1. Funcionalidades gerais
Interface gráfica completa com abas para diferentes funções.

Integração com bancos de dados Access (.accdb) e um banco local SQLite.

Uso de arquivos Excel como modelo de relatório (template).

Geração automatizada de certificados com numeração sequencial.

Validação inteligente de dados (ex: checagem se o lacre não é um serial).

Threading para não travar a interface durante operações demoradas.

2. Módulos e funcionalidades por abas (GUI)
Aba: Verificação e lacre
Verifica se o serial está presente e aprovado no banco Access (status OK).

Garante que o lacre seja único e não seja um possível serial.

Salva serial + lacre no banco local SQLite.

Protege contra duplicatas de serial/lacre.

Aba: Certificado por lote
Permite colar vários seriais.

Verifica:
• Se já foram certificados.
• Se precisam de atualização de dados.
• Se estão prontos para exportar.

Exporta os dados para um arquivo Excel com base no template.

Atualiza os registros do SQLite com o número do certificado gerado.

Aba: Certificado por período
Gera relatórios de certificados com base em um intervalo de datas (data_insercao).

Solicita atualização de dados pendentes, se necessário.

Utiliza o mesmo processo de exportação do Excel.

Aba: Exportar dados
Exporta todos os dados brutos do banco local para Excel, dentro de um intervalo de datas.

Gera um relatório com todas as colunas, sem depender de modelo.

Aba: Deletar registro
Permite deletar registros do banco local por serial.

Não deleta dados já presentes em relatórios Excel gerados.

Objetivo

Desenvolver uma ferramenta em Python ou VBA Excel, com ou sem interface gráfica, capaz de:
• Ler e interpretar XMLs de NF-e (entradas e saídas);
• Reconstruir o estoque da empresa com base nos documentos fiscais;
• Agrupar automaticamente produtos similares com descrições diferentes, usando IA (ex: “ARROZ PARBOLIZADO” = “ARROZ PARBO”).

Funcionalidades desejadas
1. Leitura de XMLs de NF-e
• Leitura em lote a partir de uma pasta local.
• Extração dos itens (cProd, xProd, quantidade, valor unitário, NCM, CFOP, etc.).
• Separação entre entradas e saídas.
2. Banco de dados local (SQLite)
• Tabelas para: produtos brutos, itens de entrada, itens de saída, agrupamentos por similaridade, estoque.
• Dados persistidos em um arquivo .db único.
3. Agrupamento inteligente de produtos (via IA)
• Identificar descrições similares automaticamente.
• Algoritmo baseado em embeddings (ex: sentence-transformers).
• Armazenar agrupamentos em tabela auxiliar (grupo de produto).
4. Cálculo de estoque
• Estoque por produto agrupado: quantidade, custo médio, valor.
• Possibilidade de gerar relatório por período (mensal, anual).
5. Exportação de relatórios
• Exportação em Excel (por grupo de produtos):
• Estoque final
• Custo médio
• CMV
• Margem de lucro
6. (Opcional) Interface simples em Streamlit, Tkinter ou CLI para selecionar pastas, visualizar agrupamentos, corrigir manualmente, exportar relatórios.

Tecnologias sugeridas
• Python 3.9+
• SQLite (via sqlite3)
• pandas para manipulação
• lxml ou xml.etree.ElementTree para parsing de XML
• sentence-transformers para similaridade textual
• openpyxl ou xlsxwriter para exportação Excel

Entregáveis esperados
• Script Python funcional com comentários e estrutura modular
• Arquivo .db com estrutura de tabelas definida
• Manual de uso simples (em .md ou .pdf)
• (Opcional) Interface visual básica

Público-alvo da ferramenta
• Escritórios de contabilidade
• Auditores
• Empresas sem ERP que precisam compor estoque retroativo
• Clientes que enviam apenas XMLs para a contabilidade

Informações adicionais
• Já possuo pastas organizadas com XMLs reais (entrada e saída).
• Posso fornecer exemplos para testes.
• A IA será usada localmente, sem necessidade de API paga.
• Prioridade para código limpo, funcional e fácil de reaproveitar.
• VBA Excel é uma opção.

