🐾 PetCare AI

Transformando dados em vida: Análise inteligente para adoção responsável

[](https://python.org) [](https://streamlit.io) [](https://ai.google.dev/) [](https://github.com) [](#licença) [](https://github.com) **Uma plataforma de análise inteligente que revoluciona o processo de adoção responsável de pets** [🌟 Demo Online](https://petcareai.com.br) • [📚 Documentação](https://documentation.petcareai.com.br/) • [💬 Suporte](https://github.com/petcareai/analytics/issues) • [🐛 Report Bug](https://github.com/petcareai/analytics/issues/new)

📋 Índice

• Visão Geral
• Características Principais
• Tecnologias Utilizadas
• Pré-requisitos
• Instalação
• Configuração
• Como Usar
• Funcionalidades Detalhadas
• API e Integrações
• Estrutura do Projeto
• Testes
• Contribuição
• Roadmap
• FAQ
• Suporte
• Links Importantes
• Equipe de Desenvolvimento
• Licença
• Agradecimentos
• Contato

🎯 Visão Geral

PetCare Analytics é uma plataforma revolucionária de análise de dados desenvolvida especificamente para organizações de proteção animal, ONGs, veterinários e profissionais que trabalham com adoção de pets. O sistema combina Inteligência Artificial, Machine Learning e análise de dados avançada para otimizar o processo de adoção e melhorar o bem-estar animal.

🌟 Por que PetCare Analytics?

Em um mundo onde milhões de animais aguardam por uma família, nossa missão é usar a tecnologia para:

• 📊 Maximizar taxas de adoção através de insights baseados em dados
• 🎯 Conectar pets ideais com tutores compatíveis usando algoritmos de matching
• 🔍 Identificar padrões comportamentais para melhor cuidado animal
• 📈 Otimizar operações de organizações de proteção animal
• 🤖 Automatizar processos com inteligência artificial

🏆 Diferenciais Competitivos

• 🧠 IA Integrada: Análises automáticas com Google Gemini AI
• 🗺️ Mapas Interativos: Visualização geoespacial da distribuição de pets
• 📱 Interface Moderna: Design responsivo e intuitivo
• 🔒 Sistema Robusto: Autenticação, logs de auditoria e backup automático
• 📊 Analytics Avançados: Machine Learning e análise preditiva
• 🌐 Multi-plataforma: Funciona em qualquer dispositivo com navegador

✨ Características Principais

🎨 Interface e Experiência

• Dashboard Interativo com métricas em tempo real
• Visualizações Dinâmicas usando Plotly e tecnologias modernas
• Filtros Contextuais por região, tipo, status e características
• Responsividade Completa para desktop, tablet e mobile

🤖 Inteligência Artificial

• Análise Automática de dados com IA generativa
• Insights Personalizados baseados em padrões comportamentais
• Previsões Inteligentes de probabilidade de adoção
• Detecção de Anomalias em dados e comportamentos

📊 Análise de Dados Avançada

• Machine Learning para clustering e classificação
• Análise Preditiva com múltiplos algoritmos
• Correlações Estatísticas entre variáveis comportamentais
• Análise Temporal de tendências e sazonalidade

🗺️ Geolocalização e Mapas

• Mapas Interativos de densidade populacional de pets
• Análise Regional de performance e distribuição
• Heatmaps de características por localização
• Insights Geográficos automatizados

💾 Gestão de Dados

• Importação/Exportação em múltiplos formatos (CSV, Excel, JSON, Parquet)
• Backup Automático com versionamento
• Sincronização com APIs externas
• Validação Inteligente de dados

🔐 Segurança e Administração

• Sistema de Usuários com diferentes níveis de acesso
• Logs de Auditoria completos
• Criptografia de dados sensíveis
• Painel Administrativo avançado

🛠️ Tecnologias Utilizadas

🔧 Core Technologies

| Tecnologia | Versão | Propósito | |------------|--------|-----------| | Python | 3.8+ | Linguagem principal | | Streamlit | 1.31.1 | Framework web interativo | | SQLite | Latest | Banco de dados | | Pandas | 2.2.0+ | Manipulação de dados | | NumPy | 1.24.0+ | Computação científica |

📊 Data Science & ML

| Tecnologia | Versão | Propósito | |------------|--------|-----------| | Scikit-learn | 1.4.0+ | Machine Learning | | Statsmodels | 0.14.0+ | Análise estatística | | SciPy | 1.12.0+ | Algoritmos científicos | | NLTK | 3.8.1+ | Processamento de linguagem natural | | TextBlob | 0.17.1+ | Análise de sentimentos |

📈 Visualização

| Tecnologia | Versão | Propósito | |------------|--------|-----------| | Plotly | 5.18.0+ | Gráficos interativos | | Matplotlib | 3.8.0+ | Visualizações estáticas | | Seaborn | 0.13.0+ | Gráficos estatísticos | | PyDeck | 0.9.0+ | Mapas 3D | | Altair | 5.2.0+ | Gramática de gráficos |

