(C.cancellations_count), "red"]);
+  if (Co.configured) cards.push(["📄", "Contratos modificados", num(Co.modified_today_count), "violet"]);
+  if (Co.readjustment_configured && Co.readjustment_month_count) {
+    cards.push(["💹", "Reajuste no mês", moeda(Co.readjustment_month_total), "teal"]);
+  }
 
   return (
     <>
@@ -62,6 +69,28 @@ export default function Dashboard({ dia, onVerAlertas }) {
         )}
         <StatGrid itens={cards} />
       </div>
+
+      {Co.readjustment_configured && Co.readjustment_month_count > 0 && (
+        <div className="card af-glow">
+          <SecaoHeader
+            icone="💹"
+            titulo="Reajuste de contratos no mês"
+            cor="#0d9488"
+            extra={<span className="chip">{num(Co.readjustment_month_count)} contrato(s)</span>}
+          />
+          <StatGrid
+            itens={[
+              ["💰", "Total reajustado", moeda(Co.readjustment_month_total), "teal"],
+              ["📈", "Reajuste médio", pct(Co.readjustment_month_avg_percent), "blue"],
+              ...(Co.readjustment_inconsistent_count
+                ? [["⚠️", "Possível inconsistência", num(Co.readjustment_inconsistent_count), "amber"]]
+                : []),
+            ]}
+          />
+          <div className="disclaimer">⚠️ {Co.readjustment_disclaimer}</div>
+        </div>
+      )}
+
       <div className="card">
         <SecaoHeader
           icone="🚨"
@@ -82,6 +111,11 @@ export default function Dashboard({ dia, onVerAlertas }) {
           </div>
         </div>
       </div>
+
+      <HighlightsCards
+        highlights={dia.highlights}
+        chaves={["oportunidades_criadas", "contratos_modificados", "satisfacoes_do_dia"]}
+      />
     </>
   );
 }

src/agent/analytical_force_agent.py

@@ -19,6 +19,7 @@ import pandas as pd
 
 from ..analytics import (
     calculate_cancellation_metrics,
+    calculate_contract_metrics,
     calculate_lead_metrics,
     calculate_opportunity_metrics,
     calculate_satisfaction_metrics,
@@ -289,6 +290,12 @@ class AnalyticalForceAgent:
             "cancelamentos": extrator.extrair_cancelamentos(
                 dia, self._settings.cancellation_source
             ),
+            "contratos_modificados": extrator.extrair_contratos_modificados(
+                dia, self._settings.contract_source
+            ),
+            "contratos_reajustados": extrator.extrair_contratos_reajustados_mes(
+                dia, self._settings.contract_source
+            ),
         }
 
     @staticmethod
@@ -364,6 +371,11 @@ class AnalyticalForceAgent:
             previous_metrics=anterior.get("cancellations"),
             seven_day_average=media7.get("cancellations"),
         )
+        contratos = calculate_contract_metrics(
+            df_modificados=dados.get("contratos_modificados"),
+            df_reajustados=dados.get("contratos_reajustados"),
+            source=self._settings.contract_source,
+        )
 
         return {
             "leads": leads,
@@ -371,6 +383,7 @@ class AnalyticalForceAgent:
             "tasks": tarefas,
             "satisfaction": satisfacao,
             "cancellations": cancelamentos,
+            "contracts": contratos,
         }
 
     def _montar_payload(
@@ -449,6 +462,13 @@ class AnalyticalForceAgent:
                     _reg(r.get("Id"), r.get("Name")) for _, r in sem.head(limite).iterrows()
                 ]
 
+        opp_criadas = dados.get("opp_criadas")
+        if opp_criadas is not None and not opp_criadas.empty and "Id" in opp_criadas.columns:
+            destaques["oportunidades_criadas"] = [
+                _reg(r.get("Id"), r.get("Name"), self._info_moeda(r.get("Amount")))
+                for _, r in opp_criadas.head(limite).iterrows()
+            ]
+
         opp_fech = dados.get("opp_fechadas")
         if opp_fech is not None and not opp_fech.empty and "IsWon" in opp_fech.columns:
             ganha_bool = opp_fech["IsWon"].fillna(False).astype(bool)
@@ -497,6 +517,18 @@ class AnalyticalForceAgent:
             and "SentimentScore" in sat.columns
         ):
             score = pd.to_numeric(sat["SentimentScore"], errors="coerce")
+            # Registro completo do dia (não só as piores) — usado no "registro
+            # do dia" do e-mail/painel, conforme pedido do usuário.
+            destaques["satisfacoes_do_dia"] = [
+                _reg(
+                    r.get("Id"),
+                    r.get("Conta_Nome__c") or r.get("Name"),
+                    (str(r.get("Sentimento__c")).strip() or None)
+                    if r.get("Sentimento__c") is not None
+                    else None,
+                )
+                for _, r in sat.head(limite).iterrows()
+            ]
             piores = sat[score <= 5].copy()
             if not piores.empty:
                 piores["_score"] = pd.to_numeric(piores["SentimentScore"], errors="coerce")
@@ -512,6 +544,19 @@ class AnalyticalForceAgent:
                     for _, r in piores.head(limite).iterrows()
                 ]
 
+        # Contratos modificados no dia — listagem "quem modificou o quê"
+        # (já vem pronta do motor de métricas de contrato).
+        contratos = (metricas.get("contracts", {}) or {}).get("modified_today") or []
+        if contratos:
+            destaques["contratos_modificados"] = [
+                _reg(
+                    c.get("id"),
+                    c.get("name"),
+                    (f"por {c['modified_by']}" if c.get("modified_by") else None),
+                )
+                for c in contratos[:limite]
+            ]
+
         return destaques
 
     @staticmethod

src/agent/prompt_builder.py

@@ -26,13 +26,24 @@ _DIR_PROMPTS = _RAIZ_PROJETO / "prompts"
 SYSTEM_PROMPT = (
     "Você é um analista comercial sênior. Recebe um JSON com métricas diárias "
     "JÁ CALCULADAS de um CRM (Salesforce). Sua tarefa é escrever, em Português "
-    "do Brasil, um RESUMO EXECUTIVO interpretativo e acionável.\n"
+    "do Brasil, um RESUMO EXECUTIVO em formato de STORYTELLING — uma narrativa "
+    "que CONVENÇA a liderança com os dados, e não uma lista seca de números.\n"
     "Regras inegociáveis:\n"
     "1. NUNCA recalcule, invente ou altere números. Use apenas os valores do JSON.\n"
-    "2. Separe claramente: fatos, diagnóstico, riscos e ações recomendadas.\n"
-    "3. Toda conclusão deve estar ligada a uma métrica ou alerta presente no JSON.\n"
-    "4. Seja direto e técnico. Não use saudações nem linguagem genérica.\n"
-    "5. Produza no máximo 3 parágrafos curtos. Não repita a tabela de métricas."
+    "2. Toda conclusão deve estar ligada a uma métrica ou alerta presente no JSON — "
+    "nada de generalidades sem dado por trás.\n"
+    "3. Construa uma narrativa com começo (cenário do dia), meio (o que os "
+    "números revelam — leads, oportunidades, contratos/reajustes, satisfação) "
+    "e fim (para onde a liderança deve olhar agora). Use uma progressão lógica, "
+    "não uma lista de tópicos soltos.\n"
+    "4. Use um tom direto e confiante, com dados concretos como prova (ex.: "
+    "'as oportunidades de alto valor paradas somam R$ X e concentram o risco "
+    "de hoje') — o objetivo é persuadir com evidência, não com adjetivos vazios.\n"
+    "5. Não use saudações, títulos de seção nem linguagem genérica de IA.\n"
+    "6. Produza de 3 a 5 parágrafos curtos e coesos. Não repita a tabela de métricas.\n"
+    "7. Se o JSON trouxer um aviso de qualidade de dados (ex.: reajuste de "
+    "contrato estimado), mencione a ressalva de forma transparente, sem "
+    "esconder a incerteza."
 )
 
