SmartLeader — Hub de Produtividade e Bem-Estar no Trabalho Híbrido

Integrantes

• RM 557323 - Carlos Eduardo Pacheco
• RM 558514 - Pedro Augusto Costa Ladeira
• RM 559213 - João Pedro Amorim

SmartLeader é uma plataforma (MVP) que combina inteligência artificial e gestão colaborativa para promover bem-estar e produtividade em equipes em modelo híbrido ou remoto. Este repositório contém a implementação do backend (Spring Boot), templates Thymeleaf para demonstração, integração com OpenAI (opcional), suporte a mensageria e cache.

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Sumário rápido

• Visão geral e problema que resolvemos
• Benefícios e impacto
• Arquitetura e tecnologias usadas
• Como rodar localmente (passo-a-passo) — Windows (cmd.exe)
• Variáveis de ambiente e como habilitar integrações (OpenAI, Redis, RabbitMQ)
• Docker / Docker Compose
• Deploy em nuvem — instruções genéricas
• Endpoints principais (exemplos curl para cmd.exe)
• Migrações / scripts de banco
• Testes automatizados
• Checklist final de entrega e próximos passos

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Visão geral

O SmartLeader ajuda gestores a distribuir tarefas de forma inteligente, equilibrando carga de trabalho, habilidades e bem-estar dos colaboradores. A solução:

• Coleta perfis (habilidades, histórico de tarefas)
• Analisa carga e disponibilidade
• Recomenda automaticamente o colaborador mais adequado para cada tarefa
• Gera justificativas/explicações (quando integradas com IA generativa)
• Oferece UI simples para demonstração (Thymeleaf) e API REST para integração

Problemas que o SmartLeader endereça

• Distribuição desigual de tarefas
• Falta de visibilidade sobre skills reais
• Risco de burnout por sobrecarga
• Demandas mal alocadas que reduzem produtividade

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Benefícios

• Melhor balanceamento de carga entre colaboradores
• Aumento da eficiência ao alocar tarefas para quem tem skills adequadas
• Insights para gestores sobre gaps e sobrecarga
• Fluxo de recomendação transparente (fatores salvos e explicáveis)

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Arquitetura e stack tecnológica

• Backend: Spring Boot (Java 17)
• Persistência: Spring Data JPA (H2 para dev; suporte Oracle/Postgres/MySQL)
• Segurança: Spring Security + JWT
• Mensageria: RabbitMQ (opcional; app tem fallback quando Rabbit não disponível)
• Cache: Spring Cache (Simple em dev); suporte a Redis em produção
• IA generativa: integração com OpenAI via OpenAIService (RestTemplate). Pode ser adaptado para spring-ai.
• Frontend demo: Thymeleaf (templates em src/main/resources/templates)
• Documentação API: springdoc OpenAPI (Swagger UI)
• Contêiner: Docker + Docker Compose

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Como executar localmente (passo-a-passo)

Pré-requisitos:

• Java 17
• Maven 3.8+
• (Opcional) Docker & Docker Compose — para RabbitMQ/Redis em dev

1. Build do projeto

mvn -DskipTests package

2. Executar local (Spring Boot) — porta padrão: 8081

mvn spring-boot:run

REM ou
java -jar target/untitled-1.0-SNAPSHOT.jar

3. Páginas úteis

• Aplicação (UI demo): http://localhost:8081/
• H2 Console (dev): http://localhost:8081/h2-console
  • JDBC URL: jdbc:h2:mem:smartleaderdb
  • User: sa (sem senha)
• Swagger UI: http://localhost:8081/swagger-ui/index.html

Usuários de demonstração criados automaticamente (profile dev):

• Gestor: gestor@demo / demo123
• Colaborador: colaborador@demo / demo123

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Variáveis de ambiente importantes

• OPENAI_API_KEY ou propriedade openai.api.key — chave da OpenAI (opcional).
• openai.enabled — força habilitação da integração OpenAI.
• app.jwt.secret (ou APP_JWT_SECRET) — segredo HMAC para JWT.
• app.jwt.expiration-ms — expiração do token (ms).
• SPRING_DATASOURCE_URL, SPRING_DATASOURCE_USERNAME, SPRING_DATASOURCE_PASSWORD — credenciais do banco.
• SPRING_REDIS_HOST / spring.redis.host — host do Redis.
• SPRING_RABBITMQ_HOST, SPRING_RABBITMQ_USERNAME, SPRING_RABBITMQ_PASSWORD — RabbitMQ.