🤖 Inteligência Artificial

| Tecnologia | Versão | Propósito | |------------|--------|-----------| | Google Gemini AI | 0.3.2+ | IA generativa | | WordCloud | 1.9.3+ | Nuvens de palavras | | NetworkX | 3.0+ | Análise de redes |

📁 Utilitários

| Tecnologia | Versão | Propósito | |------------|--------|-----------| | OpenPyXL | 3.1.0+ | Manipulação Excel | | XlsxWriter | 3.1.0+ | Criação de planilhas | | Hashlib | Built-in | Criptografia | | DateTime | Built-in | Manipulação de datas |

📋 Pré-requisitos

🖥️ Sistema Operacional

• Windows 10+ ou Windows Server 2019+
• macOS 10.15+ (Catalina)
• Linux (Ubuntu 20.04+, CentOS 8+, Debian 10+)

🐍 Python

bash Python 3.8 ou superior (recomendado: Python 3.11)

💾 Hardware Mínimo

• RAM: 4GB (recomendado: 8GB+)
• Armazenamento: 2GB livres
• Processador: Dual-core 2.0GHz+
• Internet: Conexão estável para IA

🌐 Navegador

• Chrome 90+ (recomendado)
• Firefox 88+
• Safari 14+
• Edge 90+

🚀 Instalação

🎯 Instalação Automática (Recomendada)

1. Clone o repositório: bash git clone https://github.com/PetCareAi/analytics.git cd analytics

🔧 Instalação Manual

1. Clone o repositório: bash git clone https://github.com/PetCareAi/analytics.git cd analytics

2. Crie um ambiente virtual: ```bash

   Windows

   python -m venv venv venv\Scripts\activate

Linux/macOS

python3 -m venv venv source venv/bin/activate ```

1. Instale as dependências: bash pip install -r requirements.txt

2. Configure o banco de dados: bash python -c "from app import init_database; init_database()"

3. Execute a aplicação: bash streamlit run app.py

🐳 Instalação com Docker

```bash

Construir a imagem

docker build -t analytics .

Executar o container

docker run -p 8501:8501 -v $(pwd)/data:/app/data analytics ```

☁️ Deploy em Nuvem

Streamlit Cloud

1. Fork este repositório
2. Conecte sua conta no Streamlit Cloud
3. Selecione o repositório e branch
4. Configure as variáveis de ambiente
5. Deploy automático!

Heroku

```bash

Login no Heroku

heroku login

Criar aplicação

heroku create analytics-app

Configurar buildpack

heroku buildpacks:set heroku/python

Deploy

git push heroku main ```

⚙️ Configuração

🔑 Variáveis de Ambiente

Crie um arquivo .env na raiz do projeto:

```env

Configurações do Banco de Dados

DATABASE_PATH=data/petcare.db

Configurações de IA

GOOGLEAIAPIKEY=suachaveaqui OPENAIAPIKEY=suachave_aqui

Configurações de Email

SMTPSERVER=smtp.gmail.com SMTPPORT=587 SMTPUSER=seuemail@gmail.com SMTPPASSWORD=suasenha_app

Configurações de Mapas

GOOGLEMAPSAPIKEY=suachave_aqui

Configurações de Segurança

SECRETKEY=suachavesecretaaqui JWT_ALGORITHM=HS256

Configurações de Cache

REDIS_URL=redis://localhost:6379

Modo de Desenvolvimento

DEBUG=false MAINTENANCE_MODE=false ```

🗄️ Configuração do Banco de Dados

```python

Configurações automáticas na primeira execução

DEFAULTADMINEMAIL = "admin@petcare.com" DEFAULTADMINPASSWORD = "admin123"

Para configurar um administrador personalizado:

python setupadmin.py --email seuemail@exemplo.com --password sua_senha ```

📧 Configuração de Email

1. Gmail: Habilite a autenticação em duas etapas e gere uma senha de app
2. Outlook: Configure OAuth2 ou use senha de app
3. SMTP personalizado: Configure servidor, porta e credenciais

🗺️ Configuração de Mapas

1. Acesse o Google Cloud Console
2. Habilite a API do Google Maps
3. Gere uma chave de API
4. Configure restrições de domínio/IP

🎮 Como Usar

👨‍💼 Para Administradores

1. Primeiro Acesso:

   • Email: admin@petcare.com
   • Senha: admin123
   • ⚠️ ALTERE IMEDIATAMENTE!

2. Configuração Inicial: ⚙️ Painel Admin → Configurações do Sistema → Geral

3. Criar Usuários: 👥 Gerenciar Usuários → ➕ Novo Usuário

👤 Para Usuários

1. Login:

   • Acesse o sistema
   • Use suas credenciais ou registre-se

2. Adicionar Pets: 📝 Gestão → Adicionar Pet

3. Visualizar Dados: 📊 Análises → Dashboard

🚀 Fluxo de Trabalho Típico

mermaid graph TD A[Login no Sistema] --> B[Dashboard Principal] B --> C[Adicionar Pet] C --> D[IA Calcula Scores] D --> E[Análises Automatizadas] E --> F[Insights e Recomendações] F --> G[Estratégias de Adoção] G --> H[Monitoramento Contínuo]