 # Instrução padrão que acompanha o JSON.

src/analytics/__init__.py

@@ -9,6 +9,7 @@ from .opportunity_metrics import calculate_opportunity_metrics
 from .task_metrics import calculate_task_metrics
 from .satisfaction_metrics import calculate_satisfaction_metrics
 from .cancellation_metrics import calculate_cancellation_metrics
+from .contract_metrics import calculate_contract_metrics
 from .comparison_metrics import compare_metric, aplicar_comparacoes
 from .risk_engine import generate_alerts
 
@@ -18,6 +19,7 @@ __all__ = [
     "calculate_task_metrics",
     "calculate_satisfaction_metrics",
     "calculate_cancellation_metrics",
+    "calculate_contract_metrics",
     "compare_metric",
     "aplicar_comparacoes",
     "generate_alerts",

src/analytics/contract_metrics.py

@@ -0,0 +1,193 @@
+"""Cálculo de métricas de Contratos (``Contrato_oPT__c``).
+
+Calcula, a partir dos DataFrames já extraídos do Salesforce:
+
+- quantos contratos foram modificados no dia e quem modificou cada um
+  (usa apenas campos padrão: ``LastModifiedDate``/``LastModifiedBy``);
+- o total de reajuste aplicado no MÊS corrente, quando o módulo configurável
+  de reajuste estiver ativo (``value_field``/``previous_value_field``);
+- um alerta de qualidade de dados quando o reajuste informado no contrato
+  diverge do delta calculado (valor atual - valor anterior), que costuma
+  indicar erro de preenchimento (ex.: valor anterior errado).
+
+Segue o princípio do projeto: Python calcula, a IA apenas interpreta o JSON
+resultante. Este módulo NUNCA deve ser chamado pela camada de IA.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from typing import Any
+
+import pandas as pd
+
+# Aviso fixo, exibido sempre que o módulo de reajuste está ativo — o cálculo
+# é uma ESTIMATIVA (delta de valores), não um dado oficial do contrato.
+AVISO_REAJUSTE = (
+    "Os valores de reajuste são estimados pela diferença entre o valor atual "
+    "e o valor anterior do contrato. Podem não refletir com 100% de precisão "
+    "o reajuste real caso haja erro de preenchimento no contrato (ex.: valor "
+    "anterior lançado incorretamente)."
+)
+
+# Tolerância (em R$) para considerar o reajuste informado e o delta calculado
+# como equivalentes — acima disso, o contrato é sinalizado como inconsistente.
+_TOLERANCIA_CENTAVOS = 0.01
+
+
+def _valor_relacionamento(linha: Any, campo: str) -> Any:
+    """Resolve um campo simples ou de relacionamento (ex.: ``Conta__r.Name``).
+
+    O Salesforce retorna relacionamentos como dicionários aninhados (ex.:
+    ``{"LastModifiedBy": {"Name": "Fulano", "attributes": {...}}}``), não como
+    chave plana ``"LastModifiedBy.Name"``. Esta função navega essa estrutura.
+    """
+    atual: Any = linha
+    for parte in campo.split("."):
+        if atual is None:
+            return None
+        if isinstance(atual, dict):
+            atual = atual.get(parte)
+        elif hasattr(atual, "get"):
+            atual = atual.get(parte)
+        else:
+            return None
+    return atual
+
+
+def _serializar_data(valor: Any) -> str | None:
+    """Converte um valor de data/datetime em texto ISO, tolerando nulos."""
+    if valor is None:
+        return None
+    try:
+        if pd.isna(valor):
+            return None
+    except (TypeError, ValueError):
+        pass
+    try:
+        return valor.isoformat()
+    except AttributeError:
+        texto = str(valor).strip()
+        return texto or None
+
+
+def _listar_contratos_modificados(
+    df: pd.DataFrame, account_name_field: str
+) -> list[dict[str, Any]]:
+    """Monta a listagem 'quem modificou o quê' dos contratos do dia."""
+    if df is None or df.empty:
+        return []
+    itens: list[dict[str, Any]] = []
+    for _, linha in df.iterrows():
+        item: dict[str, Any] = {
+            "id": linha.get("Id"),
+            "name": linha.get("Name") or linha.get("Id"),
+            "modified_by": _valor_relacionamento(linha, "LastModifiedBy.Name"),
+            "modified_at": _serializar_data(linha.get("LastModifiedDate")),
+        }
+        if account_name_field:
+            item["account_name"] = _valor_relacionamento(linha, account_name_field)
+        itens.append(item)
+    return itens
+
+
+def calculate_contract_metrics(
+    df_modificados: pd.DataFrame | None,
+    df_reajustados: pd.DataFrame | None,
+    source: dict[str, Any] | None,
+) -> dict[str, Any]:
+    """Calcula as métricas diárias de contratos (modificações + reajuste).
+
+    Args:
+        df_modificados: Contratos com ``LastModifiedDate`` no dia de referência.
+        df_reajustados: Contratos com reajuste aplicado no mês corrente (vazio
+            se o módulo de reajuste não estiver configurado).
+        source: Configuração ``contract_source`` (ver ``config.settings``).
+
+    Returns:
+        Dicionário JSON-serializável com as métricas já calculadas, pronto
+        para persistência no Turso e uso pelo relatório/e-mail/painel.
+    """
+    source = source or {}
+    account_name_field = source.get("account_name_field") or ""
+    value_field = source.get("value_field") or ""
+    previous_field = source.get("previous_value_field") or ""
+    readjustment_field = source.get("readjustment_field") or ""
+    readjustment_configured = bool(
+        value_field and previous_field and source.get("readjustment_date_field")
+    )
+
+    modificados = _listar_contratos_modificados(df_modificados, account_name_field)
+
+    resultado: dict[str, Any] = {
+        "configured": bool(source.get("object")),
+        "modified_today_count": len(modificados),
+        "modified_today": modificados,
+        "readjustment_configured": readjustment_configured,
+        "readjustment_month_count": 0,
+        "readjustment_month_total": 0.0,
+        "readjustment_month_avg_percent": None,
+        "readjustment_inconsistent_count": 0,
+        "readjustment_contracts": [],
+        "readjustment_disclaimer": AVISO_REAJUSTE,
+    }
+
+    if not readjustment_configured or df_reajustados is None or df_reajustados.empty:
+        return resultado
+
+    df = df_reajustados.copy()
+    df["_valor_atual"] = pd.to_numeric(df.get(value_field), errors="coerce")
+    df["_valor_anterior"] = pd.to_numeric(df.get(previous_field), errors="coerce")
+    validos = df.dropna(subset=["_valor_atual", "_valor_anterior"])
+    if validos.empty:
+        return resultado
+
+    validos = validos.copy()
+    validos["_delta"] = validos["_valor_atual"] - validos["_valor_anterior"]
+    if readjustment_field and readjustment_field in validos.columns:
+        validos["_informado"] = pd.to_numeric(validos[readjustment_field], errors="coerce")
+    else:
+        validos["_informado"] = validos["_delta"]
+
+    contratos: list[dict[str, Any]] = []
+    percentuais: list[float] = []
+    inconsistentes = 0
+    for _, linha in validos.iterrows():
+        anterior = float(linha["_valor_anterior"])
+        atual = float(linha["_valor_atual"])
+        delta = float(linha["_delta"])
+        informado = linha.get("_informado")
+        informado_val = None if informado is None or pd.isna(informado) else float(informado)
+        inconsistente = (
+            informado_val is not None
+            and abs(informado_val - delta) > _TOLERANCIA_CENTAVOS
+        )
+        if inconsistente:
+            inconsistentes += 1
+        pct = (delta / anterior * 100.0) if anterior else None
+        if pct is not None:
+            percentuais.append(pct)
+        item: dict[str, Any] = {
+            "id": linha.get("Id"),
+            "name": linha.get("Name") or linha.get("Id"),
+            "previous_value": anterior,
+            "current_value": atual,
+            "delta": delta,
+            "reported_readjustment": informado_val,
+            "percent": pct,
+            "inconsistent": inconsistente,
+        }
+        if account_name_field:
+            item["account_name"] = _valor_relacionamento(linha, account_name_field)
+        contratos.append(item)
+
+    resultado["readjustment_month_count"] = len(contratos)
+    resultado["readjustment_month_total"] = float(validos["_delta"].sum())
+    resultado["readjustment_month_avg_percent"] = (
+        sum(percentuais) / len(percentuais) if percentuais else None
+    )
+    resultado["readjustment_inconsistent_count"] = inconsistentes
+    # Ordena por delta (maior reajuste primeiro) — mais relevante para leitura.
+    resultado["readjustment_contracts"] = sorted(
+        contratos, key=lambda c: abs(c["delta"]), reverse=True
+    )
+    return resultado

