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config/specialists_v13_6.yaml

@@ -1,104 +0,0 @@
-##PARA.AI/config/specialists_v13_6.yaml
-# =============================================================================
-# Configuração dos 7 Especialistas V13.6
-# DATA: 2026-01-16
-# =============================================================================
-
-specialists:
-  1:
-    name: "Segmentador"
-    class: "SpecialistSegmentador"
-    enabled: true
-    prompt_file: "prompts/fase1_segmentador.txt"
-    schema_file: "schemas/specialist_schemas/fase1_segmentacao.json"
-    system_prompt: "Você é um especialista em segmentação de acórdãos do TJPR."
-    llm_config:
-      model: "groq/llama-3.1-70b-versatile"
-      temperature: 0.2
-      max_tokens: 3000
-    max_retries: 3
-    retry_delay: 2
-
-  2:
-    name: "Metadados"
-    class: "SpecialistMetadados"
-    enabled: true
-    prompt_file: "prompts/fase2_metadados.txt"
-    schema_file: "schemas/specialist_schemas/fase2_metadados.json"
-    system_prompt: "Você é um especialista em extração de metadados jurídicos do TJPR."
-    llm_config:
-      model: "groq/llama-3.1-70b-versatile"
-      temperature: 0.1
-      max_tokens: 1500
-    max_retries: 3
-    retry_delay: 2
-
-  3:
-    name: "Classificador"
-    class: "SpecialistClassificador"
-    enabled: true
-    prompt_file: "prompts/fase3_classificador.txt"
-    schema_file: "schemas/specialist_schemas/fase3_classificacao.json"
-    system_prompt: "Você é um especialista em classificação de ramos do direito."
-    llm_config:
-      model: "groq/llama-3.1-70b-versatile"
-      temperature: 0.2
-      max_tokens: 1000
-    max_retries: 3
-    retry_delay: 2
-
-  4:
-    name: "Relatório"
-    class: "SpecialistRelatorio"
-    enabled: true
-    prompt_file: "prompts/fase4_relatorio.txt"
-    schema_file: "schemas/specialist_schemas/fase4_relatorio.json"
-    system_prompt: "Você é um especialista em análise de RELATÓRIOS de acórdãos."
-    llm_config:
-      model: "groq/llama-3.1-70b-versatile"
-      temperature: 0.3
-      max_tokens: 2500
-    max_retries: 3
-    retry_delay: 2
-
-  5:
-    name: "Fundamentação"
-    class: "SpecialistFundamentacao"
-    enabled: true
-    prompt_file: "prompts/fase4_fundamentacao.txt"
-    schema_file: "schemas/specialist_schemas/fase4_fundamentacao.json"
-    system_prompt: "Você é um especialista em análise de FUNDAMENTAÇÃO de acórdãos."
-    llm_config:
-      model: "groq/llama-3.1-70b-versatile"
-      temperature: 0.3
-      max_tokens: 3000
-    max_retries: 3
-    retry_delay: 2
-
-  6:
-    name: "Dispositivo"
-    class: "SpecialistDispositivo"
-    enabled: true
-    prompt_file: "prompts/fase4_dispositivo.txt"
-    schema_file: "schemas/specialist_schemas/fase4_dispositivo.json"
-    system_prompt: "Você é um especialista em análise de DISPOSITIVOS de acórdãos."
-    llm_config:
-      model: "groq/llama-3.1-70b-versatile"
-      temperature: 0.2
-      max_tokens: 2000
-    max_retries: 3
-    retry_delay: 2
-
-  7:
-    name: "Arquivista"
-    class: "SpecialistArquivista"
-    enabled: true
-    prompt_file: "prompts/fase5_arquivista.txt"
-    schema_file: "schemas/specialist_schemas/fase5_arquivista.json"
-    system_prompt: "Você é um arquivista especializado em análise meta-cognitiva de acórdãos."
-    llm_config:
-      model: "groq/llama-3.1-70b-versatile"
-      temperature: 0.4
-      max_tokens: 1500
-    max_retries: 3
-    retry_delay: 2

prompts/fase1_segmentador.txt

@@ -1,25 +0,0 @@
-Você é um especialista em segmentação de acórdãos do TJPR.
-
-TAREFA: Dividir o texto abaixo nas 3 seções estruturais.
-
-TEXTO COMPLETO:
-{inteiro_teor}
-
-IDENTIFIQUE E EXTRAIA:
-1. RELATÓRIO (início do texto até antes da fundamentação)
-2. FUNDAMENTAÇÃO (parte do relator com análise jurídica)
-3. DISPOSITIVO (decisão final, geralmente após "Ante o exposto")
-
-RETORNE JSON:
-{
-  "secoes_originais": {
-    "RELATORIO_texto_completo": "texto completo do relatório...",
-    "FUNDAMENTACAO_texto_completo": "texto completo da fundamentação...",
-    "DISPOSITIVO_texto_completo": "texto do dispositivo..."
-  }
-}
-
-IMPORTANTE:
-- Se não conseguir identificar uma seção, use null
-- Preserve o texto original (não resuma)
-- Identifique pelos marcadores textuais (É O RELATÓRIO, VOTO, DISPOSITIVO)