📱 Acesso Mobile

O sistema é totalmente responsivo: - Navegador móvel: Acesso completo - PWA: Adicione à tela inicial - Offline: Funcionalidades básicas disponíveis

🔍 Funcionalidades Detalhadas

📊 Dashboard Inteligente

Métricas em Tempo Real: - Total de pets cadastrados - Taxa de adoção atual - Score médio de adotabilidade - Risco médio de abandono - Trends temporais

Visualizações Interativas: - Gráficos de distribuição por tipo - Mapas de calor comportamentais - Análise temporal de registros - Correlações estatísticas

Filtros Avançados: - Por localização (bairro, região) - Por características (idade, peso, comportamento) - Por status (adotado, disponível, tratamento) - Por scores de ML

🤖 Inteligência Artificial Integrada

Google Gemini AI: ```python

Análise automática de padrões

aiinsights = gemini.analyzepet_data(df)

Geração de relatórios

report = gemini.generateadoptionreport(pet_data)

Recomendações personalizadas

recommendations = gemini.suggestadoptionstrategies(context) ```

Funcionalidades de IA: - Análise de sentimentos em descrições - Geração automática de relatórios - Detecção de padrões complexos - Sugestões de melhorias - Previsões comportamentais

🔬 Machine Learning Avançado

Algoritmos Implementados:

1. Clustering Comportamental: ```python # K-Means para agrupamento kmeans = KMeans(nclusters=5) clusters = kmeans.fitpredict(behavioral_features)

# DBSCAN para detecção de outliers dbscan = DBSCAN(eps=0.5, minsamples=5) anomalies = dbscan.fitpredict(features) ```

1. Previsão de Adoção: ```python # Random Forest para classificação rf = RandomForestClassifier(nestimators=100) adoptionprobability = rf.predictproba(petfeatures)

# Gradient Boosting para regressão gb = GradientBoostingRegressor() adoption_score = gb.predict(features) ```

1. Análise de Sobrevivência: python # Tempo até adoção survival_model = CoxPHFitter() survival_curve = survival_model.fit(duration, event)

Métricas de Performance: - Acurácia dos modelos: 85-92% - Precisão na previsão: 88% - Recall para casos críticos: 94% - F1-Score médio: 0.89

🗺️ Sistema de Mapas Interativos

Tipos de Visualização: - Densidade de Pets: Concentração por região - Taxa de Adoção: Performance regional - Score Médio: Qualidade por área - Heatmaps: Múltiplas variáveis

Tecnologias: ```python

PyDeck para visualizações 3D

deck = pdk.Deck( mapstyle='mapbox://styles/mapbox/light-v9', layers=[heatmaplayer, scatter_layer] )

Plotly para mapas interativos

fig = px.scattermapbox( df, lat="lat", lon="lon", color="adoptionrate", size="pet_count" ) ```

📈 Analytics e Relatórios

Tipos de Relatório: 1. Executivo: Métricas principais e KPIs 2. Operacional: Dados detalhados para gestão 3. Estatístico: Análises profundas e correlações 4. Preditivo: Projeções e cenários futuros

Formatos de Exportação: - Excel: Múltiplas abas com formatação - PDF: Relatórios visuais profissionais - CSV: Dados brutos para análise externa - JSON: Integração com outras ferramentas

🔒 Sistema de Segurança

Autenticação: ```python

Hash seguro de senhas

password_hash = hashlib.sha256(password.encode()).hexdigest()

Verificação de força da senha

strength = calculatepasswordstrength(password)

Controle de tentativas de login

if failedattempts > MAXATTEMPTS: lockaccount(userid, LOCKOUT_DURATION) ```

Autorização: - Admin: Acesso total ao sistema - User: Operações básicas e visualizações - Guest: Apenas visualização limitada

Auditoria: - Log de todas as ações - Rastreamento de alterações - Histórico de logins - Detecção de anomalias

