Adicionado fluxo de revisão de transcrição de voz antes da análise de IA

server.js

@@ -342,7 +342,7 @@ async function initDatabase() {
   }
 }
 
-// Rota: POST /api/observacao/transcrever — recebe áudio, transcreve via Whisper, gera relatório
+// Rota: POST /api/observacao/transcrever — recebe áudio e transcreve via Whisper
 app.post('/api/observacao/transcrever', requireAuth, multerUpload.single('audio'), async (req, res) => {
   if (!req.file) {
     return res.status(400).json({ error: 'Nenhum áudio recebido' });
@@ -355,18 +355,15 @@ app.post('/api/observacao/transcrever', requireAuth, multerUpload.single('audio'
     else if (req.file.mimetype.includes('wav')) ext = 'wav';
     else if (req.file.mimetype.includes('mpeg')) ext = 'mp3';
   }
-  const tempPath = `/tmp/obs_${Date.now()}.${ext}`;
 
   try {
-    // Salva arquivo temporário a partir do buffer
-    fs.writeFileSync(tempPath, req.file.buffer);
-
     let transcribedText = '';
+    const fileBlob = new Blob([req.file.buffer], { type: req.file.mimetype || 'audio/webm' });
 
     if (process.env.OPENAI_API_KEY) {
       console.log('[Smart Transcription] Usando OpenAI Whisper...');
       const whisperFormData = new FormData();
-      whisperFormData.append('file', fs.createReadStream(tempPath));
+      whisperFormData.append('file', fileBlob, `audio.${ext}`);
       whisperFormData.append('model', 'whisper-1');
       whisperFormData.append('language', 'pt');
       whisperFormData.append('response_format', 'text');
@@ -386,9 +383,9 @@ app.post('/api/observacao/transcrever', requireAuth, multerUpload.single('audio'
       }
       transcribedText = await whisperRes.text();
     } else if (process.env.GROQ_API_KEY) {
-      console.log('[Smart Transcription] Usando Groq Whisper como fallback...');
+      console.log('[Smart Transcription] Usando Groq Whisper...');
       const whisperFormData = new FormData();
-      whisperFormData.append('file', fs.createReadStream(tempPath));
+      whisperFormData.append('file', fileBlob, `audio.${ext}`);
       whisperFormData.append('model', 'whisper-large-v3');
       whisperFormData.append('language', 'pt');
       whisperFormData.append('response_format', 'text');
@@ -411,34 +408,49 @@ app.post('/api/observacao/transcrever', requireAuth, multerUpload.single('audio'
       throw new Error('Nenhuma chave de API configurada para transcrição de áudio (OPENAI_API_KEY ou GROQ_API_KEY).');
     }
 
-    fs.unlinkSync(tempPath); // Limpa tmp
-
-    if (!transcribedText || transcribedText.trim().length < 5) {
-      return res.json({ report: '⚠️ O áudio estava muito curto ou não pôde ser transcrito. Tente gravar por mais alguns segundos.' });
+    if (!transcribedText || transcribedText.trim().length < 2) {
+      return res.status(400).json({ error: 'O áudio não contém fala identificável.' });
     }
 
-    // Gera relatório estruturado via GPT
-    // Envia transcrição + pedido de extrair: crianças, turma, tags, relatório
-    const reportPrompt = `Você é a Kemily, assistente pedagógica da professora Camila Martella Gasparini Reifonas.
+    res.json({ transcribedText });
 
-Ela acabou de gravar uma observação em voz sobre seus alunos da educação infantil. Sua tarefa é ANALISAR a transcrição e retornar UM OBJETO JSON (sem markdown, sem código, apenas o JSON puro) com:
+  } catch (err) {
+    console.error('Erro transcrever:', err);
+    res.status(500).json({ error: err.message });
+  }
+});
+
+// Rota: POST /api/observacao/analisar — recebe texto transcrito e gera relatório pedagógico
+app.post('/api/observacao/analisar', requireAuth, async (req, res) => {
+  const { transcribedText } = req.body;
+  if (!transcribedText || transcribedText.trim().length < 5) {
+    return res.status(400).json({ error: 'Texto muito curto ou inexistente para análise.' });
+  }
+
+  try {
+    const agentConfig = readAgentConfig();
+    const agentName = agentConfig.agentName || "Kemily";
+
+    const reportPrompt = `Você é a ${agentName}, assistente pedagógica da professora Camila Martella Gasparini Reifonas.
+
+Ela acabou de registrar uma observação sobre seus alunos da educação infantil. Sua tarefa é ANALISAR o texto e retornar UM OBJETO JSON (sem markdown, sem código, apenas o JSON puro) com:
 
 {
   "criancas": ["lista de nomes de crianças mencionadas ou 'null' se não identificar nenhuma"],
   "turma": "turma mencionada ou 'não informada'",
-  "tags": ["tag1", "tag2"] (social, cognitivo, motor, linguagem, emocional,轮的哪个),
+  "tags": ["tag1", "tag2"] (social, cognitivo, motor, linguagem, emocional, colaborativo, autónomo),
   "relatorio": "...markdown estruturado do relatório pedagógico..."
 }
 
 REGRAS:
-- Identifique crianças pelo nome próprio mencionado na fala
+- Identifique crianças pelo nome próprio mencionado na fala/texto
 - Se não conseguir identificar nomes, use "criancas": null
 - Tags: escolha entre social, cognitivo, motor, linguagem, emocional, colaborativo, autónomo
 - Relatório em português, linguagem formal-pedagógica, seções claras em **markdown**
 - Foque em evidências observáveis
 - Máximo 120 palavras no relatório
 
-TRANSCRIÇÃO:
+OBSERVAÇÃO REGISTRADA:
 """
 ${transcribedText}
 """
@@ -583,19 +595,14 @@ Retorne APENAS o JSON válido:`;
         throw new Error('Nenhum JSON encontrado na resposta da IA');
       }
     } catch (parseErr) {
-      // Se não conseguir parsear JSON, retorna o texto como relatório
       console.warn('Não foi possível parsear JSON da resposta da IA:', parseErr.message);
       parsedData.relatorio = rawContent;
     }
 
-    res.json({
-      transcribedText,
-      ...parsedData
-    });
+    res.json(parsedData);
 
   } catch (err) {
-    console.error('Erro transcrever/salvar:', err);
-    if (fs.existsSync(tempPath)) fs.unlinkSync(tempPath);
+    console.error('Erro ao analisar observação:', err);
     res.status(500).json({ error: err.message });
   }
 });