prompts/fase2_metadados.txt

@@ -1,36 +0,0 @@
-Você é um especialista em extração de metadados jurídicos do TJPR.
-
-TAREFA: Extrair informações estruturais objetivas do acórdão.
-
-EMENTA:
-{ementa}
-
-ÍNTEGRA (primeiras linhas):
-{inteiro_teor}
-
-EXTRAIA:
-1. tribunal: "TJPR"
-2. orgao_julgador: Nome da câmara/turma (ex: "1ª Câmara Cível")
-3. classe_processual: Tipo do processo (ex: "Apelação Cível")
-4. numeros_processo: Lista de números CNJ (ex: ["0001234-56.2023.8.16.0001"])
-5. relator: Nome completo do relator (ex: "Des. João Silva")
-6. data_julgamento: Data no formato YYYY-MM-DD
-7. data_publicacao: Data de publicação (se houver)
-
-RETORNE JSON:
-{
-  "metadados": {
-    "tribunal": "TJPR",
-    "orgao_julgador": "...",
-    "classe_processual": "...",
-    "numeros_processo": ["..."],
-    "relator": "...",
-    "data_julgamento": "YYYY-MM-DD",
-    "data_publicacao": "YYYY-MM-DD"
-  }
-}
-
-IMPORTANTE:
-- Use null se informação não estiver explícita
-- Data deve ser ISO 8601 (YYYY-MM-DD)
-- Números de processo devem incluir traços/pontos

prompts/fase3_classificador.txt

@@ -1,44 +0,0 @@
-Você é um especialista em classificação de ramos do direito.
-
-TAREFA: Classificar o acórdão abaixo em ramos do direito.
-
-EMENTA:
-{ementa}
-
-CLASSE PROCESSUAL: {metadados}
-
-CLASSIFIQUE EM UM DOS RAMOS:
-- Direito Civil
-- Direito do Consumidor
-- Direito Penal
-- Direito Processual Civil
-- Direito Processual Penal
-- Direito Tributário
-- Direito Administrativo
-- Direito de Família
-- Direito do Trabalho
-- Direito Empresarial
-- Direito Constitucional
-- Direito Ambiental
-- Outros
-
-RETORNE JSON:
-{
-  "classificacao_tematica": {
-    "RAMO_EXPECIALIZACAO_DIREITO": {
-      "descricao": "Direito Civil",
-      "relevancia_para_caso": 85
-    },
-    "ramos_secundarios": [
-      {
-        "descricao": "Direito Processual Civil",
-        "relevancia_para_caso": 30
-      }
-    ]
-  }
-}
-
-IMPORTANTE:
-- relevancia_para_caso: 0-100 (quão central é esse ramo para o caso)
-- ramos_secundarios: máximo 2 ramos
-- Use "Outros" se não se encaixar em nenhum

prompts/fase4_dispositivo.txt

@@ -1,50 +0,0 @@
-Você é um especialista em análise de DISPOSITIVOS de acórdãos.
-
-TAREFA: Extrair o RESULTADO do julgamento e pedidos.
-
-SEÇÃO DISPOSITIVO:
-{DISPOSITIVO_texto}
-
-EMENTA:
-{ementa}
-
-EXTRAIA:
-1. resultado: "PROVIDO", "IMPROVIDO", "PARCIALMENTE_PROVIDO", "NAO_CONHECIDO", "EXTINTO_SEM_RESOLUCAO_MERITO", "PREJUDICADO"
-2. sintese_decisao (máx 80 chars): Resumo da decisão em uma linha
-3. mapa_pedidos: Lista de pedidos (máx 5):
-   - pedido: Descrição do pedido
-   - parte: Quem pediu
-   - foi_conhecido: true/false
-   - resultado_pedido: "deferido", "indeferido", "parcialmente_deferido"
-   - fundamento_decisivo: Por que foi deferido/indeferido (máx 120 chars)
-4. votacao (se houver):
-   - unanime: true/false
-   - votos_favoraveis: número
-   - votos_contrarios: número
-
-RETORNE JSON:
-{
-  "DECISAO": {
-    "resultado": "PROVIDO",
-    "sintese_decisao": "Recurso provido...",
-    "mapa_pedidos": [
-      {
-        "pedido": "Indenização por danos morais",
-        "parte": "autor",
-        "foi_conhecido": true,
-        "resultado_pedido": "deferido",
-        "fundamento_decisivo": "Comprovado dano moral..."
-      }
-    ],
-    "etiquetas_decisao": ["#provido"],
-    "votacao": {
-      "unanime": true,
-      "votos_favoraveis": 3,
-      "votos_contrarios": 0
-    }
-  }
-}
-
-IMPORTANTE:
-- resultado deve ser EXATAMENTE um dos enums
-- Máximo 5 pedidos