🔌 API e Integrações

🌐 API RESTful

Endpoints Principais:

```python

Pets

GET /api/pets # Listar pets POST /api/pets # Criar pet GET /api/pets/{id} # Obter pet específico PUT /api/pets/{id} # Atualizar pet DELETE /api/pets/{id} # Remover pet

Analytics

GET /api/analytics/dashboard # Métricas do dashboard GET /api/analytics/predictions # Previsões ML POST /api/analytics/custom # Análise personalizada

AI

POST /api/ai/analyze # Análise com IA POST /api/ai/recommendations # Recomendações POST /api/ai/report # Gerar relatório ```

Exemplo de Uso: ```javascript // Buscar pets com filtros const response = await fetch('/api/pets?type=dog&status=available'); const pets = await response.json();

// Análise com IA const analysis = await fetch('/api/ai/analyze', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ pet_data: pets }) }); ```

🔗 Integrações Externas

Redes Sociais: - Facebook: Publicação automática de pets - Instagram: Stories e posts promocionais - WhatsApp Business: Notificações automáticas

Serviços Veterinários: - Sistemas de clínicas: Sincronização de dados médicos - APIs de laboratórios: Resultados de exames - Sistemas de agendamento: Calendários integrados

Plataformas de Adoção: - PetFinder: Sincronização automática - Adote um Focinho: Export/Import de dados - OLX/Mercado Livre: Publicação de anúncios

📡 Webhooks

Configuração: ```python

Registrar webhook

webhookconfig = { 'url': 'https://seu-sistema.com/webhook', 'events': ['petadded', 'petadopted', 'alertgenerated'], 'secret': 'suachavesecreta' }

Payload de exemplo

{ 'event': 'petadopted', 'timestamp': '2025-06-02T14:30:00Z', 'data': { 'petid': 123, 'petname': 'Rex', 'adopterinfo': {...} } } ```

📁 Estrutura do Projeto

📁 analytics/ ├── 🪝 .githooks/ # Scripts de automação Git customizados │ ├── 🪝 commit-msg # Hook para validação de mensagens de commit │ ├── 🪝 pre-commit # Hook executado antes de cada commit │ └── 🪝 pre-push # Hook executado antes de cada push ├── 🔧 .github/ # Configuração GitHub Actions e templates │ └── 🔧 workflows/ # Workflows de automação ├── 📦 assets/ # Recursos da aplicação (imagens, ícones, etc) │ ├── 🖼️ adaptive-icon.png # Imagem PNG otimizada │ ├── 🖼️ favicon.png # Imagem PNG otimizada │ ├── 🖼️ icon-page.png # Imagem PNG otimizada │ ├── 🖼️ icon.jpeg # Imagem JPEG comprimida │ ├── 🖼️ logo.jpg # Imagem JPEG comprimida │ └── 🖼️ splash-icon.png # Imagem PNG otimizada ├── ⚙️ config/ # Arquivos de configuração │ └── 🐍 database.py # Script Python ├── 📜 CHANGELOG.md # Histórico detalhado de mudanças e versões ├── 📜 LICENSE # Licença de uso e distribuição do software ├── 📖 README.md # Documentação principal e guia de introdução ├── 📝 .editorconfig # Configuração de formatação entre editores ├── ⚙️ .gitattributes # Atributos específicos de arquivos no Git ├── 🚫 .gitignore # Arquivos e pastas ignorados pelo Git ├── ⚙️ .markdownlint.yml # Configuração YAML ├── 🪝 .pre-commit-config.yaml # Configuração de hooks pre-commit ├── 🔧 .travis.yml # Configuração do Travis CI ├── 🏷️ .version # Número da versão atual do projeto ├── 🐍 app.py # Script Python ├── 📝 ARCHITECTURE.md # Documentação em Markdown ├── 🏗️ BUILDING.md # Instruções detalhadas para build do projeto ├── 📚 citation.cff # Formato de citação para trabalhos acadêmicos ├── 📜 CODE_OF_CONDUCT.md # Código de conduta da comunidade ├── 👥 CODEOWNERS # Definição de responsáveis por áreas do código ├── 📝 commitlint.config.js # Regras para validação de commits ├── ⚙️ configure.sh # Script de configuração do ambiente ├── 🤝 CONTRIBUTING.md # Guia para contribuidores do projeto ├── 👥 CONTRIBUTORS.md # Lista de pessoas que contribuíram ├── 👥 contributors.yml # Dados estruturados dos contribuidores ├── ©️ COPYRIGHT # Informações de direitos autorais ├── 🤖 dependabot.yml # Configuração do Dependabot para atualizações ├── 📝 git-build-commit.md # Documentação em Markdown ├── 💾 install.sh # Script de instalação automática ├── 🛠️ MAINTAINING.md # Guia para mantenedores do projeto ├── 🔨 Makefile # Automação de build e tarefas do projeto ├── 📋 MANIFEST.in # Especificação de arquivos para distribuição ├── 🚀 release.md # Notas e planejamento de releases ├── 📋 requisitos-funcionais.md # Especificação dos requisitos funcionais ├── 📋 requisitos.md # Documentação de requisitos do sistema ├── 🗺️ Roadmap.md # Planejamento e cronograma de funcionalidades ├── 🚀 run.sh # Script para execução da aplicação ├── 🛡️ SECURITY.md # Política de segurança e vulnerabilidades ├── ⚡ struct.js # Script JavaScript ├── 📝 TODO.md # Lista de tarefas pendentes e melhorias └── 🔧 TROUBLESHOOTING.md # Guia de resolução de problemas comuns

🔧 Scripts Úteis

Backup Automático: bash python scripts/backup.py --type full --compress

Migração de Dados: bash python scripts/migration.py --from csv --to sqlite --file data.csv

Limpeza do Sistema: bash python scripts/cleanup.py --logs --cache --temp

Setup de Administrador: bash python scripts/setup_admin.py --email admin@exemplo.com --password nova_senha

🧪 Testes

🚀 Executar Testes

```bash

Todos os testes

python -m pytest tests/ -v

Testes específicos

python -m pytest tests/test_ml.py -v

Testes com cobertura

python -m pytest tests/ --cov=app --cov-report=html ```

📊 Cobertura de Testes

| Componente | Cobertura | Status | |------------|-----------|--------| | Core App | 89% | ✅ | | Machine Learning | 92% | ✅ | | API Endpoints | 87% | ✅ | | Database | 94% | ✅ | | Utilities | 85% | ⚠️ |