src/config/settings.py

@@ -555,10 +555,10 @@ def _carregar_fonte_cancelamento() -> dict[str, Any]:
 
 
 def _carregar_fonte_contrato() -> dict[str, Any]:
-    """Monta a configuração da fonte de Contratos (objeto + vínculos).
+    """Monta a configuração da fonte de Contratos (objeto + vínculos + reajuste).
 
-    Diferente de satisfação/cancelamento, esta fonte não filtra por data —
-    ela alimenta o módulo de CONSULTA (busca somente leitura de contratos,
+    Diferente de satisfação/cancelamento, os campos de objeto/vínculo desta
+    fonte alimentam o módulo de CONSULTA (busca somente leitura de contratos,
     itens de contrato e clientes). Os campos de vínculo (``account_field`` e
     ``item_parent_field``) são o NOME DE API do campo de lookup na org; como
     o projeto não pode inventar nomes de campo (regra 3), eles ficam vazios
@@ -567,6 +567,13 @@ def _carregar_fonte_contrato() -> dict[str, Any]:
 
     Padrões de objeto alinhados à org Penso (``Contrato_oPT__c`` e
     ``Item_do_Contrato__c``); ajuste via env se sua org usar outros nomes.
+
+    Já o bloco de REAJUSTE (``value_field``/``previous_value_field``/
+    ``readjustment_field``/``readjustment_date_field``) alimenta o pipeline
+    diário (relatório/e-mail): módulo configurável (regra 16/17) — vazio por
+    padrão, pois os nomes reais desses campos na org Penso não são conhecidos
+    e não podem ser adivinhados. Sem essa configuração, a análise de reajuste
+    permanece desativada (sem quebrar o restante do relatório).
     """
     return {
         "object": _get_str("SF_CONTRACT_OBJECT", "Contrato_oPT__c"),
@@ -574,9 +581,23 @@ def _carregar_fonte_contrato() -> dict[str, Any]:
         # Lookup do Contrato -> Account (nome de API do campo, ex.: "Conta__c").
         # Vazio = busca de contratos por cliente fica desativada.
         "account_field": _get_str("SF_CONTRACT_ACCOUNT_FIELD", ""),
+        # Campo de relacionamento para exibir o NOME da conta (ex.: "Conta__r.Name").
+        # Vazio = listagens de contrato não mostram o nome do cliente.
+        "account_name_field": _get_str("SF_CONTRACT_ACCOUNT_NAME_FIELD", ""),
         # Lookup do Item de Contrato -> Contrato (nome de API do campo).
         # Vazio = a tela de contrato não lista os itens vinculados.
         "item_parent_field": _get_str("SF_CONTRACT_ITEM_PARENT_FIELD", ""),
+        # ---- Módulo configurável de REAJUSTE (vazio = desativado) ----
+        # Campo com o valor ATUAL do contrato (ex.: "Valor_Atual__c").
+        "value_field": _get_str("SF_CONTRACT_VALUE_FIELD", ""),
+        # Campo com o valor ANTERIOR ao reajuste (ex.: "Valor_Anterior__c").
+        "previous_value_field": _get_str("SF_CONTRACT_PREVIOUS_VALUE_FIELD", ""),
+        # Campo com o valor de reajuste já informado no contrato (opcional).
+        # Se vazio, o reajuste é ESTIMADO como (valor atual - valor anterior).
+        "readjustment_field": _get_str("SF_CONTRACT_READJUSTMENT_FIELD", ""),
+        # Campo de data em que o reajuste foi aplicado (usado para filtrar
+        # "reajustes do mês"). Sem ele, o módulo de reajuste fica desativado.
+        "readjustment_date_field": _get_str("SF_CONTRACT_READJUSTMENT_DATE_FIELD", ""),
     }
 
 

src/delivery/email_sender.py

@@ -152,11 +152,16 @@ def _md_para_html(texto: str) -> str:
 # Blocos do e-mail HTML
 # ----------------------------------------------------------------------
 def _linha_kpi(rotulo: str, valor: str, destaque: str = _PENSO_BLUE) -> str:
-    """Célula de KPI (rótulo + valor) para a grade de números-chave."""
+    """Célula de KPI (rótulo + valor) para a grade de números-chave.
+
+    Recebe a classe ``af-kpi-cell`` (dark mode + empilhamento em telas
+    pequenas via CSS em ``<head>``) além do estilo inline (fallback para
+    clientes que ignoram ``<style>``, ex.: Outlook desktop).
+    """
     return (
-        '<td style="padding:10px 14px;border:1px solid #e6e8eb;'
+        '<td class="af-kpi-cell" style="padding:10px 14px;border:1px solid #e6e8eb;'
         'border-radius:8px;background:#f8fafc;vertical-align:top;">'
-        f'<div style="font-size:11px;color:#64748b;text-transform:uppercase;'
+        f'<div class="af-kpi-label" style="font-size:11px;color:#64748b;text-transform:uppercase;'
         f'letter-spacing:.04em;">{_escape(rotulo)}</div>'
         f'<div style="font-size:20px;font-weight:700;color:{destaque};'
         f'margin-top:2px;">{_escape(valor)}</div></td>'
@@ -164,12 +169,16 @@ def _linha_kpi(rotulo: str, valor: str, destaque: str = _PENSO_BLUE) -> str:
 