prompts/fase4_fundamentacao.txt

@@ -1,45 +0,0 @@
-Você é um especialista em análise de FUNDAMENTAÇÃO de acórdãos.
-
-TAREFA: Extrair as TESES DO RELATOR da fundamentação.
-
-SEÇÃO FUNDAMENTAÇÃO:
-{FUNDAMENTACAO_texto}
-
-EXTRAIA:
-1. sintese_conectora_fundamentacao (máx 80 chars): Resumo da linha argumentativa
-2. teses_relator: Lista de teses (máx 5), onde cada tese tem:
-   - nucleo_logico_argumentativo (máx 120 chars): Argumento jurídico
-   - peso_merito (0-100): Importância no julgamento
-   - fundamentos_legal: Lista de fundamentos (máx 3):
-     * tipo: "lei", "jurisprudencia", "sumula", "principio", "doutrina"
-     * citacao_fonte: Referência completa (ex: "Art. 927 do CC", "STJ REsp 123456")
-     * nucleo_logico: Resumo do fundamento (máx 120 chars)
-   - etiquetas_semanticas: Tags (#responsabilidade_civil, etc)
-3. etiquetas_fundamentacao: Tags gerais
-
-RETORNE JSON:
-{
-  "FUNDAMENTACAO": {
-    "sintese_conectora_fundamentacao": "Resumo...",
-    "teses_relator": [
-      {
-        "nucleo_logico_argumentativo": "Argumento...",
-        "peso_merito": 85,
-        "fundamentos_legal": [
-          {
-            "tipo": "lei",
-            "citacao_fonte": "Art. 927 do Código Civil",
-            "nucleo_logico": "Responsabilidade objetiva..."
-          }
-        ],
-        "etiquetas_semanticas": ["#responsabilidade_civil"]
-      }
-    ],
-    "etiquetas_fundamentacao": ["#tag1"]
-  }
-}
-
-IMPORTANTE:
-- Máximo 5 teses do relator
-- Máximo 3 fundamentos legais por tese
-- Tags em minúsculas com #

prompts/fase4_relatorio.txt

@@ -1,41 +0,0 @@
-Você é um especialista em análise de RELATÓRIOS de acórdãos.
-
-TAREFA: Extrair as TESES DAS PARTES do relatório abaixo.
-
-SEÇÃO RELATÓRIO:
-{RELATORIO_texto}
-
-METADADOS:
-{metadados}
-
-EXTRAIA:
-1. sintese_conectora_narrativa (máx 80 chars): Resumo dos fatos em UMA linha
-2. teses_fragmentadas: Lista de teses (máx 5), onde cada tese tem:
-   - parte: "recorrente", "recorrido", "autor", "reu", "apelante", "apelado", "agravante", "agravado"
-   - nucleo_logico_argumentativo (máx 120 chars): Essência do argumento
-   - peso_merito (0-100): Importância da tese no caso
-   - elementos_factuais: Lista de fatos (máx 3, cada um 80 chars)
-   - etiquetas_semanticas: Tags (#indenizacao, #dano_moral, etc)
-3. etiquetas_relatorio: Tags gerais do relatório
-
-RETORNE JSON:
-{
-  "RELATORIO": {
-    "sintese_conectora_narrativa": "Resumo curto...",
-    "teses_fragmentadas": [
-      {
-        "parte": "recorrente",
-        "nucleo_logico_argumentativo": "Argumento principal...",
-        "peso_merito": 80,
-        "elementos_factuais": ["Fato 1", "Fato 2"],
-        "etiquetas_semanticas": ["#tag1", "#tag2"]
-      }
-    ],
-    "etiquetas_relatorio": ["#tag1", "#tag2"]
-  }
-}
-
-IMPORTANTE:
-- Seja conciso
-- Máximo 5 teses
-- Tags em minúsculas com # (ex: #dano_moral)

