PROVA DE CONCEITO · DOCUMENTO TÉCNICO

Como esta prova de conceito funciona.

Esta é uma versão funcional reduzida da plataforma. Parte do processo já roda de verdade; parte é simulada de propósito. Aqui está exatamente onde essa fronteira passa — sem maquiagem.

A fronteira: real vs. simulado

O ponto da prova de conceito é demonstrar a capacidade técnica central — ler um cardápio qualquer e confrontá-lo com o mercado — sem investir ainda na parte mais cara e frágil (a coleta de concorrentes).

● Real — roda ao vivo

Leitura do seu cardápio

  • Extração estruturada do cardápio enviado (foto, PDF ou texto) por um modelo de visão.
  • Reconhecimento semântico: "Bruschetta Pomodoro", "Bruschetta de Tomate" e "Bruschetta Clássica" viram o mesmo item comparável.
  • Cálculo da posição de cada prato contra a distribuição de preço da região (mediana, quartis, variação).
● Simulado nesta PoC

O mercado da região

  • A base de concorrentes é pré-carregada (~22 estabelecimentos de uma região de São Paulo).
  • Em produção, essa camada é alimentada por coleta contínua de cardápios — o ponto caro e sujeito a bloqueio que fica fora do escopo da demonstração.
  • Trocar a base simulada pela coleta real não muda nada do que você vê funcionando: a leitura e o cálculo já são os definitivos.

O pipeline, passo a passo

O que acontece entre enviar o cardápio e ver o comparativo.

01

Entrada

Você cola o texto ou envia a foto do cardápio em /app.

real
02

Extração

O modelo de visão lê a imagem/texto e devolve item, descrição e preço estruturados.

real
03

Normalização

Cada item é casado semanticamente com o catálogo de itens comparáveis da região.

real
04

Mercado

Os preços dos concorrentes vêm de uma base pré-carregada (em produção: coleta contínua).

simulado
05

Comparativo

Mediana, quartis e variação por item, com leitura por linha. Renderizado no relatório.

real

O servidor mínimo

Um único serviço Node + Express, sem banco e sem login nesta fase. Serve as páginas estáticas e expõe um endpoint de análise. Roda em container Docker na infraestrutura did.lu, atrás de HTTPS automático, em gastro.did.lu.

Node 20 + ExpressServidor único, sem framework de front.
Modelo de visãoExtração e normalização do cardápio (Anthropic).
Base de mercadoJSON pré-carregado — placeholder da coleta.
Docker + did.luDeploy declarativo, HTTPS e subdomínio automáticos.

Endpoint central: POST /api/analyze recebe { text } ou { image }, chama o modelo, cruza com a base e devolve o comparativo. GET /api/market expõe a distribuição da região; GET /api/health é o healthcheck.

O que a versão de produção acrescenta

Nada do que está acima muda. O que entra é o que ficou de fora por escolha:

Coleta real e contínua de cardápios de concorrentes (substitui a base simulada) · persistência em banco com histórico de relatórios · conta de usuário · cota e cobrança · e, com massa de dados suficiente, o mapa público de preços por região.

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