 
 def _grade_kpis(metrics: dict[str, Any]) -> str:
-    """Monta a grade de números-chave (3 colunas por linha)."""
+    """Monta a grade de números-chave (3 colunas por linha, empilha no mobile).
+
+    Não inclui mais "Tarefas vencidas" (removido a pedido — volume alto
+    demais para um KPI de topo); em seu lugar entram "Oportunidades criadas".
+    """
     leads = metrics.get("leads", {}) or {}
     opp = metrics.get("opportunities", {}) or {}
-    tasks = metrics.get("tasks", {}) or {}
     sat = metrics.get("satisfaction", {}) or {}
     canc = metrics.get("cancellations", {}) or {}
+    contratos = metrics.get("contracts", {}) or {}
 
     celulas: list[str] = [
         _linha_kpi("Leads novos", _num(leads.get("new_leads"))),
@@ -178,10 +187,10 @@ def _grade_kpis(metrics: dict[str, Any]) -> str:
             "Pipeline aberto",
             _moeda(opp.get("open_pipeline_product_value") or opp.get("open_pipeline_amount")),
         ),
+        _linha_kpi("Oportunidades criadas", _num(opp.get("new_opportunities"))),
         _linha_kpi("Oportunidades ganhas", _num(opp.get("won_opportunities")), _SUCESSO_TXT),
         _linha_kpi("Oportunidades perdidas", _num(opp.get("lost_opportunities")), _ERRO_TXT),
         _linha_kpi("Oportunidades paradas", _num(opp.get("stalled_opportunities")), _ALERTA_TXT),
-        _linha_kpi("Tarefas vencidas", _num(tasks.get("tasks_overdue")), _ALERTA_TXT),
     ]
     if sat.get("configured") and sat.get("responses"):
         celulas.append(_linha_kpi("Satisfação (nota média)", _num(sat.get("avg_score"))))
@@ -189,6 +198,8 @@ def _grade_kpis(metrics: dict[str, Any]) -> str:
         celulas.append(
             _linha_kpi("Cancelamentos", _num(canc.get("cancellations_count")), _ERRO_TXT)
         )
+    if contratos.get("configured"):
+        celulas.append(_linha_kpi("Contratos modificados hoje", _num(contratos.get("modified_today_count"))))
 
     # Distribui as células em linhas de 3 colunas.
     linhas_html: list[str] = []
@@ -208,6 +219,85 @@ def _grade_kpis(metrics: dict[str, Any]) -> str:
     )
 
 
+def _bloco_contratos(metrics: dict[str, Any]) -> str:
+    """Bloco de Contratos: modificações do dia + reajuste do mês (se configurado).
+
+    Sempre traz o aviso de que o valor de reajuste é uma ESTIMATIVA (delta de
+    valores), nunca um dado 100% garantido — regra 3/16/17 do projeto.
+    """
+    m = metrics.get("contracts", {}) or {}
+    if not m.get("configured"):
+        return ""
+
+    partes: list[str] = []
+    modificados = m.get("modified_today") or []
+    if modificados:
+        itens = "".join(
+            f"<li style='margin-bottom:3px'>"
+            f"<strong>{_escape(c.get('name') or c.get('id') or '—')}</strong>"
+            f" <span style='color:#64748b'>— modificado por "
+            f"{_escape(c.get('modified_by') or 'responsável não identificado')}</span></li>"
+            for c in modificados[:15]
+        )
+        partes.append(
+            f"<div class='af-altcard' style='background:{_HOVER};border-radius:10px;padding:12px 14px;margin-bottom:10px;'>"
+            f"<div style='font-size:13px;font-weight:700;color:#0f172a;margin-bottom:6px;'>"
+            f"📄 Contratos modificados hoje "
+            f"<span style='color:#94a3b8;font-weight:400'>({m.get('modified_today_count', 0)})</span></div>"
+            f"<ul style='margin:0;padding-left:18px;font-size:13px;color:#334155'>{itens}</ul>"
+            f"</div>"
+        )
+
+    if m.get("readjustment_configured"):
+        qtd = m.get("readjustment_month_count") or 0
+        if qtd:
+            inconsist = int(m.get("readjustment_inconsistent_count") or 0)
+            reaj_itens = "".join(
+                f"<li style='margin-bottom:3px'>"
+                f"<strong>{_escape(c.get('name') or c.get('id') or '—')}</strong>: "
+                f"{_moeda(c.get('previous_value'))} → {_moeda(c.get('current_value'))} "
+                f"(<span style='color:{_SUCESSO_TXT if (c.get('delta') or 0) >= 0 else _ERRO_TXT}'>"
+                f"{_moeda(c.get('delta'))}</span>"
+                + (
+                    f" · <span style='color:{_ALERTA_TXT}'>⚠ possível inconsistência</span>"
+                    if c.get("inconsistent")
+                    else ""
+                )
+                + ")</li>"
+                for c in (m.get("readjustment_contracts") or [])[:10]
+            )
+            partes.append(
+                f"<div class='af-altcard' style='background:{_HOVER};border-radius:10px;padding:12px 14px;margin-bottom:10px;'>"
+                f"<div style='font-size:13px;font-weight:700;color:#0f172a;margin-bottom:6px;'>"
+                f"💹 Reajuste de contratos no mês "
+                f"<span style='color:#94a3b8;font-weight:400'>({qtd} contrato(s) · "
+                f"{_moeda(m.get('readjustment_month_total'))})</span></div>"
+                f"<ul style='margin:0 0 8px;padding-left:18px;font-size:13px;color:#334155'>{reaj_itens}</ul>"
+                + (
+                    f"<div style='font-size:12px;color:{_ALERTA_TXT};margin-bottom:6px;'>"
+                    f"⚠ {inconsist} contrato(s) com possível inconsistência entre o reajuste "
+                    "informado e o valor calculado.</div>"
+                    if inconsist
+                    else ""
+                )
+                + f"<div style='font-size:11px;color:#94a3b8;'>⚠ {_escape(m.get('readjustment_disclaimer', ''))}</div>"
+                + "</div>"
+            )
+        else:
+            partes.append(
+                f"<div style='font-size:12px;color:#94a3b8;margin-bottom:10px;'>"
+                "Nenhum contrato com reajuste identificado no mês corrente.</div>"
+            )
+
+    if not partes:
+        return ""
+    return (
+        "<h3 class='af-h' style=\"font-size:14px;color:#0f172a;margin:22px 0 10px;padding-left:10px;"
+        f"border-left:3px solid {_PENSO_BLUE};\">📄 Contratos</h3>"
+        + "".join(partes)
+    )
+
+
 def _bloco_alertas(alerts: list[dict[str, Any]]) -> str:
     """Monta os cartões dos principais alertas (até 6)."""
     altos = [a for a in alerts if a.get("severity") == "high"]
@@ -262,6 +352,44 @@ def _bloco_prioridades(alerts: list[dict[str, Any]]) -> str:
     )
 