prompts/fase5_arquivista.txt

@@ -1,34 +0,0 @@
-Você é um arquivista especializado em análise meta-cognitiva de acórdãos.
-
-TAREFA: Avaliar a QUALIDADE e COMPLEXIDADE do caso processado.
-
-JSON COMPLETO PROCESSADO:
-{context}
-
-ANALISE:
-1. grau_confianca: "alta", "media", "baixa", "muito_baixa"
-   - Baseado em: completude dos campos, consistência lógica, clareza
-2. justificativa_confianca: Por que esse grau (máx 150 chars)
-3. complexidade_caso: "baixa", "media", "alta", "muito_alta"
-   - Considere: número de teses, fundamentos legais, pedidos
-4. relevancia_jurisprudencial: "baixa", "media", "alta", "leading_case"
-   - Casos inovadores, precedentes importantes = alta
-5. alertas_qualidade: Lista de problemas (se houver):
-   - "texto_incompleto", "citacoes_imprecisas", "inconsistencia_logica", 
-     "falta_fundamentacao", "contradicao_interna"
-
-RETORNE JSON:
-{
-  "analise_arquivista": {
-    "grau_confianca": "alta",
-    "justificativa_confianca": "Todos os campos preenchidos...",
-    "complexidade_caso": "media",
-    "relevancia_jurisprudencial": "media",
-    "alertas_qualidade": []
-  }
-}
-
-IMPORTANTE:
-- Seja crítico mas justo
-- Se houver campos vazios, reduzir confiança
-- Máximo 3 alertas

schemas/specialist_schemas/fase1_segmentacao.json

@@ -1,33 +0,0 @@
-{
-  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
-  "title": "Schema Especialista 1 - Segmentador",
-  "type": "object",
-  "required": [
-    "secoes_originais"
-  ],
-  "properties": {
-    "secoes_originais": {
-      "type": "object",
-      "properties": {
-        "RELATORIO_texto_completo": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ]
-        },
-        "FUNDAMENTACAO_texto_completo": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ]
-        },
-        "DISPOSITIVO_texto_completo": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ]
-        }
-      }
-    }
-  }
-}

schemas/specialist_schemas/fase2_metadados.json

@@ -1,70 +0,0 @@
-{
-  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
-  "title": "Schema Especialista 2 - Metadados",
-  "type": "object",
-  "required": [
-    "metadados"
-  ],
-  "properties": {
-    "metadados": {
-      "type": "object",
-      "required": [
-        "tribunal",
-        "numeros_processo",
-        "data_julgamento"
-      ],
-      "properties": {
-        "tribunal": {
-          "type": "string",
-          "const": "TJPR"
-        },
-        "orgao_julgador": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ]
-        },
-        "classe_processual": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ]
-        },
-        "numeros_processo": {
-          "type": "array",
-          "items": {
-            "type": "string"
-          },
-          "minItems": 1
-        },
-        "relator": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ]
-        },
-        "data_julgamento": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ],
-          "pattern": "^\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}$"
-        },
-        "data_publicacao": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ],
-          "pattern": "^\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}$"
-        },
-        "url_original": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ],
-          "format": "uri"
-        }
-      }
-    }
-  }
-}

schemas/specialist_schemas/fase3_classificacao.json

@@ -1,67 +0,0 @@
-{
-  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
-  "title": "Schema Especialista 3 - Classificador",
-  "type": "object",
-  "required": [
-    "classificacao_tematica"
-  ],
-  "properties": {
-    "classificacao_tematica": {
-      "type": "object",
-      "required": [
-        "RAMO_EXPECIALIZACAO_DIREITO"
-      ],
-      "properties": {
-        "RAMO_EXPECIALIZACAO_DIREITO": {
-          "type": "object",
-          "required": [
-            "descricao",
-            "relevancia_para_caso"
-          ],
-          "properties": {
-            "descricao": {
-              "type": "string",
-              "enum": [
-                "Direito Civil",
-                "Direito do Consumidor",
-                "Direito Penal",
-                "Direito Processual Civil",
-                "Direito Processual Penal",
-                "Direito Tributário",
-                "Direito Administrativo",
-                "Direito de Família",
-                "Direito do Trabalho",
-                "Direito Empresarial",
-                "Direito Constitucional",
-                "Direito Ambiental",
-                "Outros"
-              ]
-            },
-            "relevancia_para_caso": {
-              "type": "integer",
-              "minimum": 0,
-              "maximum": 100
-            }
-          }
-        },
-        "ramos_secundarios": {
-          "type": "array",
-          "items": {
-            "type": "object",
-            "properties": {
-              "descricao": {
-                "type": "string"
-              },
-              "relevancia_para_caso": {
-                "type": "integer",
-                "minimum": 0,
-                "maximum": 100
-              }
-            }
-          },
-          "maxItems": 2
-        }
-      }
-    }
-  }
-}

