melhor-preco — PrecoJusto Online

Aplicacao web para monitoramento inteligente de precos com stack principal em Next.js, TypeScript, Tailwind CSS, Prisma, SQLite e Recharts.

MVP enxuto (v1)

Escopo inicial:

1. Uma categoria (ex.: suplementos).
2. Conector Mercado Livre (API oficial).
3. Conector de dados estruturados (JSON-LD/structured data) para 2-3 lojas.
4. Histórico básico (menor preço hoje, média da semana, tendência subiu/baixou).
5. Tela simples com ranking por preço total estimado (produto + frete).

Fora de escopo:

• Cobertura ampla de lojas
• Scraping headless generalizado
• Otimizações avançadas de custo/performance

Módulos iniciais

src/
  connectors/
    mercado-livre/
    structured-data/
    headless-scraper/
  core/
    normalization/
    ranking/
    history/
    alerts/
  jobs/
  interfaces/
    api/
    web/
  infra/
    db/
tests/
  smoke/

Plano incremental

1. Cadastro de produtos monitorados.
2. Integração com Mercado Livre.
3. Parser de structured data.
4. Persistência e snapshots de preço.
5. Tela de comparação com histórico simples.
6. Alerta “baixou de X”.
7. Deploy inicial.

Validação inicial obrigatória (gate)

test -f README.md
test -d src/connectors/mercado-livre
test -d src/connectors/structured-data
test -d src/core/normalization && test -d src/core/history
test -d src/interfaces/api && test -d src/interfaces/web
test -d src/infra/db && test -d tests/smoke

Primeira ação concreta

Definir o contrato de busca (query, categoria) e o contrato de resposta normalizada (produto, loja, preco, frete, preco_total, link, coletado_em) antes da implementação dos conectores.

MVP funcional atual

O repositório inclui um MVP local com:

• Next.js App Router
• Prisma + SQLite
• seed deterministico com observacoes brutas, pipeline de normalizacao e 45 dias de historico gerado automaticamente
• dashboard em /
• comparacao em /comparacao
• detalhe de produto em /produtos/<id>
• logica de negocio portada do MVP validado anteriormente
• base de automacao para ingestao continua, eventos externos e sinais preditivos cautelosos

Como executar

npm install
npm run db:generate
npm run db:reset
npm run dev

Abra http://localhost:3000.

Como validar

npm test
npm run build

Arquitetura automatica preparada

Fluxo previsto da plataforma:

1. collect: novas observacoes entram em RawPriceObservation
2. normalize: o sistema tenta parear a observacao com um Product canonico
3. persist: observacoes normalizadas viram PriceRecord
4. analyze: o sistema recalcula sinais cautelosos em PredictionSignal
5. eventos externos em ExternalEvent podem ser materializados como MarketFactor

Legado isolado

A implementacao anterior em Python foi preservada em legacy/python/ apenas como referencia de migracao de dominio.