 
+def _estilo_cabecalho() -> str:
+    """CSS embutido no ``<head>``: dark mode, responsivo e animação sutil.
+
+    Usa classes com ``!important`` para sobrepor os estilos inline em
+    clientes que suportam ``<style>``/media queries (Apple Mail, Gmail
+    app/web, Outlook.com/iOS). Clientes que ignoram ``<style>`` (ex.: Outlook
+    desktop clássico) continuam vendo o layout claro fixo via inline — nunca
+    quebram, apenas não ganham o tema escuro/empilhamento.
+    """
+    return f"""\
+    <meta name="color-scheme" content="light dark">
+    <meta name="supported-color-scheme" content="light dark">
+    <style>
+      body {{ margin:0; padding:0; }}
+      @keyframes afFade {{ from {{ opacity:0; transform:translateY(6px); }} to {{ opacity:1; transform:translateY(0); }} }}
+      .af-animate {{ animation:afFade .5s ease-out both; }}
+      .af-animate2 {{ animation:afFade .5s ease-out .12s both; }}
+      .af-animate3 {{ animation:afFade .5s ease-out .24s both; }}
+      @media screen and (max-width:600px) {{
+        .af-container {{ width:100% !important; max-width:100% !important; border-radius:0 !important; }}
+        .af-px {{ padding-left:18px !important; padding-right:18px !important; }}
+        .af-kpi-cell {{ display:block !important; width:100% !important; margin-bottom:8px !important; }}
+      }}
+      @media (prefers-color-scheme: dark) {{
+        .af-wrap {{ background:#0a0e18 !important; }}
+        .af-card {{ background:#141a2b !important; border-color:#242c42 !important; }}
+        .af-body h3 {{ color:#e8ecf5 !important; }}
+        .af-body p, .af-body div, .af-body li, .af-body span {{ color:#c3ccdf !important; }}
+        .af-kpi-cell {{ background:#1a2138 !important; border-color:#2a3350 !important; }}
+        .af-kpi-label {{ color:#8fa0c2 !important; }}
+        .af-altcard {{ background:#171e33 !important; }}
+        .af-footer {{ background:#0e1424 !important; border-color:#242c42 !important; }}
+        .af-muted {{ color:#7d8aa8 !important; }}
+        a.af-link {{ color:#9fb6ff !important; }}
+      }}
+    </style>"""
+
+
 def _montar_html(
     report_date: str,
     metrics: dict[str, Any],
@@ -269,7 +397,12 @@ def _montar_html(
     resumo_ia: str = "",
     highlights: dict[str, list[dict[str, Any]]] | None = None,
 ) -> str:
-    """Monta o corpo HTML completo do e-mail executivo (pt-BR)."""
+    """Monta o e-mail executivo completo (documento HTML, pt-BR).
+
+    Responsivo (empilha em telas pequenas) e com suporte a tema escuro dos
+    clientes de e-mail (``prefers-color-scheme``), preservando o layout claro
+    como fallback via estilos inline.
+    """
     altos = sum(1 for a in alerts if a.get("severity") == "high")
     resumo = (
         f"Foram gerados <strong>{len(alerts)} alerta(s)</strong>, "
@@ -281,7 +414,7 @@ def _montar_html(
     if corpo_ia:
         bloco_ia = (
             f"<div style='background:{_HOVER};border:1px solid {_DIVISORIA};border-left:4px solid {_PENSO_BLUE};"
-            "border-radius:10px;padding:14px 16px;margin:0 0 18px;'>"
+            "border-radius:10px;padding:14px 16px;margin:0 0 18px;' class='af-altcard'>"
             f"<div style='font-size:12px;color:{_PENSO_BLUE};font-weight:700;text-transform:uppercase;"
             "letter-spacing:.04em;margin-bottom:8px;'>🧠 Análise do dia</div>"
             f"{corpo_ia}"
@@ -292,7 +425,7 @@ def _montar_html(
     # este bloco por um <img> com o PNG/SVG oficial (base64 ou hospedado).
     # Por ora, usa apenas cores da marca (Penso Blue/Black) — sem inventar formas.
     cabecalho = f"""\
-      <td style="background:linear-gradient(120deg,{_BLACK_INTENSE},{_BLUE_TECH} 55%,{_PENSO_BLUE});padding:26px 28px;">
+      <td class="af-px af-animate" style="background:linear-gradient(120deg,{_BLACK_INTENSE},{_BLUE_TECH} 55%,{_PENSO_BLUE});padding:26px 28px;">
         <table role="presentation" cellspacing="0" cellpadding="0"><tr>
           <td style="width:34px;height:34px;background:#ffffff;border-radius:9px;text-align:center;
                      vertical-align:middle;font-weight:800;font-size:16px;color:{_PENSO_BLUE};">P</td>
@@ -304,27 +437,36 @@ def _montar_html(
               font-size:12px;font-weight:600;padding:5px 12px;border-radius:999px;">📅 {_escape(report_date)}</span>
       </td>"""
     rodape = f"""\
-      <td style="background:{_HOVER};padding:16px 28px;border-top:1px solid {_DIVISORIA};">
+      <td class="af-footer af-px" style="background:{_HOVER};padding:16px 28px;border-top:1px solid {_DIVISORIA};">
         <table role="presentation" cellspacing="0" cellpadding="0"><tr>
           <td style="font-size:11px;color:#94a3b8;text-transform:uppercase;letter-spacing:.05em;padding-right:8px;">Fonte de dados</td>
           <td><img src="{_LOGO_SALESFORCE_URL}" alt="Salesforce" style="height:14px;vertical-align:middle;" /></td>
         </tr></table>
-        <div style="font-size:12px;color:#94a3b8;margin-top:10px;">
+        <div class="af-muted" style="font-size:12px;color:#94a3b8;margin-top:10px;">
           Relatório gerado automaticamente pelo agente <strong>Analytical-Force</strong> (Penso).
           Os números são calculados em Python a partir do Salesforce; a interpretação
           é gerada por modelo local. O relatório completo está anexado/registrado no sistema.
         </div>
       </td>"""
     return f"""\
-<div style="background:#f1f5f9;padding:24px 0;font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;">
-  <table role="presentation" width="640" align="center" cellspacing="0" cellpadding="0"
-         style="max-width:640px;margin:0 auto;background:#ffffff;border-radius:12px;
-                overflow:hidden;border:1px solid {_DIVISORIA};">
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="pt-BR">
+<head>
+<meta charset="utf-8">
+<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+{_estilo_cabecalho()}
+</head>
+<body class="af-wrap" style="margin:0;padding:0;background:#f1f5f9;">
+<div class="af-wrap" style="background:#f1f5f9;padding:24px 0;font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;">
+  <table role="presentation" width="640" align="center" cellspacing="0" cellpadding="0" class="af-container"
+         style="max-width:640px;margin:0 auto;">
+    <tr><td class="af-card" style="background:#ffffff;border-radius:12px;overflow:hidden;border:1px solid {_DIVISORIA};">
+    <table role="presentation" width="100%" cellspacing="0" cellpadding="0">
     <tr>
 {cabecalho}
     </tr>
     <tr>
-      <td style="padding:24px 28px;">
+      <td class="af-body af-px" style="padding:24px 28px;">
         <h3 style="font-size:14px;color:#0f172a;margin:0 0 10px;padding-left:10px;border-left:3px solid {_PENSO_BLUE};">Resumo executivo</h3>
         <p style="font-size:14px;color:#475569;margin:0 0 14px;line-height:1.55;">{resumo}</p>
         {bloco_ia}
@@ -332,6 +474,8 @@ def _montar_html(
         <h3 style="font-size:14px;color:#0f172a;margin:22px 0 10px;padding-left:10px;border-left:3px solid {_PENSO_BLUE};">Números-chave</h3>
         {_grade_kpis(metrics)}
 
+        {_bloco_contratos(metrics)}
+
         <h3 style="font-size:14px;color:#0f172a;margin:22px 0 10px;padding-left:10px;border-left:3px solid {_ERRO};">Principais alertas</h3>
         {_bloco_alertas(alerts)}
 
