🏗️ Código fonte completo: PostgreSQL, nutrição, receita, score labels, PWA fixes

backend/app/integrations/openai_client.py

@@ -9,6 +9,17 @@ Responda SEMPRE em JSON válido com esta estrutura exata:
   "summary": "<resumo em 2-3 frases para leigo, em português>",
   "positives": ["<ponto positivo 1>", ...],
   "negatives": ["<ponto negativo 1>", ...],
+  "nutrition": {
+    "calorias": "<valor por porção, ex: 139 kcal>",
+    "gordura_total": "<valor, ex: 8g>",
+    "gordura_saturada": "<valor, ex: 3g>",
+    "acucar": "<valor, ex: 37g>",
+    "sodio": "<valor, ex: 14mg>",
+    "fibras": "<valor, ex: 0g>",
+    "proteinas": "<valor, ex: 0g>",
+    "carboidratos": "<valor, ex: 35g>"
+  },
+  "nutrition_verdict": "<frase curta sobre o perfil nutricional, ex: Alto em açúcar, zero fibras>",
   "ingredients": [
     {
       "name": "<nome no rótulo>",
@@ -17,9 +28,23 @@ Responda SEMPRE em JSON válido com esta estrutura exata:
       "classification": "<good|warning|bad>",
       "reason": "<motivo da classificação, 1 frase>"
     }
-  ]
+  ],
+  "recipe": {
+    "title": "<nome da receita saudável>",
+    "description": "<descrição curta, 1-2 frases>",
+    "prep_time": "<tempo de preparo>",
+    "calories": "<calorias aproximadas da receita>",
+    "ingredients_list": ["<ingrediente 1>", "<ingrediente 2>", ...],
+    "steps": ["<passo 1>", "<passo 2>", ...],
+    "tip": "<dica nutricional relacionada>"
+  }
 }
 
+Para a receita:
+- Se o produto for SAUDÁVEL (score > 70): sugira uma receita usando o produto
+- Se o produto for RUIM (score <= 70): sugira uma alternativa saudável que substitua o produto
+- A receita deve ser simples, rápida e brasileira quando possível
+
 Critérios para o score:
 - 90-100: Alimento natural, minimamente processado, sem aditivos
 - 70-89: Bom, com poucos aditivos ou processamento leve
@@ -27,6 +52,7 @@ Critérios para o score:
 - 30-49: Ruim, ultraprocessado com vários aditivos
 - 0-29: Péssimo, alto em açúcar/sódio/gordura trans, muitos aditivos
 
+Use os dados nutricionais fornecidos quando disponíveis. Estime quando não disponíveis.
 Considere Nutri-Score, classificação NOVA, e ingredientes problemáticos.
 Seja direto e honesto. Use linguagem simples."""
 
@@ -36,14 +62,18 @@ async def analyze_product(product_data: dict) -> dict:
     
     client = AsyncOpenAI(api_key=settings.OPENAI_API_KEY)
     
+    nutrition_info = product_data.get('nutrition', {})
+    nutrition_str = json.dumps(nutrition_info, ensure_ascii=False) if nutrition_info else 'Não disponível'
+    
     user_msg = f"""Produto: {product_data.get('name', 'Desconhecido')}
 Marca: {product_data.get('brand', '')}
 Categoria: {product_data.get('category', '')}
 Ingredientes: {product_data.get('ingredients_text', 'Não disponível')}
 Nutri-Score: {product_data.get('nutri_score', 'N/A')}
 NOVA: {product_data.get('nova_group', 'N/A')}
+Dados Nutricionais: {nutrition_str}
 
-Analise este produto."""
+Analise este produto com informações nutricionais detalhadas e sugira uma receita."""
 
     try:
         resp = await client.chat.completions.create(
@@ -54,7 +84,7 @@ Analise este produto."""
             ],
             response_format={"type": "json_object"},
             temperature=0.3,
-            timeout=15,
+            timeout=30,
         )
         return json.loads(resp.choices[0].message.content)
     except Exception as e:
@@ -82,5 +112,8 @@ def _mock_analysis(product_data: dict) -> dict:
         "summary": f"Análise baseada em regras para {product_data.get('name', 'este produto')}. Configure OPENAI_API_KEY para análise completa com IA.",
         "positives": ["Dados nutricionais disponíveis"],
         "negatives": ["Análise IA indisponível - usando fallback"],
-        "ingredients": []
+        "nutrition": {},
+        "nutrition_verdict": "",
+        "ingredients": [],
+        "recipe": None
     }