chore: initial project structure

Author: Defendi22

.github/workflows/ci.yml

@@ -0,0 +1,9 @@
+venv/
+.env
+__pycache__/
+*.pyc
+*.pyo
+*.tmp
+uploads/
+.vscode/
+.idea/

.gitignore

@@ -0,0 +1,46 @@
+import os
+import json
+from groq import Groq
+from dotenv import load_dotenv
+
+load_dotenv()
+
+client = Groq(api_key=os.getenv("GROQ_API_KEY"))
+
+SYSTEM_PROMPT = """
+Você é um assistente especializado em classificação de emails corporativos do setor financeiro.
+
+Sua tarefa é analisar o conteúdo do email e retornar EXATAMENTE neste formato JSON:
+{
+  "categoria": "Produtivo" ou "Improdutivo",
+  "confianca": número de 0 a 100,
+  "motivo": "explicação curta do motivo da classificação",
+  "resposta_sugerida": "resposta automática adequada para enviar ao remetente"
+}
+
+Definições:
+- Produtivo: emails que requerem ação ou resposta (suporte técnico, dúvidas, status de casos, solicitações)
+- Improdutivo: emails que não requerem ação imediata (felicitações, agradecimentos, mensagens sociais)
+
+Retorne APENAS o JSON, sem texto adicional, sem markdown, sem explicações.
+"""
+
+def classify_email(email_text: str) -> dict:
+    response = client.chat.completions.create(
+        model="llama-3.3-70b-versatile",
+        messages=[
+            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
+            {"role": "user", "content": f"Email para classificar:\n{email_text}"}
+        ],
+        temperature=0.1
+    )
+
+    raw = response.choices[0].message.content.strip()
+
+    if raw.startswith("```"):
+        raw = raw.split("```")[1]
+        if raw.startswith("json"):
+            raw = raw[4:]
+
+    result = json.loads(raw)
+    return result

Dockerfile

@@ -0,0 +1,61 @@
+from fastapi import FastAPI, UploadFile, File, Form, HTTPException
+from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
+from fastapi.staticfiles import StaticFiles
+from fastapi.responses import FileResponse
+from typing import Optional
+import os
+
+from classifier import classify_email
+from utils import extract_text_from_file
+
+app = FastAPI(title="Email Classifier API")
+
+app.add_middleware(
+    CORSMiddleware,
+    allow_origins=["*"],
+    allow_methods=["*"],
+    allow_headers=["*"],
+)
+
+app.mount("/static", StaticFiles(directory="../frontend"), name="static")
+
+@app.get("/")
+def serve_frontend():
+    return FileResponse("../frontend/index.html")
+
+@app.get("/health")
+def health_check():
+    return {"status": "ok"}
+
+@app.post("/classify")
+async def classify(
+    email_text: Optional[str] = Form(None),
+    file: Optional[UploadFile] = File(None)
+):
+    if not email_text and not file:
+        raise HTTPException(
+            status_code=400,
+            detail="Envie um texto ou um arquivo."
+        )
+
+    if file:
+        contents = await file.read()
+        try:
+            email_text = extract_text_from_file(contents, file.filename)
+        except ValueError as e:
+            raise HTTPException(status_code=400, detail=str(e))
+
+    if not email_text.strip():
+        raise HTTPException(
+            status_code=400,
+            detail="O conteúdo do email está vazio."
+        )
+
+    try:
+        result = classify_email(email_text)
+        return result
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(
+            status_code=500,
+            detail=f"Erro ao classificar email: {str(e)}"
+        )

backend/classifier.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+import PyPDF2
+import io
+
+def extract_text_from_file(file_bytes: bytes, filename: str) -> str:
+    if filename.endswith(".pdf"):
+        return extract_text_from_pdf(file_bytes)
+    elif filename.endswith(".txt"):
+        return file_bytes.decode("utf-8")
+    else:
+        raise ValueError("Formato não suportado. Use .txt ou .pdf")
+
+def extract_text_from_pdf(file_bytes: bytes) -> str:
+    reader = PyPDF2.PdfReader(io.BytesIO(file_bytes))
+    text = ""
+    for page in reader.pages:
+        text += page.extract_text() or ""
+    return text.strip()