Update modules/api.py

modules/api.py

@@ -4,6 +4,7 @@
 ✅ Usa prompts de ironia máxima
 ✅ Xingamento automático integrado
 ✅ Sistema emocional DistilBERT
+✅ TOTALMENTE ADAPTADO ao payload do index.js
 """
 import time
 import datetime
@@ -12,7 +13,7 @@ import os
 import json
 import random
 import re
-from typing import Dict, Any
+from typing import Dict, Any, List, Optional
 from flask import Blueprint, request, jsonify, make_response
 from loguru import logger
 from .contexto import Contexto
@@ -73,13 +74,14 @@ class MultiAPIManager:
     def _construir_prompt(
         self,
         mensagem: str,
-        historico: list,
+        historico: List[Dict[str, str]],
         mensagem_citada: str,
         analise: Dict[str, Any],
         usuario: str,
-        tipo_conversa: str
+        tipo_conversa: str,
+        reply_info: Optional[Dict] = None
     ) -> str:
-        """Constrói prompt usando config.py BRUTAL"""
+        """Constrói prompt usando config.py BRUTAL com adaptação para payload do index.js"""
         from datetime import datetime, timedelta
         agora = datetime.now() + timedelta(hours=config.TIMEZONE_OFFSET_HOURS)
         data_hora_atual = agora.strftime("%d de %B de %Y, %H:%M")
@@ -97,7 +99,7 @@ class MultiAPIManager:
         if any(p in mensagem.lower() for p in ["criou","criador","quem fez","desenvolveu","softedge","isaac"]):
             info_context = f"\n[INFO]: {empresa_info.get_resposta_sobre_empresa(mensagem, analise.get('tom_usuario') == 'formal')}\n"
         
-        # Reply context
+        # Reply context adaptado ao payload do index.js
         reply_context = ""
         if mensagem_citada:
             if mensagem_citada.startswith("[Respondendo à Akira:"):
@@ -105,12 +107,24 @@ class MultiAPIManager:
             else:
                 reply_context = f"\n[REPLY]: Usuário citou outra mensagem: '{mensagem_citada[:100]}...'"
         
-        # Histórico
+        # Usar reply_info do payload se disponível
+        if reply_info:
+            reply_to_bot = reply_info.get('reply_to_bot', False)
+            if reply_to_bot:
+                reply_context = f"\n[REPLY AO BOT]: Usuário respondeu diretamente à SUA mensagem."
+            else:
+                usuario_citado_nome = reply_info.get('usuario_citado_nome', 'alguém')
+                reply_context = f"\n[REPLY]: Usuário está respondendo à mensagem de {usuario_citado_nome}."
+        
+        # Histórico adaptado
         historico_texto = ""
         if historico:
             for msg in historico[-8:]:
                 role = msg.get("role", "user").upper()
                 content = msg.get("content", "")
+                # Remove prefixos do histórico para contexto
+                if content.startswith("[REPLY]"):
+                    content = f"(Respondendo) {content[7:]}"
                 historico_texto += f"{role}: {content}\n"
         
         # Modo de resposta
@@ -123,14 +137,16 @@ class MultiAPIManager:
         # Usuário privilegiado
         usuario_privilegiado = analise.get("usuario_privilegiado", False)
         nome_usuario = usuario
-        if usuario_privilegiado:
-            user_data = self.db.get_usuario_privilegiado(analise.get('numero', ''))
-            if user_data:
-                nome_usuario = user_data.get('nome_curto', usuario)
         
-        # CORREÇÃO AQUI: Removendo as barras invertidas problemáticas
+        # Tipo de conversa
         tipo_isolamento = "GRUPO" if tipo_conversa == "grupo" else "PRIVADO"
         