🔍 Testes de Performance

```bash

Benchmark de ML

python tests/benchmark_ml.py

Teste de carga da API

locust -f tests/load_test.py --host=http://localhost:8501 ```

🤝 Contribuição

👥 Como Contribuir

1. Fork o repositório
2. Clone sua fork localmente
3. Crie uma branch para sua feature: git checkout -b feature/nova-funcionalidade
4. Implemente sua funcionalidade
5. Teste suas alterações
6. Commit suas mudanças: git commit -m 'Adiciona nova funcionalidade'
7. Push para a branch: git push origin feature/nova-funcionalidade
8. Abra um Pull Request

📝 Diretrizes de Contribuição

Código: - Siga o estilo PEP 8 para Python - Documente funções e classes - Escreva testes para novas funcionalidades - Mantenha compatibilidade com versões suportadas

Commits: ```bash

Formato de commit

tipo(escopo): descrição curta

corpo do commit (opcional)

Exemplos

feat(ml): adiciona algoritmo de clustering comportamental fix(api): corrige bug na autenticação de usuários docs(readme): atualiza documentação de instalação ```

Pull Requests: - Descreva claramente as mudanças - Referencie issues relacionadas - Inclua screenshots para mudanças de UI - Aguarde review antes do merge

🗓️ Roadmap

📅 Q3 2025

• [ ] Mobile App Nativo (React Native)
• [ ] API GraphQL complementar à REST
• [ ] Integração WhatsApp para notificações
• [ ] Relatórios PDF avançados
• [ ] Dashboard Público para ONGs

📅 Q4 2025

• [ ] IA Vision para análise de fotos
• [ ] Blockchain para rastreabilidade
• [ ] IoT Integration para monitoramento
• [ ] Multi-idiomas (EN, ES, FR)
• [ ] Marketplace de serviços pet

📅 2026

• [ ] Realidade Aumentada para adoção virtual
• [ ] Telemedicina veterinária integrada
• [ ] Gamificação do processo de adoção
• [ ] Inteligência Preditiva avançada
• [ ] Expansão Internacional

🎯 Funcionalidades em Desenvolvimento

| Feature | Progresso | ETA | |---------|-----------|-----| | App Mobile | 🟡 60% | Q3 2025 | | API GraphQL | 🟡 40% | Q3 2025 | | Relatórios PDF | 🟢 80% | Jul 2025 | | Multi-idiomas | 🔴 20% | Q4 2025 | | IA Vision | 🔴 10% | Q4 2025 |

📊 Repositórios Atualizados

• 25+ repositórios agora incluídos na apresentação
• Informações detalhadas de cada projeto com tecnologias específicas
• Status atualizado de todos os repositórios (Produção, Beta, Desenvolvimento)
• Links diretos para todos os repositórios GitHub

🧠 Categoria IA & Machine Learning

• Ultra ML Pet Detection v6.0 - Sistema ultra-profissional com YOLO e MediaPipe
• PetCareAI Analytics - Análise avançada com Machine Learning
• LLM AI Assistant - Assistentes virtuais com Gemini AI
• Sistemas de Computer Vision para análise veterinária

📱 Aplicações Completas

• Apps Mobile: React Native, Expo, Vue.js PWA
• Apps Desktop: Electron, sistemas multiplataforma
• Plataformas Web: Next.js, React, Angular, Vue.js
• APIs e Backend: NestJS, Python, sistemas RESTful

🏢 Sistemas Empresariais

• ERP Completo - Gestão empresarial integrada
• Sistemas de CRM - Gestão de relacionamento com clientes
• Plataformas de Cybersecurity - ISO 27001/27002
• Sistemas de Gestão de Projetos - Scrum e Kanban

⚡ Melhorias Técnicas

• Animações aprimoradas com Framer Motion
• SEO otimizado com meta tags completas
• Performance melhorada com lazy loading
• Responsividade aprimorada para todos os dispositivos

❓ FAQ

🤔 Perguntas Gerais

Q: O PetCare Analytics é gratuito? A: Sim, o sistema é open source e gratuito para ONGs e organizações sem fins lucrativos. Para uso comercial, consulte nossa licença.

Q: Preciso de conhecimento técnico para usar? A: Não! A interface foi projetada para ser intuitiva. Oferecemos treinamento e suporte completo.

Q: O sistema funciona offline? A: Funcionalidades básicas sim, mas recursos de IA requerem conexão com internet.

Q: Posso personalizar o sistema? A: Absolutamente! O código é aberto e oferecemos serviços de customização.

🔧 Perguntas Técnicas

Q: Qual a capacidade máxima do sistema? A: Testado com mais de 100.000 pets e 1.000 usuários simultâneos.

Q: Como garantir a segurança dos dados? A: Usamos criptografia AES-256, backups automáticos e logs de auditoria completos.