schemas/specialist_schemas/fase4_dispositivo.json

@@ -1,103 +0,0 @@
-{
-  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
-  "title": "Schema Especialista 6 - Dispositivo",
-  "type": "object",
-  "required": [
-    "DECISAO"
-  ],
-  "properties": {
-    "DECISAO": {
-      "type": "object",
-      "required": [
-        "resultado",
-        "mapa_pedidos"
-      ],
-      "properties": {
-        "resultado": {
-          "type": "string",
-          "enum": [
-            "PROVIDO",
-            "IMPROVIDO",
-            "PARCIALMENTE_PROVIDO",
-            "NAO_CONHECIDO",
-            "EXTINTO_SEM_RESOLUCAO_MERITO",
-            "PREJUDICADO"
-          ]
-        },
-        "sintese_decisao": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ],
-          "maxLength": 80
-        },
-        "mapa_pedidos": {
-          "type": "array",
-          "items": {
-            "type": "object",
-            "required": [
-              "pedido",
-              "parte"
-            ],
-            "properties": {
-              "pedido": {
-                "type": "string"
-              },
-              "parte": {
-                "type": "string"
-              },
-              "foi_conhecido": {
-                "type": "boolean"
-              },
-              "resultado_pedido": {
-                "type": [
-                  "string",
-                  "null"
-                ],
-                "enum": [
-                  "deferido",
-                  "indeferido",
-                  "parcialmente_deferido",
-                  null
-                ]
-              },
-              "fundamento_decisivo": {
-                "type": [
-                  "string",
-                  "null"
-                ],
-                "maxLength": 120
-              }
-            }
-          }
-        },
-        "etiquetas_decisao": {
-          "type": "array",
-          "items": {
-            "type": "string",
-            "pattern": "^#[a-z_]+$"
-          }
-        },
-        "votacao": {
-          "type": [
-            "object",
-            "null"
-          ],
-          "properties": {
-            "unanime": {
-              "type": "boolean"
-            },
-            "votos_favoraveis": {
-              "type": "integer",
-              "minimum": 0
-            },
-            "votos_contrarios": {
-              "type": "integer",
-              "minimum": 0
-            }
-          }
-        }
-      }
-    }
-  }
-}

schemas/specialist_schemas/fase4_fundamentacao.json

@@ -1,92 +0,0 @@
-{
-  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
-  "title": "Schema Especialista 5 - Fundamentação",
-  "type": "object",
-  "required": [
-    "FUNDAMENTACAO"
-  ],
-  "properties": {
-    "FUNDAMENTACAO": {
-      "type": "object",
-      "required": [
-        "teses_relator"
-      ],
-      "properties": {
-        "sintese_conectora_fundamentacao": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ],
-          "maxLength": 80
-        },
-        "teses_relator": {
-          "type": "array",
-          "items": {
-            "type": "object",
-            "required": [
-              "nucleo_logico_argumentativo"
-            ],
-            "properties": {
-              "nucleo_logico_argumentativo": {
-                "type": "string",
-                "maxLength": 120
-              },
-              "peso_merito": {
-                "type": "integer",
-                "minimum": 0,
-                "maximum": 100
-              },
-              "fundamentos_legal": {
-                "type": "array",
-                "items": {
-                  "type": "object",
-                  "required": [
-                    "tipo",
-                    "citacao_fonte"
-                  ],
-                  "properties": {
-                    "tipo": {
-                      "type": "string",
-                      "enum": [
-                        "lei",
-                        "jurisprudencia",
-                        "sumula",
-                        "principio",
-                        "doutrina"
-                      ]
-                    },
-                    "citacao_fonte": {
-                      "type": "string",
-                      "maxLength": 200
-                    },
-                    "nucleo_logico": {
-                      "type": [
-                        "string",
-                        "null"
-                      ],
-                      "maxLength": 120
-                    }
-                  }
-                }
-              },
-              "etiquetas_semanticas": {
-                "type": "array",
-                "items": {
-                  "type": "string",
-                  "pattern": "^#[a-z_]+$"
-                }
-              }
-            }
-          }
-        },
-        "etiquetas_fundamentacao": {
-          "type": "array",
-          "items": {
-            "type": "string",
-            "pattern": "^#[a-z_]+$"
-          }
-        }
-      }
-    }
-  }
-}

schemas/specialist_schemas/fase4_relatorio.json

@@ -1,81 +0,0 @@
-{
-  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
-  "title": "Schema Especialista 4 - Relatório",
-  "type": "object",
-  "required": [
-    "RELATORIO"
-  ],
-  "properties": {
-    "RELATORIO": {
-      "type": "object",
-      "required": [
-        "teses_fragmentadas",
-        "etiquetas_relatorio"
-      ],
-      "properties": {
-        "sintese_conectora_narrativa": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ],
-          "maxLength": 80
-        },
-        "teses_fragmentadas": {
-          "type": "array",
-          "items": {
-            "type": "object",
-            "required": [
-              "parte",
-              "nucleo_logico_argumentativo"
-            ],
-            "properties": {
-              "parte": {
-                "type": "string",
-                "enum": [
-                  "autor",
-                  "reu",
-                  "recorrente",
-                  "recorrido",
-                  "apelante",
-                  "apelado",
-                  "agravante",
-                  "agravado"
-                ]
-              },
-              "nucleo_logico_argumentativo": {
-                "type": "string",
-                "maxLength": 120
-              },
-              "peso_merito": {
-                "type": "integer",
-                "minimum": 0,
-                "maximum": 100
-              },
-              "elementos_factuais": {
-                "type": "array",
-                "items": {
-                  "type": "string",
-                  "maxLength": 80
-                }
-              },
-              "etiquetas_semanticas": {
-                "type": "array",
-                "items": {
-                  "type": "string",
-                  "pattern": "^#[a-z_]+$"
-                }
-              }
-            }
-          }
-        },
-        "etiquetas_relatorio": {
-          "type": "array",
-          "items": {
-            "type": "string",
-            "pattern": "^#[a-z_]+$"
-          }
-        }
-      }
-    }
-  }
-}

