VOLT

O problema

Uma empresa de energia por assinatura recebia conta de luz pelo WhatsApp e calculava a economia na mão, conta por conta. Eu queria que quem chega mandasse a conta e recebesse a proposta na hora, e que a equipe só entrasse quando precisasse.

Cada lead pedia uma conta de luz lida e calculada à mão.

O que construí

Construí a atendente que lê a conta, compara com todas as ofertas e devolve o Raio-X em PDF, e o painel onde a equipe assume a conversa. Nome e dados fictícios: o cliente é confidencial.

Como funciona

1. Conta de luzWhatsApp
2. PDF ou fotopdf.js
3. LeituraOpenAI
4. Melhor oferta12 meses
5. Raio-XPDF
6. Equipe assumeNext.js

Decisões

1. O texto aprovado pelo cliente sai pronto do código, não do modelo: mesmo com a ordem no prompt, o modelo reescrevia a abertura e trocava palavras.
2. Paridade com o sistema antigo provada por teste: centenas de casos gravados rodam offline e mostram que o cálculo novo dá o mesmo resultado.
3. O cálculo mora num núcleo separado do WhatsApp e do painel: dá para trocar o canal sem tocar na regra.

Desafios

• PDF com senha dava "senha errada" com a senha certa

  faltava um arquivo do leitor de PDF no pacote do deploy, e depois a fonte padrão que deixava a página em branco.

• A biblioteca de criptografia do WhatsApp escrevia a sessão inteira no log, com chave privada junto

  o gateway filtra essas linhas antes de chegarem ao log.

• O Raio-X precisava bater com o relatório do sistema antigo

  o teste reproduz um relatório real ao centavo.

Resultado

em produção · projeto sob contrato · cliente confidencial

Stack

• Next.js
• Supabase
• OpenAI
• Fly.io
• pdf.js
• Puppeteer