fluig-scaffolding-dataset

name	fluig-scaffolding-dataset
description	Gera o esqueleto de um Dataset customizado do Fluig — o arquivo JavaScript server-side com a(s) função(ões) nomeada(s) que a plataforma invoca para construir e retornar o conjunto de dados via API pública de Dataset, aplicando filtros/constraints e ordenação. Use quando o desenvolvedor pedir para criar/iniciar um novo dataset customizado a partir de um nome/propósito, campos e fontes de dados.
argument-hint	nome e/ou propósito do dataset, campos e fontes/filtros (ex.: "dataset de filiais com código, nome e UF, filtrando ativas")

Scaffolding de Dataset (customizado, server-side)

Esta skill gera o esqueleto de um Dataset customizado do Fluig; ela não duplica convenções — os arquivos de context/ são a fonte de verdade, referenciada abaixo.

Objetivo

Produzir, com responsabilidade única, o esqueleto de um Dataset customizado do Fluig: o arquivo JavaScript executado no servidor com a(s) função(ões) nomeada(s) que a plataforma invoca para construir e retornar o conjunto de dados, usando somente a API pública de Dataset, já com pontos para aplicar filtros/constraints e ordenação.

Quando Usar

• Ao criar um novo dataset customizado do Fluig a partir do zero, para expor/consultar dados a serem consumidos por widgets e forms.
• Quando o desenvolvedor fornece um nome/propósito, os campos do dataset e a(s) fonte(s) de dados e quer um ponto de partida correto (função pública + estrutura) seguindo as convenções oficiais.
• Quando é preciso garantir, desde o início, o uso exclusivo da API pública de Dataset e a aplicação correta de filtros (constraints) e ordenação.

Entradas Esperadas

Entrada	Descrição	Obrigatória
Nome do dataset	Identificador do dataset customizado (ex.: branches)	sim
Campos	Lista de colunas/campos do dataset (nome de cada coluna)	sim
Filtros/constraints	Critérios de filtragem esperados (campo, valores, tipo)	não
Ordenação	Campo(s) por que o resultado deve ser ordenado	não
Fonte de dados	Origem dos registros (ex.: outro dataset, dados informados, serviço externo)	não
Serviço externo	Código do serviço cadastrado no Fluig (serviceCode) quando a fonte for uma API REST externa	não

Contexto de Referência (Fonte de Verdade)

Leia antes de executar — não reproduza o conteúdo aqui:

• architecture.md — modelo conceitual do Dataset: customização server-side que expõe/consulta dados por meio da API pública de Dataset; o desenvolvedor implementa funções nomeadas que a plataforma invoca em pontos definidos para resolver o dataset; o resultado é consumido por widgets/forms. Veja também a seção "Estrutura de um Projeto Fluig Studio": o dataset fica na pasta datasets/.
• technologies.md — runtime público de scripting server-side: datasets são escritos em JavaScript executado no servidor sobre o motor Mozilla Rhino (base ES5, com suporte apenas parcial a ES6+), interagindo apenas com a API pública de seu contexto (sem acesso a componentes internos do servidor). Veja a seção "Runtime Rhino: sintaxe rígida (não é ES6+)" para as restrições de sintaxe e a seção de interoperabilidade com Java.

Regras Aplicáveis (Resumo Executivo)

Somente o mínimo para orientar a geração; o detalhe está no contexto:

• Implemente a(s) função(ões) nomeada(s) que a plataforma invoca para construir/retornar o dataset — o ponto de entrada público é a função createDataset(fields, constraints, sortFields) → ver architecture.md.
• Use SOMENTE a API pública de Dataset: construa o resultado com DatasetBuilder.newDataset() e adicione colunas/linhas com addColumn(...)/addRow(...); para consultar outro dataset, use DatasetFactory.getDataset(name, fields, constraints, order[, callback]) (no servidor, sempre síncrono — não passe callback) → ver architecture.md, seção "API pública de Dataset — assinaturas".
• Retorne o conjunto de dados no formato esperado (o objeto de dataset construído pelo DatasetBuilder); o retorno de getDataset(...) expõe os registros em .values e as colunas em .columns → ver architecture.md.
• Aplique filtros/constraints via API pública com a assinatura exata DatasetFactory.createConstraint(field, initialValue, finalValue, type[, likeSearch]), onde type é ConstraintType.MUST (1) | SHOULD (2) | MUST_NOT (3) e likeSearch (booleano opcional) habilita busca parcial (LIKE). Para igualdade simples, repita o valor em initialValue/finalValue; para faixa (BETWEEN), informe limites distintos. Respeite os parâmetros constraints e sortFields recebidos pela função → ver architecture.md, seção "API pública de Dataset — assinaturas".
• Leia os filtros recebidos percorrendo o array constraints e comparando constraint.getFieldName() com o campo desejado, obtendo o valor com constraint.getInitialValue() (use os métodos, não propriedades). Isolar isso em uma função auxiliar (ex.: obterParametro(constraints, campo)) é um padrão comum → ver architecture.md.
• Para consumir um serviço externo (REST), não há fetch: use o Cadastro de Serviços via fluigAPI.getAuthorizeClientService(), montando o objeto com /// (o é opcional, resolvido a partir do ), invocando com e lendo a resposta com + → ver .