@@ -343,8 +487,12 @@ def _montar_html(
     <tr>
 {rodape}
     </tr>
+    </table>
+    </td></tr>
   </table>
-</div>"""
+</div>
+</body>
+</html>"""
 
 
 def _montar_texto(
@@ -408,11 +556,14 @@ def _extrair_resumo_ia(report_markdown: str) -> str:
 _ROTULO_DESTAQUE = {
     "leads_criados": "🆕 Leads criados",
     "leads_sem_tarefa": "⏳ Leads sem 1ª tarefa",
+    "oportunidades_criadas": "✨ Oportunidades criadas",
     "oportunidades_travadas": "🚧 Oportunidades travadas",
     "oportunidades_ganhas": "🏆 Oportunidades ganhas",
     "oportunidades_perdidas": "📉 Oportunidades perdidas",
     "cancelamentos": "❌ Cancelamentos",
+    "satisfacoes_do_dia": "😊 Satisfações do dia",
     "satisfacoes_piores": "😟 Piores satisfações",
+    "contratos_modificados": "📄 Contratos modificados",
 }
 
 

src/models/template_client.py

@@ -238,8 +238,54 @@ def _secao_cancelamentos(m: dict[str, Any]) -> list[str]:
     return linhas
 
 
+def _secao_contratos(m: dict[str, Any]) -> list[str]:
+    """Seção de Contratos: modificações do dia + reajuste do mês (se configurado)."""
+    linhas = ["## 7. Contratos", ""]
+    if not m or not m.get("configured"):
+        linhas.append("> ⚙️ Fonte de contratos ainda não configurada.")
+        return linhas
+    linhas.append(_linha("Contratos modificados hoje", _num(m.get("modified_today_count"))))
+    modificados = m.get("modified_today") or []
+    if modificados:
+        linhas.append("")
+        linhas.append("**Quem modificou o quê hoje:**")
+        for c in modificados[:10]:
+            quem = c.get("modified_by") or "responsável não identificado"
+            linhas.append(f"- {c.get('name', c.get('id', '—'))} — modificado por {quem}")
+    if not m.get("readjustment_configured"):
+        linhas.append("")
+        linhas.append(
+            "> ⚙️ Módulo de reajuste de contrato não configurado "
+            "(defina os campos de valor atual/anterior/data de reajuste)."
+        )
+        return linhas
+    linhas += [
+        "",
+        _linha("Contratos reajustados no mês", _num(m.get("readjustment_month_count"))),
+        _linha("Total de reajuste aplicado no mês", _moeda(m.get("readjustment_month_total"))),
+        _linha("Reajuste médio (%)", _pct(m.get("readjustment_month_avg_percent"))),
+    ]
+    inconsistentes = int(m.get("readjustment_inconsistent_count") or 0)
+    if inconsistentes:
+        linhas.append(
+            _linha("Contratos com possível inconsistência", _num(inconsistentes))
+        )
+    linhas.append("")
+    linhas.append(f"> ⚠️ {m.get('readjustment_disclaimer', '')}")
+    qtd = int(m.get("readjustment_month_count") or 0)
+    if qtd:
+        linhas.append(_insight(
+            f"{qtd} contrato(s) reajustado(s) no mês somam "
+            f"{_moeda(m.get('readjustment_month_total'))} — confirme os "
+            f"{inconsistentes} caso(s) sinalizado(s) com o time de contratos antes de reportar como definitivo."
+            if inconsistentes
+            else f"{qtd} contrato(s) reajustado(s) no mês somam {_moeda(m.get('readjustment_month_total'))}."
+        ))
+    return linhas
+
+
 def _secao_alertas(alertas: list[dict[str, Any]]) -> list[str]:
-    linhas = ["## 7. Principais Alertas", ""]
+    linhas = ["## 8. Principais Alertas", ""]
     if not alertas:
         linhas.append("Nenhum alerta gerado para o período. ✅")
         return linhas
@@ -261,7 +307,7 @@ def _secao_alertas(alertas: list[dict[str, Any]]) -> list[str]:
 
 def _secao_prioridades(alertas: list[dict[str, Any]]) -> list[str]:
     """Lista as ações recomendadas priorizadas pela severidade dos alertas."""
-    linhas = ["## 8. Prioridades para Hoje", ""]
+    linhas = ["## 9. Prioridades para Hoje", ""]
     acoes = [a for a in alertas if a.get("recommended_action")]
     if not acoes:
         linhas.append("Sem prioridades críticas. Manter rotina comercial padrão.")
@@ -282,9 +328,11 @@ def _pipeline_valor(opp: dict[str, Any]) -> Any:
 def _resumo_executivo_template(payload: dict[str, Any]) -> list[str]:
     """Resumo executivo em **storytelling**, por regras (sem IA).
 
-    Constrói uma narrativa executiva a partir das métricas calculadas,
-    adaptando o tom ao cenário do dia (tranquilo, atenção ou crítico) e
-    destacando os pontos que exigem ação. Nenhum número é inventado.
+    Constrói uma narrativa executiva — com começo, meio e fim — a partir das
+    métricas já calculadas, adaptando o tom ao cenário do dia (tranquilo,
+    atenção ou crítico) e usando os números como PROVA para convencer a
+    liderança a agir. Nenhum número é inventado: cada frase referencia um
+    valor presente no JSON de métricas.
     """
     metrics = payload.get("metrics", {})
     leads = metrics.get("leads", {}) or {}
@@ -292,61 +340,92 @@ def _resumo_executivo_template(payload: dict[str, Any]) -> list[str]:
     tasks = metrics.get("tasks", {}) or {}
     sat = metrics.get("satisfaction", {}) or {}
     canc = metrics.get("cancellations", {}) or {}
+    contratos = metrics.get("contracts", {}) or {}
     alertas = payload.get("alerts", []) or []
     altos = sum(1 for a in alertas if a.get("severity") == "high")
     data = payload.get("report_date", "o dia")
 
-    # Tom de abertura conforme o cenário.
+    # Abertura: o "gancho" da história, com o tom do dia como pano de fundo.
     if altos == 0:
         abertura = (
-            f"O dia **{data}** transcorreu sob controle: a operação comercial não "
-            "acumulou riscos altos e segue dentro do ritmo esperado."
+            f"O dia **{data}** conta uma história de controle: nenhum risco alto "
+            "surgiu na operação comercial, e os números abaixo mostram por quê."
         )
     elif altos <= 2:
         abertura = (
-            f"O dia **{data}** pede atenção pontual: surgiram **{altos} risco(s) alto(s)** "
-            "que, se tratados hoje, evitam impacto no funil."
+            f"O dia **{data}** tem um ponto de virada: **{altos} risco(s) alto(s)** "
+            "aparecem no meio de um funil que, no restante, segue saudável — e é "
+            "exatamente aí que a atenção de hoje faz diferença."
         )
     else:
         abertura = (
-            f"O dia **{data}** exige ação imediata: são **{altos} riscos altos** "
-            "concentrados que podem comprometer pipeline e receita se não forem endereçados."
+            f"O dia **{data}** é de sinal vermelho: **{altos} riscos altos** se "
+            "acumulam ao mesmo tempo, e os dados a seguir mostram onde o pipeline "
+            "e a receita podem ser afetados se ninguém agir agora."
         )
 
