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Documentação — EnergIA

Índice da documentação do projeto. Cada arquivo cobre um aspecto específico.


Arquivos

Arquivo Conteúdo
manual.md Manual do Usuário — guia didático com figuras: Painel, tarifas, previsão, consumo por aparelho, assistente e alertas
arquitetura.md Visão geral do sistema, apps Django e fluxo de dados
modelos.md Modelos de dados e relacionamentos
api.md Endpoints REST consumidos pelo app Flet
mqtt.md Integração com MQTT, tópicos do ESP32 e validação do fluxo hardware → API sem hardware físico
instalacao.md Guia de instalação não invasiva — requisitos, segurança elétrica, posicionamento, firmware, cadastro e validação inicial
hardware.md Arquitetura Edge, orçamento, firmware e calibração do Smart Meter ESP32
fator-de-potencia.md Validação do Fator de Potência: erro de fase caracterizado, lacunas para uso industrial e protocolo de ensaio proposto
nilm.md Algoritmo de NILM, recomendação de horário de uso, avaliação de acurácia e diagrama de arquitetura ponta a ponta
alertas.md Alertas proativos: gatilhos, limites, cooldown, entrega (WhatsApp + dashboard), modo demonstração e cenários de teste
demo.md Roteiro da demonstração ao vivo do Desafio 6: checklist, passos cronometrados e plano B
avaliacao-ux.md Protocolo e registro da avaliação de UX com usuários não técnicos (exigência do briefing)
lgpd.md Conformidade LGPD: minimização, finalidade, consentimento, retenção e segurança
termos.md Termos de Uso do Serviço
design-system.md Paleta de cores, tipografia e componentes TailwindCSS
convencoes.md Padrões de código e convenções do projeto
setup.md Configuração do ambiente de desenvolvimento
DEPLOY.md Deploy em produção: Docker, VPS, TLS e operação

O que é o projeto

EnergIA é um sistema de monitoramento de energia residencial. Um medidor ESP32 envia leituras elétricas via MQTT para uma aplicação Django que armazena os dados, calcula custos com as regras tarifárias da ANEEL, exibe dashboards em tempo quase real, prevê faturas e identifica aparelhos de alto consumo (NILM).

O sistema tem quatro interfaces para o usuário: - Web — Django Templates + TailwindCSS - Chat web — chatbot IA embutido na seção Assistente (botão flutuante + janela arrastável) - Mobile — app Flet (Python, Android/iOS) que consome a REST API - WhatsApp — assistente via Evolution API + LangChain/RAG (suporta até 3 números por usuário)

Referência completa: PRD.md na raiz do repositório.