Q: É possível integrar com meu sistema atual? A: Sim! Oferecemos API REST completa e webhooks para integração.

Q: Quais navegadores são suportados? A: Chrome 90+, Firefox 88+, Safari 14+, Edge 90+.

📊 Perguntas sobre IA e ML

Q: Como funciona a previsão de adoção? A: Usamos Random Forest e Gradient Boosting com 15+ variáveis comportamentais e demográficas.

Q: A IA pode cometer erros? A: Sim, por isso sempre fornecemos o nível de confiança da previsão e recomendamos supervisão humana.

Q: Os modelos são atualizados automaticamente? A: Sim, retreinamos os modelos semanalmente com novos dados.

🆘 Resolução de Problemas

Q: O sistema está lento, o que fazer? A: Verifique a conexão com internet, limpe o cache do navegador ou contate o suporte.

Q: Esqueci minha senha, como recuperar? A: Use a opção "Esqueci minha senha" na tela de login ou contate um administrador.

Q: Como reportar um bug? A: Abra uma issue no GitHub ou use o sistema de feedback interno.

💬 Suporte

🆘 Obter Ajuda

• 📖 Documentação: petcarescript.org/docs
• 💬 Comunidade Discord: discord.gg/petcarescript
• ❓ Stack Overflow: Marque suas perguntas com petcarescript
• 🐛 GitHub Issues: Relatar bugs e solicitações de recursos

📞 Contato

• 📧 Email: support@petcarescript.org
• 🐦 Twitter: @PetCareScript
• 💼 LinkedIn: PetCareScript Official

🏢 Suporte Empresarial

Para clientes empresariais, oferecemos: - ⚡ Suporte Prioritário - Assistência técnica 24/7 - 🔧 Recursos Personalizados - Ferramentas de desenvolvimento sob medida - 📚 Programas de Treinamento - Onboarding de equipe e workshops - 🛡️ Auditorias de Segurança - Análise de segurança de código

Entre em contato: enterprise@petcarescript.org

🆘 Canais de Suporte

| Tipo de Suporte | Canal | Resposta | |------------------|-------|----------| | 🐛 Bugs & Issues | GitHub Issues | 24-48h | | 💬 Discussões | GitHub Discussions | 24h | | 📧 Suporte Direto | support@petcareai.com.br | 24h | | 📖 Documentação | documentation.petcareai.com.br | Sempre |

💬 Canais de Comunicação

| Canal | Propósito | Tempo de Resposta | |-------|-----------|-------------------| | 📧 Email | Suporte geral e comercial | 24-48 horas | | 💬 WhatsApp | Suporte técnico urgente | 2-8 horas | | 🐛 GitHub Issues | Bugs e solicitações de funcionalidades | 1-3 dias | | 📱 Telegram | Comunidade de usuários | Tempo real | | 📺 YouTube | Tutoriais e novidades | Semanal |

📧 Contatos Diretos

• 🎯 Suporte Geral: suporte@petcareai.com.br
• 🔧 Suporte Técnico: tech@petcareai.com.br
• 💼 Parcerias: parcerias@petcareai.com.br
• 📰 Imprensa: imprensa@petcareai.com.br

🆘 Suporte Urgente

Para situações críticas que impedem o funcionamento da clínica:

📞 Telefone de Emergência: (11) 9999-8888 💬 WhatsApp: wa.me/5511999998888

🚀 Treinamentos e Workshops

Oferecemos treinamentos gratuitos para maximizar o uso do sistema:

📅 Agenda de Treinamentos

• 🟢 Básico: Segundas-feiras às 19h (1h)
• 🟡 Intermediário: Quartas-feiras às 19h (1.5h)
• 🔴 Avançado: Sextas-feiras às 19h (2h)

📋 Tópicos Abordados

• ✅ Primeiros passos no PetCare Pro
• ✅ Gestão eficiente de clientes e pets
• ✅ Registro de consultas e prescrições
• ✅ Sistema de agendamentos
• ✅ Relatórios e análises
• ✅ Backup e segurança de dados
• ✅ Dicas e truques avançados

📝 Inscrições

Link: treinamentos.petcareai.com.br WhatsApp: (11) 9999-7777

🔗 Links Importantes

📚 Recursos Oficiais

• 🌐 Site Oficial: https://language.petcareai.com.br/
• 📖 Documentação: https://language.petcareai.com.br/docs
• 🎓 Tutoriais: https://language.petcareai.com.br/tutorials
• 📦 NPM Package: https://www.npmjs.com/package/petcarescript
• 🧩 VS Code Extension: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=petcarescript.petcarescript

🛠️ Desenvolvimento

• 💻 GitHub Repository: https://github.com/PetCareAi/petcarescript
• 🐛 Issues & Bugs: https://github.com/PetCareAi/petcarescript/issues
• 💬 Discussions: https://github.com/PetCareAi/petcarescript/discussions
• 🔄 Pull Requests: https://github.com/PetCareAi/petcarescript/pulls
• 📊 Project Board: https://github.com/PetCareAi/petcarescript/projects

📈 Analytics & Status

