refactor: modulariza insights e atualiza catálogo de IA

src/features/insights/actions/generate.ts

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+"use server";
+
+import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
+import { google } from "@ai-sdk/google";
+import { openai } from "@ai-sdk/openai";
+import { createOpenRouter } from "@openrouter/ai-sdk-provider";
+import { generateObject } from "ai";
+import { getUser } from "@/shared/lib/auth/server";
+import {
+	type InsightsResponse,
+	InsightsResponseSchema,
+} from "@/shared/lib/schemas/insights";
+import { AVAILABLE_MODELS, INSIGHTS_SYSTEM_PROMPT } from "../constants";
+import { aggregateMonthData } from "./aggregate";
+import type { ActionResult } from "./types";
+
+const PERIOD_REGEX = /^\d{4}-\d{2}$/;
+
+export async function generateInsightsAction(
+	period: string,
+	modelId: string,
+): Promise<ActionResult<InsightsResponse>> {
+	try {
+		const user = await getUser();
+
+		if (!PERIOD_REGEX.test(period)) {
+			return {
+				success: false,
+				error: "Período inválido (formato esperado: YYYY-MM)",
+			};
+		}
+
+		const selectedModel = AVAILABLE_MODELS.find((m) => m.id === modelId);
+		const isOpenRouterFormat = /^[a-zA-Z0-9_-]+\/[a-zA-Z0-9._-]+$/.test(
+			modelId,
+		);
+		if (!selectedModel && !isOpenRouterFormat) {
+			return {
+				success: false,
+				error: "Modelo inválido.",
+			};
+		}
+
+		const aggregatedData = await aggregateMonthData(user.id, period);
+
+		let model: ReturnType<typeof google>;
+
+		if (isOpenRouterFormat && !selectedModel) {
+			const apiKey = process.env.OPENROUTER_API_KEY;
+			if (!apiKey) {
+				return {
+					success: false,
+					error:
+						"OPENROUTER_API_KEY não configurada. Adicione a chave no arquivo .env",
+				};
+			}
+
+			const openrouter = createOpenRouter({
+				apiKey,
+			});
+			model = openrouter.chat(modelId);
+		} else if (selectedModel?.provider === "openai") {
+			model = openai(modelId);
+		} else if (selectedModel?.provider === "anthropic") {
+			model = anthropic(modelId);
+		} else if (selectedModel?.provider === "google") {
+			model = google(modelId);
+		} else {
+			return {
+				success: false,
+				error: "Provider de modelo não suportado.",
+			};
+		}
+
+		const result = await generateObject({
+			model,
+			schema: InsightsResponseSchema,
+			system: INSIGHTS_SYSTEM_PROMPT,
+			prompt: `Analise os seguintes dados financeiros agregados do período ${period}.
+
+Dados agregados:
+${JSON.stringify(aggregatedData, null, 2)}
+
+DADOS IMPORTANTES PARA SUA ANÁLISE:
+
+**Tendência de 3 meses:**
+- Os dados incluem tendência dos últimos 3 meses (threeMonthTrend)
+- Use isso para identificar padrões crescentes, decrescentes ou estáveis
+- Compare o mês atual com a média dos 3 meses
+
+**Análise de Recorrência:**
+- Gastos recorrentes representam ${aggregatedData.recurringExpenses.percentageOfTotal.toFixed(1)}% das despesas
+- ${aggregatedData.recurringExpenses.count} gastos identificados como recorrentes
+- Use isso para avaliar previsibilidade e oportunidades de otimização
+
+**Gastos Parcelados:**
+- ${aggregatedData.installments.currentMonthInstallments} parcelas ativas no mês
+- Comprometimento futuro de R$ ${aggregatedData.installments.futureCommitment.toFixed(2)}
+- Use isso para alertas sobre comprometimento de renda futura
+
+Organize suas observações nas 4 categories especificadas no prompt do sistema:
+1. Comportamentos Observados (behaviors): 3-6 itens
+2. Gatilhos de Consumo (triggers): 3-6 itens
+3. Recomendações Práticas (recommendations): 3-6 itens
+4. Melhorias Sugeridas (improvements): 3-6 itens
+
+Cada item deve ser conciso, direto e acionável. Use os novos dados para dar contexto temporal e identificar padrões mais profundos.
+
+Responda APENAS com um JSON válido seguindo exatamente o schema especificado.`,
+		});
+
+		const validatedData = InsightsResponseSchema.parse(result.object);
+
+		return {
+			success: true,
+			data: validatedData,
+		};
+	} catch (error) {
+		console.error("Error generating insights:", error);
+		return {
+			success: false,
+			error: "Erro ao gerar insights. Tente novamente.",
+		};
+	}
+}