Python Automation Center

Operational Intelligence Platform para simular automacoes corporativas com Python, tratamento de dados, BI, logs operacionais, relatorios e dashboard de eficiencia.

Desenvolvido por Matheus Siqueira
Portfolio: https://www.matheussiqueira.dev

Objetivo

Demonstrar uma central web interativa que transforma bases administrativas desorganizadas em dados tratados, auditaveis e prontos para tomada de decisao. O projeto foi criado para portfolio profissional e comunica dominio de automacao Python, qualidade de dados, ETL, Business Intelligence, UX e deploy moderno na Vercel.

Funcionalidades

• Home orientada a produto com CTAs de demonstracao.
• Central de automacoes com busca e filtros.
• Detalhe de automacao com problema de negocio, KPIs, simulacao de execucao, progresso, timeline e logs.
• Comparacao antes/depois com celulas destacadas, resumo e regras aplicadas.
• Dashboard executivo com KPIs, graficos Recharts, ranking, alertas e insights.
• Relatorios simulados com preview e downloads.
• Route Handlers para automacoes, execucao, relatorios e downloads.
• Scripts Python locais para gerar datasets e arquivos de exemplo.
• Testes minimos para UI, calculos, insights, validadores e endpoint.

Tecnologias

• Next.js App Router
• TypeScript
• Tailwind CSS v4
• Recharts
• lucide-react
• zod
• date-fns
• Python 3 para geracao local de dados
• Vitest e Testing Library

Estrutura

app/                 Rotas, layout, APIs, metadata, sitemap e estados
components/          Layout, automacoes, dashboard, relatorios e UI compartilhada
data/                JSONs simulados gerados por Python
lib/                 Tipos, calculos, formatadores, validadores, insights e reports
public/samples/      Arquivos CSV/JSON para downloads simulados
scripts/             Geradores locais de datasets
docs/adr/            Decisoes arquiteturais
tests/               Testes automatizados essenciais

Automacoes disponiveis

1. Limpeza de planilhas administrativas
2. Consolidacao de multiplos arquivos
3. Geracao de relatorio executivo
4. Auditoria de qualidade de dados
5. Rotina financeira e operacional

Rodando localmente

npm install
npm run dev

Acesse http://localhost:3000.

Gerar datasets com Python

python scripts/generate_datasets.py

O script gera arquivos em data/ e public/samples/. Python nao e dependencia de runtime em producao.

Validacao

npm run lint
npm run typecheck
npm run test
npm run build
npm audit

Deploy na Vercel

1. Importe o repositorio no painel da Vercel.
2. Framework preset: Next.js.
3. Build command: npm run build.
4. Output: padrao do Next.js.
5. Configure NEXT_PUBLIC_SITE_URL com a URL final do projeto.

Limitacoes conhecidas

• Dados mockados e ficticios.
• Downloads simulados por arquivos estaticos.
• Execucao de automacao usa timers no client e Route Handlers leves.
• Processamento Python pesado deve ser externo ao runtime da Vercel.

Roadmap

• Upload opcional de CSV pequeno no client.
• Persistencia de historico em banco.
• Integracao com filas/workers para processamento real.
• Autenticacao para ambientes corporativos.
• Exportacao HTML/PDF mais completa.

Creditos

Desenvolvido por Matheus Siqueira
https://www.matheussiqueira.dev