Revenue Protection System para e-commerce.

O produto foi reposicionado para responder três perguntas:

• sua loja está perdendo vendas agora?
• quanto isso pode custar?
• o que corrigir primeiro para proteger checkout, conversão, confiança e receita?

Hoje a base já entrega:

• dashboard comercial orientado a perda de vendas
• priorização automática por impacto financeiro
• demo state convincente para e-commerce
• motor de impacto de receita (revenue_impact.py)
• auditorias, filas, histórico e monitoramento contínuo
• worker assíncrono com Redis + RQ
• integração com LLM via gateway OpenAI-compatible
• billing via Stripe

Plataforma que mostra onde seu e-commerce pode estar perdendo dinheiro e o que corrigir primeiro para recuperar vendas.

1. Copie .env.example para .env e preencha as chaves
2. Suba:

docker compose up --build

3. Migrações:

docker compose exec web flask db upgrade

4. Abra: http://localhost:8000

Dica: se o comando flask não reconhecer o app, rode com: docker compose exec -e FLASK_APP=app.py web flask db upgrade

• Postgres gerenciado
• Redis gerenciado
• Deploy do web + worker

1. Crie um Postgres e um Redis no Render
2. Crie um novo “Blueprint” apontando para este repositório e o arquivo render.yaml
3. Configure env vars (Render → Environment):
   • DATABASE_URL (Postgres)
   • REDIS_URL (Redis)
   • SECRET_KEY
   • LLM_BASE_URL_V1, LLM_API_KEY, LLM_DEFAULT_MODEL
   • Stripe: STRIPE_SECRET_KEY, STRIPE_WEBHOOK_SECRET, STRIPE_PRICE_ID
   • OAuth (opcional):
     • Google: OAUTH_GOOGLE_CLIENT_ID, OAUTH_GOOGLE_CLIENT_SECRET
     • GitHub: OAUTH_GITHUB_CLIENT_ID, OAUTH_GITHUB_CLIENT_SECRET
4. Rode as migrações uma vez (Render Shell):
   • FLASK_APP=app.py flask db upgrade
5. Abra o Web URL e crie sua conta (Register).

1. Google Cloud Console → APIs & Services → Credentials → Create Credentials → OAuth client ID → Web application
2. Authorized redirect URI:
   • https://SEU_DOMINIO/oauth/google/callback
   • (local) http://localhost:8000/oauth/google/callback
3. Copie o Client ID e o Client secret para as env vars:
   • OAUTH_GOOGLE_CLIENT_ID
   • OAUTH_GOOGLE_CLIENT_SECRET

Segurança: nunca commite secrets no Git. Configure OAUTH_*_CLIENT_SECRET somente no Render/host (Environment) ou no seu .env local (que deve estar no .gitignore).

O sistema suporta monitoramento contínuo via um scheduler simples acionado por cron:

1. Defina MONITOR_TICK_TOKEN (string aleatória) no Render (Web Service).
2. Crie um Render Cron Job (a cada 1 minuto) chamando:

POST https://SEU_DOMINIO/admin/monitor/tick?token=SEU_TOKEN

3. Configure os targets em Admin → Monitoring (frequência + modo).

Notas:

• O tick é “at-least-once”: ao enfileirar ele já avança o next_run_utc.
• Para escalar, aumente réplicas do worker; a fila é centralizada no Redis.

Mesmo antes de executar ações automaticamente, toda ação sugerida passa por um Safety Gate determinístico, baseado na policy do target.

Defaults (env vars):

• POLICY_DEFAULT_MAX_RISK_LEVEL=HIGH
• POLICY_DEFAULT_MAX_RATE_RPS=20

Regras hard:

• CSP deve começar em Report-Only (staged rollout).
• Rate limits são capados por policy.
• Ações sem rollback são bloqueadas.

• Use docker compose
• Nginx como reverse proxy (TLS via LetsEncrypt)

• Testes automatizados com pytest (ver pasta tests/)
• Smoke test manual:
  1. Criar conta
  2. Adicionar site
  3. Iniciar auditoria
  4. Ver streaming + download .md/.csv
  5. Abrir o Dossiê (print-ready) para enviar ao cliente

O sistema usa OpenAI-compatible:

• POST /v1/chat/completions
• opcional: GET /v1/models

Se o provedor não tiver /models, use um proxy como LiteLLM e aponte o Base URL para o proxy: http://127.0.0.1:4000/v1

1. Domínio: compre um domínio e aponte para o Render/VPS
2. Posicionamento: venda como proteção de receita para e-commerce, não como scanner técnico
3. Stripe:
   • crie um Product + Price mensal
   • copie o price_id para STRIPE_PRICE_ID
   • configure o webhook apontando para /billing/webhook
4. Onboarding:
   • cadastre uma loja demo
   • deixe o demo state ativo para primeira impressão forte
   • mostre o fluxo: loja em risco → dinheiro em risco → correção prioritária