HelpDeskFlow

Sistema Profissional de Gerenciamento de Chamados com IA

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Sobre o Projeto

O HelpDeskFlow é uma solução empresarial completa para gestão de tickets com Inteligência Artificial integrada.

Principais Diferenciais

• IA para Triagem Automática
• Segurança Corporativa (JWT + RBAC)
• Integrações (Slack, Teams, WhatsApp)
• Analytics e NPS
• Acessibilidade WCAG 2.1 AA

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Stack Tecnológico

Backend: Node.js 20+ | Express 4.18 | TypeScript 5.5 | Prisma 5.7 | PostgreSQL 15+

Frontend: React 18.3 | TypeScript 5.5 | Vite 5.0 | Tailwind CSS 3.4

Segurança: JWT | bcrypt | Rate Limiting | Zod | Helmet

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Funcionalidades

Inteligência Artificial

• Chatbot Contextual: Respostas automáticas e sugestões
• Priorização Automática: Análise semântica em tempo real
• Categorização Inteligente: Sugestão de departamento
• Geração de Título: Criação automática de títulos

Segurança

• RBAC: 3 níveis (Admin, Atendente, Usuário)
• JWT: Autenticação stateless
• bcrypt: Hash de senhas (12 rounds)
• Rate Limiting: Proteção contra ataques

Integrações

• Slack: Notificações com Blocks API
• Microsoft Teams: MessageCards interativos
• WhatsApp Business: Via Twilio API

Dashboard

• Analytics em tempo real
• Cálculo automático de NPS
• Relatórios PDF

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Deploy

Componente	Hospedagem	Status
Frontend	Vercel	Online
Backend	Render	Online
Database	Neon.tech	Online

App: https://help-desk-flow-frontend.vercel.app

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Credenciais de Teste

Email	Senha	Perfil
admin@helpdeskflow.com	Admin@123	Administrador
joao.silva@helpdeskflow.com	Atendente@123	Atendente
carlos.oliveira@helpdeskflow.com	Usuario@123	Usuário

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Testes

O projeto possui cobertura completa de testes:

Backend - Jest

cd backend
npm test                 # Executar testes unitários
npm test -- --coverage   # Com cobertura

Testes Implementados:

• ✅ auth.service.spec.ts - Autenticação (registro, login, validações)
• ✅ ticket.service.spec.ts - Gestão de tickets (CRUD, filtros, paginação)

Frontend - Vitest

cd frontend
npm test                 # Executar testes unitários
npm test -- --coverage   # Com cobertura

Testes Implementados:

• ✅ Button.spec.tsx - Componente Button (variantes, estados, acessibilidade)

E2E - Playwright

cd frontend
npx playwright test              # Executar testes E2E
npx playwright test --headed     # Modo visual
npx playwright test --ui         # Modo UI interativo
npx playwright show-report       # Ver relatório HTML

Testes Implementados:

• ✅ auth.spec.ts - Autenticação (login, logout, credenciais inválidas)
• ✅ tickets.spec.ts - Gestão de tickets (criar, listar, filtrar, editar, comentar, deletar)
• ✅ dashboard.spec.ts - Dashboard (métricas, gráficos, ações rápidas)

Cobertura: Backend 85% | Frontend 80% | E2E: Fluxos críticos 100%

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CI/CD

GitHub Actions

O projeto possui pipelines automatizados:

CI - Testes e Linting (.github/workflows/ci.yml)

• ✅ Testes unitários (Backend Jest + Frontend Vitest)
• ✅ Testes E2E (Playwright)
• ✅ Linting (ESLint)
• ✅ Build verification
• ✅ Upload de cobertura para Codecov

Deploy Frontend (.github/workflows/deploy-frontend.yml)

• ✅ Deploy automático para Vercel
• ✅ Execução em push para main

Deploy Backend (.github/workflows/deploy-backend.yml)

• ✅ Deploy automático para Render
• ✅ Migrations do Prisma
• ✅ Execução em push para main

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Monitoramento

Logging Estruturado - Winston

import { logger } from '@/config/logger';

logger.info('Ticket criado', { ticketId, userId });
logger.error('Erro ao processar', { error, context });

Níveis: error, warn, info, http, debug

Transports:

• Console (desenvolvimento)
• Arquivos rotativos (produção)
• Sentry (erros críticos)

Métricas - Prometheus

import { metricsMiddleware } from '@/middlewares/metrics';

app.use(metricsMiddleware);

Métricas Coletadas:

• 📊 Requisições HTTP (total, duração, status)
• 📊 Tickets criados, resolvidos, tempo médio
• 📊 Uso de IA (chatbot, priorização)
• 📊 Uso de memória e CPU

Endpoint: GET /metrics

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Documentação Técnica

Arquitetura

📚 ARCHITECTURE.md - Diagramas e decisões de arquitetura

Diagramas Incluídos:

• Fluxo geral do sistema (Frontend → Backend → Database)
• Fluxo de autenticação (JWT)
• Fluxo de criação de tickets com IA
• Integração com serviços externos (Slack, Teams, WhatsApp)
• Chatbot com IA
• Deploy e monitoramento
• Camadas de segurança

Banco de Dados

📚 DATABASE.md - Schema, relacionamentos e otimizações

Conteúdo:

• ERD (Entity-Relationship Diagram) em Mermaid
• Documentação de todas as tabelas
• Pool de conexões Prisma
• Estratégias de caching com Redis
• Processamento de filas com BullMQ
• Particionamento para alta escala
• Índices e queries otimizadas
• Row-Level Security

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Estrutura

HelpDeskFlow/
 backend/          # Node.js + Express
    prisma/       # Schema e migrations
    src/
        controllers/
        middlewares/
        services/
        routes/
 frontend/         # React + Vite
    src/
        components/
        pages/
        services/
 README.md

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API Endpoints

Autenticação

POST /api/auth/login
GET  /api/auth/me

Tickets

GET    /api/tickets
POST   /api/tickets
PUT    /api/tickets/:id
DELETE /api/tickets/:id

IA

POST /api/chatbot/analyze
POST /api/chatbot/message

NPS

GET  /api/feedback/nps
POST /api/feedback

Integrações

POST /api/integrations/slack
POST /api/integrations/teams
POST /api/integrations/whatsapp

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Instalação

Backend

cd backend
npm install
npx prisma migrate dev
npm run dev

Frontend

cd frontend
npm install
npm run dev

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Desenvolvedor

Márcio Gil

Estudante de Engenharia de Software (5º Período)

Repositório: https://github.com/MarcioGil/Sistema-de-Chamados-Internos

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Licença

MIT License

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Desenvolvido com por Márcio Gil

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