Exemplo no Windows (cmd.exe):

set OPENAI_API_KEY=sk_xxx...
set APP_JWT_SECRET=minha_senha_secreta
set SPRING_REDIS_HOST=localhost
set SPRING_RABBITMQ_HOST=localhost

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Ativando integrações (rápido)

OpenAI

• Adicione OPENAI_API_KEY ou defina openai.api.key em application.properties.
• Quando a chave não estiver presente, o sistema usa um fallback textual que ainda grava justificativas (campo fatores).

Redis (cache)

• Exemplo para rodar Redis em Docker:

docker run -d --name smartleader-redis -p 6379:6379 redis:latest

• Em seguida, ajuste spring.redis.host para localhost (ou use variáveis de ambiente).

RabbitMQ (mensageria)

• Exemplo para rodar RabbitMQ com management UI:

docker run -d --hostname rabbit --name smartleader-rabbit -p 5672:5672 -p 15672:15672 rabbitmq:3-management

• A aplicação tem fallback quando RabbitTemplate não está disponível — portanto é seguro testar sem Rabbit.

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Docker e Docker Compose

Build da imagem local:

docker build -t smartleader:latest .

Executar (com docker-compose quando existir configuração adequada):

docker-compose up --build

Rodar apenas o container do app (exemplo):

docker run -p 8081:8081 -e APP_JWT_SECRET=minha_senha smartleader:latest

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Deploy em nuvem — instruções genéricas

Opção 1 — Docker Hub + Google Cloud Run (resumo):

1. docker build -t username/smartleader:latest .
2. docker push username/smartleader:latest
3. No Cloud Run, crie serviço apontando para a imagem e configure variáveis de ambiente (DB, OPENAI_API_KEY, APP_JWT_SECRET, etc.).

Opção 2 — Heroku (container-based): consulte heroku container:push web e heroku container:release web.

Dicas para produção:

• Use banco gerenciado (Postgres/Oracle) e configure spring.datasource.*.
• Guarde segredos em vaults ou secrets do provedor.
• Ative Redis para cache e uma instância RabbitMQ gerenciada, se for preciso escalabilidade assíncrona.

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Endpoints principais (exemplos cmd.exe)

1. Login (gera JWT):

curl -s -X POST http://localhost:8081/api/auth/login -H "Content-Type: application/json" -d "{\"email\":\"gestor@demo\",\"password\":\"demo123\"}"

Resposta: { "token": "<JWT>" }

2. Recomendação síncrona (protegido):

curl -H "Authorization: Bearer <TOKEN>" "http://localhost:8081/api/recomendacao/colaborador?area=TI"

3. Solicitar recomendação assíncrona (enqueue):

curl -s -X POST http://localhost:8081/api/recomendacao/request -H "Content-Type: application/json" -d "{\"area\":\"TI\"}"

4. Obter fatores/explicação de uma recomendação:

curl -H "Authorization: Bearer <TOKEN>" http://localhost:8081/api/recomendacao/1/fatores

5. Listagem paginada (ex.: usuários):

curl http://localhost:8081/api/usuarios?page=0&size=10

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Migrações e scripts de banco

• Scripts para adicionar coluna DS_FATORES em diferentes DBs estão em scripts/:
  • add_ds_fatores_oracle.sql, add_ds_fatores_postgres.sql, add_ds_fatores_mysql.sql
• Migração Flyway também disponível em src/main/resources/db/migration/V1__add_ds_fatores.sql.
• Em H2 (dev), spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update cria as colunas automaticamente.

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Testes

Rodar todos os testes (unitários e de integração):

mvn test

Se for usar Testcontainers (RabbitMQ/Redis), certifique-se de que Docker está disponível.

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Checklist de entrega (o que incluir no envio)

• Link do repositório GitHub com código fonte completo
• Links dos deploys em nuvem (URLs) e instruções de acesso (usuário/senha de teste ou instruções para gerar token)
• Vídeo Pitch (link YouTube ou equivalente)
• Vídeo demonstrando o software funcionando (≤ 10 minutos) — mostrar UI e chamadas de API com JWT
• Instruções para rodar localmente (este README serve como guia)

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Notas técnicas e próximos passos recomendados

• Há atualmente dois GlobalExceptionHandler em pacotes diferentes. Recomendo unificar para um único handler (@RestControllerAdvice) com formato JSON consistente antes da entrega.
• A integração com OpenAI foi feita via RestTemplate em OpenAIService; se for requisito explícito usar spring-ai, podemos migrar.
• Rodar mvn test e corrigir quaisquer falhas antes de subir o repositório final.

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Contato

Se quiser que eu:

• Unifique os handlers de exceção automaticamente e rode os testes, ou
• Gere instruções de deploy passo-a-passo para um provedor específico (ex.: Google Cloud Run),
• Gere um PDF formatado da proposta (a partir do texto anexado),

diga qual ação prefere que eu execute em seguida e eu aplico imediatamente.