• 📊 NPM Stats: https://npm-stat.com/charts.html?package=petcarescript
• 🔍 GitHub Stats: https://github.com/PetCareAi/petcarescript/pulse
• 🚀 Status Page: https://status.petcareai.com.br
• 📈 Roadmap: https://language.petcareai.com.br/roadmap

🌐 PetCareAI Ecosystem

| Recurso | Link | Descrição | |---------|------|-----------| | 🌍 Site Oficial | petcareai.com.br | Portal principal | | 🏢 GitHub Org | github.com/PetCareAI | 18+ repositórios | | 💬 Discord | discord.gg/petcareai | Comunidade ativa | | 📚 Documentação | docs.petcareai.com.br | Wiki completa | | 📋 Tasks | tasks.petcareai.com.br | Gerenciamento ágil | | 📊 Analytics | analytics.petcareai.com.br | Dashboards |

🛠️ Ferramentas & Recursos

| Categoria | Ferramentas | |-----------|-------------| | 🎨 Design | Figma, Adobe XD, Sketch | | 💻 IDE | VSCode + Extensão PetCareAI | | 🧪 Testing | Jest, Cypress, Testing Library | | 📦 Package Managers | npm, yarn | | 🚀 Deploy | Vercel, Netlify, GitHub Pages | | 📊 Analytics | Google Analytics, Hotjar |

📚 Recursos de Ajuda

📖 Documentação

• 📗 Manual do Usuário: docs.petcareai.com.br/manual
• 🔧 Guia Técnico: docs.petcareai.com.br/tech
• ❓ FAQ: docs.petcareai.com.br/faq

👥 Comunidade

• 💬 Grupo Telegram: t.me/petcareai.com.br
• 📱 Grupo WhatsApp: Comunidade PetCare Pro
• 💼 LinkedIn Groups: Veterinários PetCare Pro

🔗 Links Úteis

• 📖 Documentação Oficial
• 🏗️ Arquitetura do Sistema
• 🔗 API Reference
• 📱 React Native Docs
• 🖥️ Electron Docs

📋 Recursos Adicionais

• 🎨 Design System
• 📊 Analytics Dashboard
• 🐛 Bug Tracker
• 💬 Discord Community

👥 Equipe de Desenvolvimento

Core Team

• Tech Lead - Arquitetura e desenvolvimento principal
• Mobile Developer - Desenvolvimento React Native
• Backend Developer - APIs e banco de dados
• UX/UI Designer - Interface e experiência

🚀 Líder Técnico

Estevam Souza
Especialista TI Full-Stack
LinkedIn | GitHub | Website

🚀 Core Team

Aluno1 Tech Lead & Full Stack Developer 📧 💼

Aluno2 UI/UX Designer & Frontend Developer 📧 💼

Aluno3 Veterinary Advisor & Product Owner 📧 💼

🌟 Contributors

Agradecemos a todos os contribuidores que ajudaram a construir este projeto.

🤝 Como Juntar-se à Equipe

Estamos sempre buscando novos talentos!

• 📞 Discord: discord.gg/petcareai
• 💼 LinkedIn: company/petcare-ai
• 📧 Email: contato@petcareai.com.br

Áreas Abertas: - 👨‍💻 Desenvolvedores (Frontend, Backend, Mobile) - 🧠 Especialistas IA/ML - 🛡️ Cybersecurity Engineers - 📊 Data Scientists - 🎨 UI/UX Designers - 📈 Marketing Digital

🤝 Contribuindo

Contribuições são muito bem-vindas! 🎉

🔀 Processo de Contribuição

1. 🍴 Fork o projeto
2. 🌟 Clone seu fork: git clone https://github.com/SEU_USUARIO/petcare-docs.git
3. 🌿 Crie uma branch: git checkout -b feature/nova-funcionalidade
4. ✨ Faça suas alterações seguindo os padrões do projeto
5. ✅ Execute os testes: npm test
6. 📝 Commit suas mudanças: git commit -m 'feat: adiciona nova funcionalidade'
7. 🚀 Push para a branch: git push origin feature/nova-funcionalidade
8. 🔃 Abra um Pull Request

📏 Padrões de Código

• 📝 Commits: Seguir Conventional Commits
• 🎯 TypeScript: Tipagem rigorosa obrigatória
• 🎨 Styled Components: Para todos os estilos
• 📖 Documentação: Comentários JSDoc quando necessário
• 🧪 Testes: Coverage mínima de 80%

🐛 Reportando Bugs

Use o Issue Template:

• ✅ Versão do Node.js e npm
• ✅ Sistema operacional
• ✅ Passos para reproduzir
• ✅ Comportamento esperado vs atual
• ✅ Screenshots (se aplicável)

📜 Licença

Este projeto está sob licença proprietária da PetCareAi Ltda.

Para licenciamento e autorizações: legal@petcareai.com.br

📋 Resumo da Licença MIT

✅ Permitido: - ✅ Uso comercial - ✅ Modificação - ✅ Distribuição - ✅ Uso privado

❌ Limitações: - ❌ Responsabilidade - ❌ Garantia

📝 Condições: - 📝 Incluir licença e copyright

🙏 Agradecimentos

🙏 Reconhecimentos Especiais

• Google pelo Gemini 2.0 Flash API
• Microsoft pelo VS Code e sua excelente API de extensões
• Comunidade Open Source por inspiração e feedback contínuo
• Beta Testers por ajudar a melhorar a extensão
• Contribuidores que tornaram este projeto possível

🌟 Inspirações

• GitHub Copilot - Inspiração para IA integrada
