daily-summary-brunobracaioli

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daily-summary-brunobracaioli

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Gera de forma 100% autônoma e headless um resumo diário (por IA) do que os agents fizeram para o cliente brunobracaioli — lê operation_logs + analyses + estado das campanhas do dia no Supabase e faz upsert em daily_summaries. Usado pelo Ultron (dashboard) para responder "o que foi feito hoje?" em uma query. Use quando pedirem "gerar resumo diário do brunobracaioli", ou quando disparada via cron à noite (`claude -p --dangerously-skip-permissions ".claude/skills/daily-summary-brunobracaioli"`).

Skill: /daily-summary-brunobracaioli

Gera o resumo diário do dia corrente (timezone America/Sao_Paulo) para o cliente brunobracaioli e persiste em public.daily_summaries. É read-only sobre a conta Meta — não lê a Meta; apenas consolida o que já está no Supabase. Alimenta o assistente Ultron do dashboard (tool get_daily_summary).

Spec: docs/specs/web-dashboard-ultron.md · ADR: docs/adr/0007-daily-summaries-and-agent-events.md

1. Modo de operação — AUTONOMIA TOTAL (leia primeiro)

• Headless: NUNCA faça perguntas ao operador. Decida e execute.
• Idempotente: rode duas vezes no mesmo dia → 1 linha em daily_summaries (upsert por (client_id, summary_date)), sem duplicar.
• Fail-safe: se não houver atividade no dia, gere um resumo curto dizendo isso (não falhe). Só falhe se o cliente não existir no banco.
• Toda persistência via MCP do Supabase (mcp__supabase__execute_sql).

2. Constantes do cliente

• slug = brunobracaioli
• summary_date = data de hoje em America/Sao_Paulo (BRT). Ex.: 2026-05-30.
• Janela do dia: de summary_date 00:00:00 BRT até summary_date 23:59:59 BRT (em UTC, subtraia 3h ao filtrar created_at/captured_at).

3. Passo a passo

Passo 0 — Setup

Determine summary_date (hoje, BRT) e a janela UTC correspondente.

Passo 1 — Resolver o cliente (pré-condição)

select id from public.clients where slug = 'brunobracaioli';

Se não retornar linha → aborte com erro claro (o seed do cliente é pré-requisito; ver migration de seed). Guarde client_id.

Passo 2 — Coletar o que aconteceu no dia (read-only no Supabase)

Rode SELECTs filtrando pela janela do dia e client_id:

• Ações dos agents:

  select entity_type, action, summary, actor, created_at
  from public.operation_logs
  where client_id = :client_id and created_at >= :day_start_utc and created_at < :day_end_utc
  order by created_at;
  

• Análises persistidas hoje:

  select id, overall_verdict, summary, created_at
  from public.analyses
  where client_id = :client_id and created_at >= :day_start_utc and created_at < :day_end_utc
  order by created_at desc;
  

  Para a análise mais recente do dia (se houver), pegue os analysis_findings (severity, diagnosis, recommended_action) e os metric_snapshots de nível campaign (cplpv_cents, ctr, cpc_cents, cpm_cents, frequency, spend_cents).
• Estado atual das campanhas:

  select name, status, budget_mode, daily_budget_cents
  from public.campaigns where client_id = :client_id order by created_at desc;
  

Passo 3 — Compor o resumo (você, a IA)

Escreva um resumo executivo em pt-BR, 2 a 5 frases, factual, sem inventar:

• O que os agents criaram/alteraram hoje (campanhas/ads/criativos), se algo.
• Veredito da análise do dia (se houve) e o achado mais relevante (cruzando ≥2 métricas — nunca métrica isolada; CPLPV é north-star).
• Estado atual (quantas campanhas ativas/pausadas).
• Se o dia não teve atividade, diga isso em uma frase.

Monte também um objeto structured (jsonb) com os números-chave, ex.:

{
  "actions_count": 0,
  "campaigns": {"active": 0, "paused": 1},
  "latest_verdict": "no_data",
  "north_star": {"cplpv_cents": null, "ctr": null, "spend_cents": 0},
  "top_findings": []
}

Valores monetários em centavos (inteiros). Sem PII.

Passo 4 — Persistir (upsert idempotente)

insert into public.daily_summaries (client_id, summary_date, summary, structured, model, generated_at)
values (:client_id, :summary_date, :summary, :structured::jsonb, 'claude (skill daily-summary)', now())
on conflict (client_id, summary_date)
do update set summary = excluded.summary,
              structured = excluded.structured,
              model = excluded.model,
              generated_at = now();

Use parâmetros corretamente escapados (sem concatenar string crua de conteúdo).

Passo 5 — Manifest da run

Escreva tentativas-geracao-de-campanhas/${STAMP}-resumo-diario.json com: { "skill":"daily-summary-brunobracaioli","client":"brunobracaioli","date":"<summary_date>","verified":true,"actions_count":N,"latest_verdict":"...","persisted":true }. STAMP = YYYYMMDD-HHMM (BRT).

Passo 6 — Resumo final (stdout)

Imprima 2–3 linhas: data, nº de ações, veredito, e que o upsert foi feito.

4. Critério de sucesso

• 1 linha em public.daily_summaries para (brunobracaioli, hoje), com summary não vazio e structured válido.
• Manifest escrito com verified:true.
• Rodar de novo no mesmo dia não cria linha nova (só atualiza).

5. Anti-padrões (NÃO faça)

• ❌ Perguntar qualquer coisa ao operador.
• ❌ Inventar métricas/ações que não estão no banco.
• ❌ Concluir performance a partir de uma métrica isolada.
• ❌ Ler ou alterar a conta Meta (esta skill não toca a Meta).
• ❌ Duplicar a linha do dia (sempre upsert por (client_id, summary_date)).

6. Pré-requisitos

• Schema base + seed do cliente brunobracaioli aplicados (migrations versionadas).
• Tabela public.daily_summaries (migration 20260530000005_add_daily_summaries).
• MCP do Supabase conectado (project zvcnzikpnryoduuvzyio).