-    # Capítulo Leads.
+    # Capítulo Leads — entrada do funil.
     novos = _num(leads.get("new_leads"))
     conv = _pct(leads.get("conversion_rate"))
     sem_tarefa = int(leads.get("leads_without_first_task") or 0)
     cap_leads = (
-        f"Na entrada do funil, **{novos} novo(s) lead(s)** chegaram com conversão de "
-        f"**{conv}**{_variacao(leads, 'conversion_rate')}."
+        f"Tudo começa na entrada do funil: **{novos} novo(s) lead(s)** chegaram "
+        f"hoje, convertendo a **{conv}**{_variacao(leads, 'conversion_rate')}."
     )
     if sem_tarefa:
         cap_leads += (
-            f" Há **{sem_tarefa} lead(s) sem a primeira tarefa**, ou seja, contatos novos "
-            "ainda sem follow-up — o ponto mais barato de corrigir agora."
+            f" O detalhe que muda o resultado de amanhã: **{sem_tarefa} lead(s)** "
+            "ainda não têm a primeira tarefa registrada — é o ganho mais barato do "
+            "dia, e cada hora sem follow-up reduz a chance de conversão."
         )
 
-    # Capítulo Oportunidades.
+    # Capítulo Oportunidades — onde a receita se decide.
     ganhas = _num(opp.get("won_opportunities"))
     perdidas = _num(opp.get("lost_opportunities"))
+    criadas = int(opp.get("new_opportunities") or 0)
     pipeline = _moeda(_pipeline_valor(opp))
     paradas = int(opp.get("stalled_opportunities") or 0)
     alto_valor = int(opp.get("high_value_stalled_opportunities") or 0)
     cap_opp = (
-        f"No pipeline, o valor em aberto soma **{pipeline}**"
-        f"{_variacao(opp, 'open_pipeline_amount')}, com **{ganhas} ganha(s)** e "
-        f"**{perdidas} perdida(s)** fechando no dia."
+        f"No meio da história está o pipeline: **{_moeda(_pipeline_valor(opp))}** em "
+        f"aberto{_variacao(opp, 'open_pipeline_amount')}"
+        + (f", reforçado por **{criadas} oportunidade(s) nova(s)**" if criadas else "")
+        + f", com **{ganhas} ganha(s)** contra **{perdidas} perdida(s)** no fechamento de hoje."
     )
     if alto_valor:
         cap_opp += (
-            f" O sinal mais sensível: **{alto_valor} oportunidade(s) de alto valor parada(s)** — "
-            "negócios relevantes que estão esfriando e merecem contato prioritário."
+            f" A prova mais concreta do risco: **{alto_valor} oportunidade(s) de "
+            "alto valor parada(s)** — negócios relevantes esfriando sem contato, o "
+            "ponto que mais pesa contra o resultado do mês."
         )
     elif paradas:
         cap_opp += f" Ainda há **{paradas} oportunidade(s) parada(s)** aguardando reengajamento."
 
-    # Capítulo operação (tarefas) — sem alarmismo.
+    # Capítulo Contratos — reajuste e movimentação, com a ressalva de qualidade.
+    cap_contratos = ""
+    if contratos.get("configured"):
+        mod = int(contratos.get("modified_today_count") or 0)
+        if mod:
+            cap_contratos = f"Nos contratos, **{mod} registro(s)** foram modificados hoje"
+            responsaveis = {
+                c.get("modified_by")
+                for c in (contratos.get("modified_today") or [])
+                if c.get("modified_by")
+            }
+            if responsaveis:
+                cap_contratos += f", movimentados por {', '.join(sorted(responsaveis)[:3])}"
+            cap_contratos += "."
+        if contratos.get("readjustment_configured") and contratos.get("readjustment_month_count"):
+            qtd_reaj = _num(contratos.get("readjustment_month_count"))
+            total_reaj = _moeda(contratos.get("readjustment_month_total"))
+            cap_contratos += (
+                f" No acumulado do mês, **{qtd_reaj} contrato(s)** já foram "
+                f"reajustados, somando **{total_reaj}** — número estimado pela "
+                "diferença entre valor atual e anterior, que pode não ser 100% "
+                "exato caso haja erro de preenchimento no contrato."
+            )
+
+    # Capítulo operação (tarefas) — sem alarmismo, só o fato.
     venc = int(tasks.get("tasks_overdue") or 0)
     cap_ops = ""
     if venc:
@@ -355,12 +434,13 @@ def _resumo_executivo_template(payload: dict[str, Any]) -> list[str]:
             "deve recair sobre as ligadas a negócios de maior valor."
         )
 
-    # Capítulo cliente (satisfação/cancelamento), se configurado.
+    # Capítulo cliente (satisfação/cancelamento) — o desfecho do relacionamento.
     cap_cliente = ""
     if sat.get("configured") and sat.get("responses"):
         cap_cliente += (
-            f"Do lado do cliente, a satisfação média ficou em **{_num(sat.get('avg_score'))}** "
-            f"com **{_num(sat.get('negative_count'))} avaliação(ões) negativa(s)**."
+            f"Do lado do cliente, a satisfação do dia ficou em **{_num(sat.get('avg_score'))}** "
+            f"({_num(sat.get('responses'))} resposta(s)), com "
+            f"**{_num(sat.get('negative_count'))} avaliação(ões) negativa(s)**."
         )
     if canc.get("configured") and canc.get("cancellations_count"):
         cap_cliente += (
@@ -368,20 +448,24 @@ def _resumo_executivo_template(payload: dict[str, Any]) -> list[str]:
             f"**{_moeda(canc.get('mrr_impact'))}** em MRR — atenção à retenção."
         )
 
-    # Fecho com direção.
+    # Fecho: a moral da história, com direção clara de ação.
     if altos:
         titulos = "; ".join(a.get("title", "") for a in alertas if a.get("severity") == "high")
         fecho = (
-            f"**Direção para hoje:** priorizar {titulos.lower()}. As ações detalhadas estão "
-            "na seção de Prioridades."
+            f"**A conclusão é direta:** os dados apontam para {titulos.lower()} como "
+            "prioridade — as ações detalhadas estão na seção de Prioridades, e adiar "
+            "significa deixar esse risco crescer amanhã."
         )
     else:
         fecho = (
-            "**Direção para hoje:** manter a cadência, acompanhar as variações sinalizadas e "
-            "antecipar follow-ups dos negócios de maior valor."
+            "**A conclusão é direta:** os números sustentam manter a cadência atual, "
+            "acompanhar as variações sinalizadas e antecipar os follow-ups dos "
+            "negócios de maior valor antes que virem urgência."
         )
 
     paragrafos = [abertura, cap_leads, cap_opp]
+    if cap_contratos:
+        paragrafos.append(cap_contratos.strip())
     if cap_ops:
         paragrafos.append(cap_ops)
     if cap_cliente:
@@ -434,7 +518,7 @@ def _conclusao_template(payload: dict[str, Any]) -> list[str]:
     """Conclusão objetiva, sempre ligada a métricas/alertas."""
     alertas = payload.get("alerts", []) or []
     altos = [a for a in alertas if a.get("severity") == "high"]
-    linhas = ["## 9. Conclusão", ""]
+    linhas = ["## 10. Conclusão", ""]
     if altos:
         titulos = "; ".join(a.get("title", "") for a in altos[:3])
         linhas.append(
@@ -495,8 +579,10 @@ def renderizar_relatorio(
     linhas.append("")
     linhas += _secao_cancelamentos(metrics.get("cancellations", {}) or {})
     linhas.append("")
+    linhas += _secao_contratos(metrics.get("contracts", {}) or {})
+    linhas.append("")
 