schemas/specialist_schemas/fase5_arquivista.json

@@ -1,74 +0,0 @@
-{
-  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
-  "title": "Schema Especialista 7 - Arquivista",
-  "type": "object",
-  "required": [
-    "analise_arquivista"
-  ],
-  "properties": {
-    "analise_arquivista": {
-      "type": "object",
-      "required": [
-        "grau_confianca"
-      ],
-      "properties": {
-        "grau_confianca": {
-          "type": "string",
-          "enum": [
-            "alta",
-            "media",
-            "baixa",
-            "muito_baixa"
-          ]
-        },
-        "justificativa_confianca": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ],
-          "maxLength": 150
-        },
-        "complexidade_caso": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ],
-          "enum": [
-            "baixa",
-            "media",
-            "alta",
-            "muito_alta",
-            null
-          ]
-        },
-        "relevancia_jurisprudencial": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ],
-          "enum": [
-            "baixa",
-            "media",
-            "alta",
-            "leading_case",
-            null
-          ]
-        },
-        "alertas_qualidade": {
-          "type": "array",
-          "items": {
-            "type": "string",
-            "enum": [
-              "texto_incompleto",
-              "citacoes_imprecisas",
-              "inconsistencia_logica",
-              "falta_fundamentacao",
-              "erro_processual",
-              "contradicao_interna"
-            ]
-          }
-        }
-      }
-    }
-  }
-}

specialists/__init__.py

@@ -1,25 +0,0 @@
-##PARA.AI/specialists/__init__.py
-"""
-Specialists Module - Especialistas V13.6 nativos
-DATA: 2026-01-16
-"""
-
-from .specialist_segmentador import SpecialistSegmentador
-from .specialist_metadados import SpecialistMetadados
-from .specialist_classificador import SpecialistClassificador
-from .specialist_relatorio import SpecialistRelatorio
-from .specialist_fundamentacao import SpecialistFundamentacao
-from .specialist_dispositivo import SpecialistDispositivo
-from .specialist_arquivista import SpecialistArquivista
-
-__all__ = [
-    'SpecialistSegmentador',
-    'SpecialistMetadados',
-    'SpecialistClassificador',
-    'SpecialistRelatorio',
-    'SpecialistFundamentacao',
-    'SpecialistDispositivo',
-    'SpecialistArquivista'
-]
-
-__version__ = "13.6.0"

specialists/specialist_arquivista.py

@@ -1,45 +0,0 @@
-##PARA.AI/specialists/specialist_arquivista.py
-"""
-ESPECIALISTA 7: Arquivista
-FASE 5 - Análise meta-cognitiva e avaliação de qualidade
-"""
-from typing import Dict, Any
-from core.base_specialist import BaseSpecialist
-
-
-class SpecialistArquivista(BaseSpecialist):
-    """
-    Especialista em análise meta-cognitiva
-
-    RESPONSABILIDADE:
-    - Avaliar grau de confiança do processamento
-    - Analisar complexidade do caso
-    - Avaliar relevância jurisprudencial
-    - Identificar alertas de qualidade
-    - Análise dialética das partes (arquétipos)
-
-    INPUT: JSON COMPLETO de FASE 1-4
-    OUTPUT: analise_arquivista {...}
-    DEPENDÊNCIAS: FASE 4 COMPLETA (todos os especialistas anteriores)
-    """
-
-    def __init__(self, config_path: str, llm_manager, schema_validator=None):
-        super().__init__(
-            specialist_id=7,
-            config_path=config_path,
-            llm_manager=llm_manager,
-            schema_validator=schema_validator
-        )
-
-    def _get_empty_structure(self) -> Dict[str, Any]:
-        """Estrutura vazia em caso de falha total"""
-        return {
-            "analise_arquivista": {
-                "grau_confianca": "baixa",
-                "justificativa_confianca": None,
-                "partes": [],
-                "complexidade_caso": None,
-                "relevancia_jurisprudencial": None,
-                "alertas_qualidade": []
-            }
-        }