+        # Tipo de mensagem (áudio/texto)
+        tipo_mensagem = analise.get('tipo_mensagem', 'texto')
+        contexto_tipo_mensagem = ""
+        if tipo_mensagem == 'audio':
+            contexto_tipo_mensagem = "\n[NOTA]: O usuário enviou uma mensagem de áudio (transcrita pelo bot)."
+        
         # === USA PROMPTS DO CONFIG.PY (BRUTAL) ===
         prompt = f"""{config.PERSONA_BASE.format(
             humor=humor_atual,
@@ -151,22 +167,25 @@ class MultiAPIManager:
     usuario_privilegiado=usuario_privilegiado,
     pode_dar_comandos=usuario_privilegiado,
     reply_context=reply_context,
-    reply_to_bot=analise.get('reply_info', {}).get('reply_to_bot', False),
+    reply_to_bot=reply_info.get('reply_to_bot', False) if reply_info else False,
     tipo_isolamento=tipo_isolamento,
-    nome_usuario=nome_usuario
+    nome_usuario=nome_usuario,
+    contexto_tipo_mensagem=contexto_tipo_mensagem
 )}
 DATA/HORA LUANDA: {data_hora_atual}
 {info_context}
 HISTÓRICO:
 {historico_texto}
+{contexto_tipo_mensagem}
+{reply_context}
 USUÁRIO ({nome_usuario}): {mensagem}
 AKIRA:"""
         
-        logger.debug(f"Prompt: {len(prompt)} chars | modo: {modo_resposta}")
+        logger.debug(f"Prompt: {len(prompt)} chars | modo: {modo_resposta} | tipo: {tipo_conversa} | reply: {bool(reply_info)}")
         return prompt
 
-    def gerar_resposta(self, mensagem, historico, mensagem_citada, analise, usuario, tipo_conversa) -> str:
-        prompt = self._construir_prompt(mensagem, historico, mensagem_citada, analise, usuario, tipo_conversa)
+    def gerar_resposta(self, mensagem, historico, mensagem_citada, analise, usuario, tipo_conversa, reply_info=None) -> str:
+        prompt = self._construir_prompt(mensagem, historico, mensagem_citada, analise, usuario, tipo_conversa, reply_info)
        
         for _ in range(2):
             for api in config.API_FALLBACK_ORDER:
@@ -272,8 +291,11 @@ AKIRA:"""
     def _limpar_resposta(self, texto: str) -> str:
         if not texto:
             return "…"
+        # Remove formatação markdown
         texto = re.sub(r'[\*`_]+', '', texto)
-        texto = re.sub(r'(kkk|rsrs){4,}', 'kkk', texto, flags=re.I)
+        # Limita risadas excessivas
+        texto = re.sub(r'(kkk|rsrs|haha|kkkk){4,}', 'kkk', texto, flags=re.I)
+        # Limite de caracteres
         if len(texto) > 400:
             texto = texto[:397] + "..."
         return texto.strip()
@@ -290,7 +312,7 @@ class AkiraAPI:
         self.web_search = get_web_search()
         self._setup_routes()
         self._setup_trainer()
-        logger.success("✅ AKIRA V21 BRUTAL inicializada")
+        logger.success("✅ AKIRA V21 BRUTAL inicializada (adaptada ao index.js)")
 
     def _setup_trainer(self):
         if getattr(self.config, 'START_PERIODIC_TRAINER', False):
@@ -302,9 +324,16 @@ class AkiraAPI:
                 logger.error(f"Treinador falhou: {e}")
 
     def _get_user_context(self, numero: str, tipo_conversa: str, grupo_nome='', grupo_id=''):
-        key = f"grupo_{grupo_id}" if tipo_conversa == "grupo" and grupo_id else f"pv_{numero}"
+        # Se for grupo, usa grupo_id como chave
+        if tipo_conversa == "grupo" and grupo_id:
+            key = f"grupo_{grupo_id}"
+        else:
+            key = f"pv_{numero}"
+        
         if key in self.contexto_cache:
             return self.contexto_cache[key]
+        
+        # Usuário para contexto: grupo_id em grupos, número em PV
         usuario_para_contexto = grupo_id if tipo_conversa == "grupo" and grupo_id else numero
         ctx = Contexto(db=self.db, usuario=usuario_para_contexto)
         self.contexto_cache[key] = ctx
@@ -326,6 +355,27 @@ class AkiraAPI:
        
         return jsonify({'resposta': f"Reset feito! {resultado.get('itens_apagados',0)} itens apagados."})
 