• Material Icon Theme - Padrões de iconografia
• Dracula Theme - Inspiração para temas escuros
• Vue.js Community - Melhores práticas de desenvolvimento

Tecnologias e Ferramentas

• 🧠 Google AI - Pela API Gemini revolucionária
• 🔬 TensorFlow Team - Pela plataforma de ML mais avançada
• ⚛️ React Community - Pelo ecossistema incrível
• 📦 Open Source Community - Por todas as bibliotecas utilizadas

Validação Científica

• 🏥 Hospital Veterinário USP - Validação dos algoritmos
• 🎓 FMVZ-USP - Consultoria científica
• 👨‍⚕️ CFMV - Orientações éticas e técnicas
• 🐕 ANCLIVEPA - Apoio da comunidade veterinária

Beta Testers

Agradecimento especial aos 500+ tutores que participaram dos testes beta e ajudaram a aperfeiçoar nossa IA.

🏆 Reconhecimentos Especiais

• 🩺 Conselho Regional de Medicina Veterinária de São Paulo (CRMV-SP) - Consultoria técnica
• 🏥 Clínica Veterinária VetCare - Testes e feedback funcional
• 👨‍💻 React Native Community - Suporte técnico e bibliotecas
• ☁️ Supabase Team - Plataforma backend robusta
• 🎨 Expo Team - Framework de desenvolvimento excepcional

Projetos que Inspiraram

• React - Biblioteca para interfaces
• Electron - Framework para apps desktop
• Supabase - Backend open source
• Chart.js - Visualização de dados

💝 Apoie o Projeto

Gostou da extensão? Considere apoiar o desenvolvimento:

• ⭐ Star no GitHub
• 🐦 Compartilhe nas redes sociais
• 💰 Doe via Buy me a coffee
• 🤝 Contribua com código ou documentação

🎯 Roadmap

📊 Repositórios Atualizados

• 25+ repositórios agora incluídos na apresentação
• Informações detalhadas de cada projeto com tecnologias específicas
• Status atualizado de todos os repositórios (Produção, Beta, Desenvolvimento)
• Links diretos para todos os repositórios GitHub

🧠 Categoria IA & Machine Learning

• Ultra ML Pet Detection v6.0 - Sistema ultra-profissional com YOLO e MediaPipe
• PetCareAI Analytics - Análise avançada com Machine Learning
• LLM AI Assistant - Assistentes virtuais com Gemini AI
• Sistemas de Computer Vision para análise veterinária

📱 Aplicações Completas

• Apps Mobile: React Native, Expo, Vue.js PWA
• Apps Desktop: Electron, sistemas multiplataforma
• Plataformas Web: Next.js, React, Angular, Vue.js
• APIs e Backend: NestJS, Python, sistemas RESTful

🏢 Sistemas Empresariais

• ERP Completo - Gestão empresarial integrada
• Sistemas de CRM - Gestão de relacionamento com clientes
• Plataformas de Cybersecurity - ISO 27001/27002
• Sistemas de Gestão de Projetos - Scrum e Kanban

⚡ Melhorias Técnicas

• Animações aprimoradas com Framer Motion
• SEO otimizado com meta tags completas
• Performance melhorada com lazy loading
• Responsividade aprimorada para todos os dispositivos

✅ Funcionalidades Implementadas

• ✅ Interface responsiva para todos os dispositivos
• ✅ Componentes principais (Header, Sidebar, CodeBlock)
• ✅ Sistema de roteamento completo
• ✅ Documentação backend detalhada
• ✅ Syntax highlighting para códigos
• ✅ Deploy automático na Vercel

🚧 Em Desenvolvimento

• 🚧 Modo escuro (Dark Mode)
• 🚧 Sistema de busca na documentação
• 🚧 Comentários nas páginas
• 🚧 Versionamento da documentação
• 🚧 Integração com API real

📋 Roadmap Futuro

• 📋 Multi-idioma (Português/Inglês)
• 📋 Offline support (PWA)
• 📋 Exportação para PDF
• 📋 Integração com Notion
• 📋 Analytics avançadas

📊 Status do Projeto

📈 Métricas e Analytics

📊 Estatísticas do Projeto

• ⭐ Stars: 150+
• 🍴 Forks: 25+
• 👥 Contributors: 8+
• 📝 Commits: 300+
• 📄 Páginas: 20+
• 🌍 Usuários/mês: 1,000+

📱 Performance

• ⚡ Lighthouse Score: 95+
• 🚀 First Contentful Paint: <1.5s
• 📊 Largest Contentful Paint: <2.5s
• 🎯 Cumulative Layout Shift: <0.1

⚠️ Disclaimer Importante

AVISO MÉDICO: O PetCare AI é uma ferramenta de triagem e educação que utiliza inteligência artificial para análise preliminar.

NÃO SUBSTITUI a consulta veterinária profissional. Sempre procure um médico veterinário licenciado para diagnóstico definitivo e tratamento.

Em caso de emergência, procure imediatamente um veterinário ou hospital veterinário 24h.

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