specialists/specialist_classificador.py

@@ -1,42 +0,0 @@
-##PARA.AI/specialists/specialist_classificador.py
-"""
-ESPECIALISTA 3: Classificador
-FASE 3 - Classifica ramo do direito e assuntos
-"""
-from typing import Dict, Any
-from core.base_specialist import BaseSpecialist
-
-
-class SpecialistClassificador(BaseSpecialist):
-    """
-    Especialista em classificação temática de acórdãos
-
-    RESPONSABILIDADE:
-    - Identificar ramo principal do direito
-    - Atribuir relevância (0-100) ao ramo principal
-    - Identificar ramos secundários (se houver)
-
-    INPUT: ementa + metadados (de FASE 2)
-    OUTPUT: classificacao_tematica
-    DEPENDÊNCIAS: FASE 2 (Metadados)
-    """
-
-    def __init__(self, config_path: str, llm_manager, schema_validator=None):
-        super().__init__(
-            specialist_id=3,
-            config_path=config_path,
-            llm_manager=llm_manager,
-            schema_validator=schema_validator
-        )
-
-    def _get_empty_structure(self) -> Dict[str, Any]:
-        """Estrutura vazia em caso de falha total"""
-        return {
-            "classificacao_tematica": {
-                "RAMO_EXPECIALIZACAO_DIREITO": {
-                    "descricao": "Outros",
-                    "relevancia_para_caso": 50
-                },
-                "ramos_secundarios": []
-            }
-        }

specialists/specialist_dispositivo.py

@@ -1,44 +0,0 @@
-##PARA.AI/specialists/specialist_dispositivo.py
-"""
-ESPECIALISTA 6: Dispositivo
-FASE 4.3 - Extrai DECISÃO e resultado do julgamento
-"""
-from typing import Dict, Any
-from core.base_specialist import BaseSpecialist
-
-
-class SpecialistDispositivo(BaseSpecialist):
-    """
-    Especialista em extração de decisões
-
-    RESPONSABILIDADE:
-    - Identificar resultado (PROVIDO, IMPROVIDO, etc)
-    - Extrair mapa de pedidos (o que foi pedido vs concedido)
-    - Identificar votação (unânime ou não)
-    - Síntese da decisão
-
-    INPUT: DISPOSITIVO_texto_completo + ementa + metadados
-    OUTPUT: DECISAO {...}
-    DEPENDÊNCIAS: FASE 1, 2
-    EXECUTA EM: PARALELO (com Relatório e Fundamentação)
-    """
-
-    def __init__(self, config_path: str, llm_manager, schema_validator=None):
-        super().__init__(
-            specialist_id=6,
-            config_path=config_path,
-            llm_manager=llm_manager,
-            schema_validator=schema_validator
-        )
-
-    def _get_empty_structure(self) -> Dict[str, Any]:
-        """Estrutura vazia em caso de falha total"""
-        return {
-            "DECISAO": {
-                "resultado": None,
-                "sintese_decisao": None,
-                "mapa_pedidos": [],
-                "etiquetas_decisao": [],
-                "votacao": None
-            }
-        }

specialists/specialist_fundamentacao.py

@@ -1,42 +0,0 @@
-##PARA.AI/specialists/specialist_fundamentacao.py
-"""
-ESPECIALISTA 5: Fundamentação
-FASE 4.2 - Extrai teses do RELATOR da fundamentação
-"""
-from typing import Dict, Any
-from core.base_specialist import BaseSpecialist
-
-
-class SpecialistFundamentacao(BaseSpecialist):
-    """
-    Especialista em extração de teses do RELATOR
-
-    RESPONSABILIDADE:
-    - Extrair argumentos jurídicos do relator
-    - Identificar fundamentos legais (leis, jurisprudência, súmulas)
-    - Gerar etiquetas semânticas
-    - Síntese conectora da fundamentação
-
-    INPUT: FUNDAMENTACAO_texto_completo + metadados
-    OUTPUT: FUNDAMENTACAO {...}
-    DEPENDÊNCIAS: FASE 1, 2
-    EXECUTA EM: PARALELO (com Relatório e Dispositivo)
-    """
-
-    def __init__(self, config_path: str, llm_manager, schema_validator=None):
-        super().__init__(
-            specialist_id=5,
-            config_path=config_path,
-            llm_manager=llm_manager,
-            schema_validator=schema_validator
-        )
-
-    def _get_empty_structure(self) -> Dict[str, Any]:
-        """Estrutura vazia em caso de falha total"""
-        return {
-            "FUNDAMENTACAO": {
-                "sintese_conectora_fundamentacao": None,
-                "teses_relator": [],
-                "etiquetas_fundamentacao": []
-            }
-        }