+    def _processar_payload_indexjs(self, data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """Processa e extrai informações do payload do index.js"""
+        resultado = {
+            'numero': str(data.get('numero', '')).strip(),
+            'usuario': data.get('usuario', 'Anônimo').strip(),
+            'mensagem': data.get('mensagem', '').strip(),
+            'mensagem_citada': data.get('mensagem_citada', '').strip(),
+            'tipo_conversa': data.get('tipo_conversa', 'pv'),
+            'tipo_mensagem': data.get('tipo_mensagem', 'texto'),
+            'reply_info': data.get('reply_info'),
+            'grupo_id': data.get('grupo_id', ''),
+            'grupo_nome': data.get('grupo_nome', ''),
+            'is_reset': False
+        }
+        
+        # Detectar comando /reset
+        if resultado['mensagem'].strip().lower() == '/reset':
+            resultado['is_reset'] = True
+            
+        return resultado
+
     def _setup_routes(self):
         @self.api.before_request
         def handle_options():
@@ -345,33 +395,44 @@ class AkiraAPI:
         def akira_endpoint():
             try:
                 data = request.get_json() or {}
-                usuario = data.get('usuario', 'Anônimo')
-                numero = str(data.get('numero', '')).strip()
-                mensagem = data.get('mensagem', '').strip()
-                mensagem_citada = data.get('mensagem_citada', '').strip()
-                tipo_conversa = data.get('tipo_conversa', 'pv')
-                grupo_nome = data.get('grupo_nome', '')
-                grupo_id = data.get('grupo_id', '')
                 
-                logger.info(f"[{usuario}] ({numero}): {mensagem[:60]}")
+                # Processa payload no formato do index.js
+                payload = self._processar_payload_indexjs(data)
+                
+                numero = payload['numero']
+                usuario = payload['usuario']
+                mensagem = payload['mensagem']
+                mensagem_citada = payload['mensagem_citada']
+                tipo_conversa = payload['tipo_conversa']
+                tipo_mensagem = payload['tipo_mensagem']
+                reply_info = payload['reply_info']
+                
+                logger.info(f"[{usuario}] ({numero}) [{tipo_conversa}]: {mensagem[:60]}")
 
                 if not mensagem:
                     return jsonify({'error': 'mensagem obrigatória'}), 400
 
-                if mensagem.strip().lower() == '/reset':
+                # Comando /reset
+                if payload['is_reset']:
                     return self._handle_reset_command(numero, usuario)
 
                 # HORA RÁPIDA
-                if any(x in mensagem.lower() for x in ["hora", "horas", "que horas"]):
+                if any(x in mensagem.lower() for x in ["hora", "horas", "que horas", "quantas horas"]):
                     agora = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=config.TIMEZONE_OFFSET_HOURS)
                     return jsonify({'resposta': f"São {agora.strftime('%H:%M')} em Luanda."})
 
-                # BUSCA WEB (MODIFICADO: Agora funciona em qualquer tipo de conversa)
+                # BUSCA WEB - Agora mais inteligente
                 contexto_web = ""
                 # Palavras-chave que ativam busca web
-                palavras_busca = ["pesquisa", "web", "busca", "pesquisar", "procurar", "informações", "dados", "notícias", "clima", "tempo"]
+                palavras_busca = [
+                    "pesquisa", "web", "busca", "pesquisar", "procurar", 
+                    "informações", "dados", "notícias", "clima", "tempo",
+                    "quem é", "o que é", "onde fica", "como funciona"
+                ]
+                
                 tem_palavra_busca = any(palavra in mensagem.lower() for palavra in palavras_busca)
                 
+                # Detecção inteligente de intenção de busca
                 if tem_palavra_busca or WebSearch.detectar_intencao_busca(mensagem):
                     busca = WebSearch.detectar_intencao_busca(mensagem)
                     if busca == "noticias":
@@ -385,48 +446,62 @@ class AkiraAPI:
                         # Busca geral para qualquer termo
                         termos_busca = mensagem
                         # Remove palavras comuns para melhorar a busca
-                        for palavra in palavras_busca + ["qual", "é", "o", "a", "os", "as", "de", "da", "do", "em"]:
+                        palavras_comuns = palavras_busca + ["qual", "é", "o", "a", "os", "as", "de", "da", "do", "em", "no", "na", "como", "onde", "quando"]
+                        for palavra in palavras_comuns:
                             termos_busca = re.sub(rf'\b{palavra}\b', '', termos_busca, flags=re.I)
                         termos_busca = termos_busca.strip()
                         if termos_busca:
                             contexto_web = self.web_search.buscar_geral(termos_busca)
 
