fix(single-value): quando low==high, usar 0 como mínimo lógico; per-metric usa axis_min=0

fix(normalization): aplicar mesma curva (low→~60, high→~80) para todas as métricas, incluindo Cap Table

refactor(normalization): escala fixa 0-100; banda Napkin mapeada 60-80; compressão log acima do High; reverte y_max dinâmico

feat(scale): permite valores >100 para startup e ajusta limite radial dinâmico; normalização linear acima de 1.5x

fix(normalization): trata benchmark=0 em higher_better (ex.: Growth Pre-Seed)

feat: remover referências a Purple e permitir nome da Startup

chore: update .gitignore and napkin_plot.py for cleaner project structure

Adiciona app Streamlit para visualização de métricas Napkin Radar