specialists/specialist_metadados.py

@@ -1,52 +0,0 @@
-##PARA.AI/specialists/specialist_metadados.py
-"""
-ESPECIALISTA 2: Metadados
-FASE 2 - Extrai metadados estruturais do acórdão
-"""
-from typing import Dict, Any
-from core.base_specialist import BaseSpecialist
-
-
-class SpecialistMetadados(BaseSpecialist):
-    """
-    Especialista em extração de metadados estruturais
-
-    RESPONSABILIDADE:
-    - Tribunal, órgão julgador, classe processual
-    - Números de processo (formato CNJ)
-    - Relator, data de julgamento, data de publicação
-    - URL original
-    - Hashes SHA-256
-
-    INPUT: ementa + inteiro_teor + secoes_originais (de FASE 1)
-    OUTPUT: metadados + hashes
-    DEPENDÊNCIAS: FASE 1 (Segmentação)
-    """
-
-    def __init__(self, config_path: str, llm_manager, schema_validator=None):
-        super().__init__(
-            specialist_id=2,
-            config_path=config_path,
-            llm_manager=llm_manager,
-            schema_validator=schema_validator
-        )
-
-    def _get_empty_structure(self) -> Dict[str, Any]:
-        """Estrutura vazia em caso de falha total"""
-        return {
-            "metadados": {
-                "tribunal": "TJPR",
-                "orgao_julgador": None,
-                "classe_processual": None,
-                "numeros_processo": [],
-                "relator": None,
-                "data_julgamento": None,
-                "data_publicacao": None,
-                "url_original": None
-            },
-            "hashes": {
-                "hash_numero_processo": None,
-                "hash_ementa": None,
-                "hash_inteiro_teor": None
-            }
-        }

specialists/specialist_relatorio.py

@@ -1,43 +0,0 @@
-##PARA.AI/specialists/specialist_relatorio.py
-"""
-ESPECIALISTA 4: Relatório
-FASE 4.1 - Extrai teses das PARTES do relatório
-"""
-from typing import Dict, Any
-from core.base_specialist import BaseSpecialist
-
-
-class SpecialistRelatorio(BaseSpecialist):
-    """
-    Especialista em extração de teses das PARTES
-
-    RESPONSABILIDADE:
-    - Extrair teses do autor/recorrente
-    - Extrair teses do réu/recorrido
-    - Identificar elementos factuais
-    - Gerar etiquetas semânticas (#tags)
-    - Síntese conectora narrativa (máx 80 chars)
-
-    INPUT: RELATORIO_texto_completo + metadados + classificacao
-    OUTPUT: RELATORIO {...}
-    DEPENDÊNCIAS: FASE 1, 2, 3
-    EXECUTA EM: PARALELO (com Fundamentação e Dispositivo)
-    """
-
-    def __init__(self, config_path: str, llm_manager, schema_validator=None):
-        super().__init__(
-            specialist_id=4,
-            config_path=config_path,
-            llm_manager=llm_manager,
-            schema_validator=schema_validator
-        )
-
-    def _get_empty_structure(self) -> Dict[str, Any]:
-        """Estrutura vazia em caso de falha total"""
-        return {
-            "RELATORIO": {
-                "sintese_conectora_narrativa": None,
-                "teses_fragmentadas": [],
-                "etiquetas_relatorio": []
-            }
-        }

specialists/specialist_segmentador.py

@@ -1,42 +0,0 @@
-##PARA.AI/specialists/specialist_segmentador.py
-"""
-ESPECIALISTA 1: Segmentador
-FASE 1 - Segmenta inteiro teor em RELATÓRIO + FUNDAMENTAÇÃO + DISPOSITIVO
-"""
-from typing import Dict, Any
-from core.base_specialist import BaseSpecialist
-
-
-class SpecialistSegmentador(BaseSpecialist):
-    """
-    Especialista em segmentação tripartite de acórdãos
-
-    RESPONSABILIDADE:
-    - Identificar onde começa/termina RELATÓRIO
-    - Identificar onde começa/termina FUNDAMENTAÇÃO
-    - Identificar onde começa/termina DISPOSITIVO
-
-    INPUT: inteiro_teor_bruto (texto completo)
-    OUTPUT: 3 campos de texto segmentados
-    DEPENDÊNCIAS: NENHUMA (é o primeiro)
-    """
-
-    def __init__(self, config_path: str, llm_manager, schema_validator=None):
-        super().__init__(
-            specialist_id=1,
-            config_path=config_path,
-            llm_manager=llm_manager,
-            schema_validator=schema_validator
-        )
-
-    def _get_empty_structure(self) -> Dict[str, Any]:
-        """Estrutura vazia em caso de falha total"""
-        return {
-            "secoes_originais": {
-                "ementa": None,
-                "RELATORIO_texto_completo": None,
-                "FUNDAMENTACAO_texto_completo": None,
-                "DISPOSITIVO_texto_completo": None,
-                "inteiro_teor_bruto": None
-            }
-        }