-                # CONTEXTO ISOLADO
-                contexto = self._get_user_context(numero, tipo_conversa, grupo_nome, grupo_id)
+                # CONTEXTO ISOLADO (com grupo_id se disponível)
+                grupo_id = data.get('grupo_id', '') or f"grupo_{numero}" if tipo_conversa == "grupo" else ""
+                contexto = self._get_user_context(numero, tipo_conversa, data.get('grupo_nome', ''), grupo_id)
                 historico = contexto.obter_historico_para_llm()
 
                 # USUÁRIO PRIVILEGIADO
                 privilegiado = self.db.is_usuario_privilegiado(numero)
 
-                # ANÁLISE
+                # ANÁLISE (com reply_info do payload)
                 analise = contexto.analisar_intencao_e_normalizar(mensagem, historico, mensagem_citada)
                 analise['usuario_privilegiado'] = privilegiado
                 analise['numero'] = numero
+                analise['tipo_mensagem'] = tipo_mensagem
+                
+                # Adiciona reply_info do payload à análise se disponível
+                if reply_info:
+                    analise['reply_info'] = reply_info
 
                 # WEB NO HISTÓRICO
                 hist_com_web = historico.copy()
                 if contexto_web:
                     hist_com_web.append({"role": "system", "content": f"INFO WEB: {contexto_web}"})
 
-                # GERA RESPOSTA
+                # GERA RESPOSTA (passa reply_info para o LLM)
                 resposta = self.llm_manager.gerar_resposta(
                     mensagem=mensagem,
                     historico=hist_com_web,
                     mensagem_citada=mensagem_citada,
                     analise=analise,
                     usuario=usuario,
-                    tipo_conversa=tipo_conversa
+                    tipo_conversa=tipo_conversa,
+                    reply_info=reply_info
                 )
 
-                # SALVA NO CONTEXTO
-                reply_info = analise.get('reply_info', {})
+                # SALVA NO CONTEXTO (com informações de reply)
+                is_reply = bool(mensagem_citada) or (reply_info is not None)
+                reply_to_bot = False
+                if reply_info:
+                    reply_to_bot = reply_info.get('reply_to_bot', False)
+                elif mensagem_citada and mensagem_citada.startswith("[Respondendo à Akira:"):
+                    reply_to_bot = True
+                
                 contexto.atualizar_contexto(
                     mensagem=mensagem,
                     resposta=resposta,
                     numero=numero,
-                    is_reply=bool(mensagem_citada),
-                    mensagem_original=mensagem_citada,
-                    reply_to_bot=reply_info.get('reply_to_bot', False)
+                    is_reply=is_reply,
+                    mensagem_original=mensagem_citada if mensagem_citada else None,
+                    reply_to_bot=reply_to_bot
                 )
 
                 # TREINAMENTO
@@ -437,14 +512,17 @@ class AkiraAPI:
                         mensagem=mensagem,
                         resposta=resposta,
                         numero=numero,
-                        is_reply=bool(mensagem_citada),
-                        mensagem_original=mensagem_citada,
-                        contexto=analise
+                        is_reply=is_reply,
+                        mensagem_original=mensagem_citada if mensagem_citada else None,
+                        contexto=analise,
+                        tipo_conversa=tipo_conversa,
+                        tipo_mensagem=tipo_mensagem
                     )
                 except Exception as e:
                     logger.warning(f"Erro ao registrar interação: {e}")
 
                 return jsonify({"resposta": resposta})
+                
             except Exception as e:
                 logger.error(f"Erro crítico /akira: {e}")
                 import traceback
@@ -458,7 +536,9 @@ class AkiraAPI:
                 "status": "AKIRA V21 BRUTAL RODANDO",
                 "hora_luanda": agora.strftime("%H:%M"),
                 "modelo_emocional": "DistilBERT",
-                "temperatura": config.TEMPERATURE
+                "temperatura": config.TEMPERATURE,
+                "adaptado_indexjs": True,
+                "endpoints": ["/akira", "/health", "/reset"]
             })
 
         @self.api.route('/reset', methods=['POST'])