Procedimento

1. Definir o nome do dataset e os campos (colunas) a partir da entrada, além das fontes de dados e dos filtros/ordenação esperados.
2. Criar o arquivo JavaScript do dataset e implementar a função pública createDataset(fields, constraints, sortFields) como ponto de entrada que a plataforma invoca.
3. Dentro da função, construir o dataset com a API pública: DatasetBuilder.newDataset(), declarando as colunas com addColumn(...) e populando registros com addRow(...) (ou consultando outra fonte com DatasetFactory.getDataset(...)).
4. Aplicar filtros/constraints e ordenação via API pública — usar os parâmetros constraints/sortFields recebidos e/ou criar constraints com DatasetFactory.createConstraint(field, initialValue, finalValue, type[, likeSearch]) usando ConstraintType.*. Quando precisar do valor de um filtro do chamador, lê-lo via getFieldName()/getInitialValue()/getFinalValue() (ex.: função auxiliar obterParametro).
5. Se a fonte for um serviço externo REST, consumi-lo pelo Cadastro de Serviços (fluigAPI.getAuthorizeClientService() + invoke(...)), parseando vo.getResult() e populando as linhas com os campos retornados.
6. Tratar erros com try/catch, retornando um dataset com coluna/linha de erro (ex.: ERROR) em caso de falha.
7. Retornar o objeto de dataset construído.
8. Validar o resultado com o checklist abaixo antes de entregar.

Saída Esperada

Esqueleto de dataset pronto para evoluir, contendo:

• O arquivo JavaScript server-side do dataset com a(s) função(ões) pública(s) que a plataforma invoca — no mínimo createDataset(fields, constraints, sortFields).
• A construção do conjunto de dados via API pública (DatasetBuilder, colunas e registros), com pontos para aplicar constraints e ordenação.
• Retorno do conjunto de dados no formato esperado, sem qualquer acesso a componentes internos.

Tudo em conformidade com context/architecture.md e context/technologies.md.

Exemplo de Uso

Use examples/dataset/ como referência mínima. O dataset.example.js demonstra a função pública createDataset, a construção do conjunto via DatasetBuilder e a aplicação de constraints; o dataset-external-service.example.js demonstra a leitura de filtro do chamador, o consumo de uma API REST externa pelo Cadastro de Serviços e o tratamento de erro como dado. Trate-os como trechos de referência, não como projeto completo.

Checklist de Validação

• A(s) função(ões) pública(s) que a plataforma invoca estão implementadas (ex.: createDataset(fields, constraints, sortFields)).
• O conjunto de dados é construído e retornado usando somente a API pública de Dataset (DatasetBuilder, DatasetFactory), sem acesso a componentes internos.
• Os campos (colunas), filtros/constraints e a ordenação estão corretos e usam a API pública com as assinaturas exatas — createConstraint(field, initialValue, finalValue, type[, likeSearch]) com ConstraintType.* e getDataset(name, fields, constraints, order[, callback]) (servidor sempre síncrono, sem callback); a leitura de filtros do chamador usa getFieldName()/getInitialValue()/getFinalValue().
• Consumo de serviço externo (se houver) é feito pelo Cadastro de Serviços (fluigAPI.getAuthorizeClientService() + invoke), nunca por fetch/HTTP de navegador.
• Erros são retornados como dado (coluna/linha de erro via try/catch), não como exceção solta.
• Código server-side compatível com o motor Rhino (base ES5): var/function tradicionais, sem arrow functions, template literals, let/const ou outros recursos ES6+ não suportados.