-    # 7-9. Alertas, prioridades e conclusão.
+    # 8-10. Alertas, prioridades e conclusão.
     linhas += _secao_alertas(alertas)
     linhas.append("")
     linhas += _secao_prioridades(alertas)

src/salesforce/extractors.py

@@ -408,6 +408,119 @@ class SalesforceExtractor:
         logger.info("Cancelamentos extraídos: %d.", len(df))
         return df
 
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # Extração — Contratos (modificações do dia + reajuste do mês)
+    # ------------------------------------------------------------------
+    def _campos_contrato(self, source: dict[str, Any], *extras: str) -> list[str]:
+        """Monta a lista de campos de contrato: base + opcionais configurados.
+
+        A base usa SOMENTE campos padrão do Salesforce (sempre disponíveis em
+        qualquer objeto), garantindo que "contratos modificados" funcione sem
+        exigir configuração alguma (regra 3: nunca inventar campos).
+        """
+        campos = list(_COLUNAS_CONTRATO_BASE)
+        for campo in (source.get("account_name_field"), *extras):
+            if campo and campo not in campos:
+                campos.append(campo)
+        return campos
+
+    def extrair_contratos_modificados(
+        self, dia: date, source: dict[str, Any]
+    ) -> pd.DataFrame:
+        """Extrai contratos modificados no dia (por ``LastModifiedDate``).
+
+        Usa apenas campos padrão (Id, Name, LastModifiedDate, LastModifiedBy)
+        — sempre disponíveis, sem exigir configuração. Se ``value_field``/
+        ``previous_value_field`` estiverem configurados, também são incluídos
+        (para o e-mail poder mostrar o valor atual do contrato modificado).
+
+        Args:
+            dia: Dia de referência.
+            source: Configuração ``contract_source``.
+
+        Returns:
+            DataFrame com os contratos modificados no dia (vazio se o objeto
+            de contrato não estiver configurado ou a consulta falhar).
+        """
+        objeto = source.get("object")
+        if not objeto:
+            return pd.DataFrame(columns=_COLUNAS_CONTRATO_BASE)
+
+        inicio, fim = intervalo_do_dia(dia, self._tz)
+        campos = self._campos_contrato(
+            source, source.get("value_field", ""), source.get("previous_value_field", "")
+        )
+        campos_ok = self._campos_validos(objeto, campos)
+        if "LastModifiedDate" not in campos_ok:
+            logger.warning("LastModifiedDate ausente em %s; contratos ignorados.", objeto)
+            return pd.DataFrame(columns=campos_ok)
+
+        soql = queries.registros_por_intervalo(
+            objeto, campos_ok, "LastModifiedDate",
+            para_soql_datetime(inicio), para_soql_datetime(fim),
+        )
+        try:
+            registros = self._client.query(soql)
+        except Exception as exc:  # fonte opcional não deve quebrar o agente
+            logger.warning("Falha ao extrair contratos modificados: %s", type(exc).__name__)
+            return pd.DataFrame(columns=campos_ok)
+        logger.info("Contratos modificados extraídos: %d.", len(registros))
+        return self._para_dataframe(registros, campos_ok)
+
+    def extrair_contratos_reajustados_mes(
+        self, dia: date, source: dict[str, Any]
+    ) -> pd.DataFrame:
+        """Extrai contratos reajustados no MÊS de referência (valor atual x anterior).
+
+        Módulo configurável (regra 16/17): requer ``value_field``,
+        ``previous_value_field`` e ``readjustment_date_field`` configurados em
+        ``contract_source``. Sem essa configuração, retorna DataFrame vazio —
+        a análise de reajuste permanece desativada, sem quebrar o pipeline.
+
+        Args:
+            dia: Dia de referência (usado para determinar o mês corrente).
+            source: Configuração ``contract_source``.
+
+        Returns:
+            DataFrame com os contratos reajustados no mês (vazio se
+            desativado ou a consulta falhar).
+        """
+        objeto = source.get("object")
+        date_field = source.get("readjustment_date_field")
+        value_field = source.get("value_field")
+        previous_field = source.get("previous_value_field")
+        if not (objeto and date_field and value_field and previous_field):
+            return pd.DataFrame(columns=_COLUNAS_CONTRATO_BASE)
+
+        inicio_mes = dia.replace(day=1)
+        fim_mes = (
+            inicio_mes.replace(year=inicio_mes.year + 1, month=1)
+            if inicio_mes.month == 12
+            else inicio_mes.replace(month=inicio_mes.month + 1)
+        )
+        campos = self._campos_contrato(
+            source, value_field, previous_field, source.get("readjustment_field", ""), date_field
+        )
+        campos_ok = self._campos_validos(objeto, campos)
+        if date_field not in campos_ok:
+            logger.warning(
+                "Campo de data de reajuste (%s) ausente em %s; módulo desativado.",
+                date_field, objeto,
+            )
+            return pd.DataFrame(columns=campos_ok)
+
+        soql = queries.registros_por_intervalo(
+            objeto, campos_ok, date_field,
+            para_soql_date(inicio_mes), para_soql_date(fim_mes),
+        )
+        try:
+            registros = self._client.query(soql)
+        except Exception as exc:
+            logger.warning("Falha ao extrair reajustes de contrato: %s", type(exc).__name__)
+            return pd.DataFrame(columns=campos_ok)
+        logger.info("Contratos reajustados no mês extraídos: %d.", len(registros))
+        return self._para_dataframe(registros, campos_ok)
+
 
 # ----------------------------------------------------------------------
 # Conversão de sentimento (categórico) em nota numérica
@@ -454,6 +567,16 @@ _COLUNAS_TASK = [
     "IsClosed",
 ]
 
+# Campos padrão de Contrato (sempre presentes, independente de configuração).
+_COLUNAS_CONTRATO_BASE = [
+    "Id",
+    "Name",
+    "CreatedDate",
+    "LastModifiedDate",
+    "LastModifiedById",
+    "LastModifiedBy.Name",
+]
+
 
 def _colunas_lead(fm: FieldMapping) -> list[str]:
     """Colunas esperadas de Lead, incluindo customizados."""

src/salesforce/queries.py

@@ -196,3 +196,31 @@ def registros_por_data(
     """
     cols = _campos(campos)
     return f"SELECT {cols} FROM {objeto} WHERE {date_field} = {dia_iso}"
+
+
+def registros_por_intervalo(
+    objeto: str, campos: list[str], date_field: str, inicio: str, fim: str
+) -> str:
+    """Monta uma consulta por intervalo [inicio, fim) em um campo configurável.
+
+    Diferente de :func:`registros_por_data` (igualdade exata), esta função
+    aceita um INTERVALO — necessário para campos ``datetime`` (ex.:
+    ``LastModifiedDate``, para "contratos modificados no dia") ou para
+    períodos maiores que um dia (ex.: "reajustes aplicados no mês"). Os
+    limites já devem vir formatados para SOQL (ver ``utils.date_utils``).
+
+    Args:
+        objeto: Nome da API do objeto (ex.: ``Contrato_oPT__c``).
+        campos: Lista de campos a selecionar.
+        date_field: Campo de data/datetime usado no filtro.
+        inicio: Limite inferior (inclusive), já formatado para SOQL.
+        fim: Limite superior (exclusivo), já formatado para SOQL.
+
+    Returns:
+        String SOQL pronta (``SELECT ... WHERE date_field >= inicio AND date_field < fim``).
+    """
+    cols = _campos(campos)
+    return (
+        f"SELECT {cols} FROM {objeto} "
+        f"WHERE {date_field} >= {inicio} AND {date_field} < {fim}"
+    )