Prazo sugerido
10 a 15 dias para entrega da versão funcional com testes.

Orçamento
Aberto para propostas justas de acordo com complexidade. Pagamento por etapas pode ser combinado.

Olá, pessoal!

Estou desenvolvendo uma plataforma chamada My Med Hub, voltada para a gestão médica e escalas de plantão, com funcionalidades como:

• Cadastro e gestão de médicos
• Criação e alocação de plantões
• Relatórios e dashboards
• Controle de agenda com filtros dinâmicos (especialidade, unidade, serviço)

O projeto já está aproximadamente 70% pronto. Foi iniciado por outro programador que, infelizmente, não conseguiu concluir, e agora preciso de alguém comprometido para finalizar o MVP com qualidade.

O que já está feito:
• Backend em Node.js + Express + Prisma (com banco SQLite)
• Autenticação JWT funcional
• Rotas de criação/listagem de plantões
• Filtros por data, especialidade, unidade e serviço (parcialmente)
• Exportação de auditoria em CSV
• Frontend em React com Tailwind CSS
• Telas de login, cadastro de médicos, dashboard e escala de plantões funcionando
• Protótipos visuais e componentes prontos no Lovable.dev (HTML)

O que preciso agora:
• Finalizar os filtros dinâmicos (serviço, unidade, especialidade)
• Corrigir navegação entre telas e pequenos bugs
• Garantir que a escala de plantões esteja 100% conectada ao backend (sem dados mockados)
• Ajustes finais de layout e responsividade
• Preparar o sistema para o primeiro cliente real

Sobre o orçamento:
Meu orçamento é limitado, pois já investi bastante na estrutura. Mas estou aberto a uma proposta justa e honesta, dentro da realidade do projeto. Estou procurando alguém que valorize parceria e entrega com responsabilidade.

Se o trabalho for bem feito, tenho interesse em dar continuidade ao projeto com o mesmo profissional, incluindo novas funcionalidades no futuro.

Informações adicionais:
• Código está todo estruturado e comentado (React + Node)
• Organização com Git
• Backend e frontend integrados via REST
• Posso acompanhar diariamente para dúvidas e revisões

Se tiver interesse, envie sua proposta com:
• Valor fechado ou estimativa por hora
• Tempo estimado para conclusão
• Um ou dois trabalhos similares que já tenha feito

Obrigado!

Projeto: Base de dados e planilha de análise de escanteios e gols com API-Football.

Preciso de um profissional com experiência em:

• Coleta de dados com API-Football
• Modelagem de dados esportivos
• Apostas esportivas (especialmente escanteios e odds justas)

Escopo do projeto:
Coletar dados das 20 principais ligas (Premier League, La Liga, Serie A, Bundesliga, etc.)

Temporadas: 2018 a 2024 (idealmente mais de 2000 jogos por liga)

Dados necessários:

• Gols (por tempo e por minuto)
• Escanteios (por tempo e total)
• Cartões
• Eventos com minutagem (gols, escanteios, expulsões)
• Pressão, posse de bola (se disponível)

Criar uma base de dados estruturada para análise de padrões.

Criar planilha automatizada que permita:

• Cálculo de odds justas para escanteios e gols
• Simulações com base no minuto atual e cenário (FA, MG, ZB, etc.)
• Identificação de padrões como pressão alta, últimos 10 minutos, etc.

Desejável:
• Experiência anterior com projetos em apostas esportivas
• Conhecimento de estatística e modelagem de valor esperado
• Entendimento de terminologias como FA, MG, ZB, limite, asiático, etc.

Entregáveis:
• Planilha Excel ou painel com filtros
• Base de dados em CSV, Excel ou SQLite
• Documentação básica

Observações:
Eu forneço a chave da API-Football.

Projeto com potencial de continuidade e melhorias futuras.

1. Scraping dos jogos de tênis da Bet365
Objetivo: Capturar os jogos, odds e mercados disponíveis em tempo real.

Ferramenta: Selenium (por ser conteúdo carregado dinamicamente)

Passos:

• Acessar a URL da seção de tênis da Bet365.
• Esperar o carregamento dos elementos com odds.
• Extrair dados: nomes dos jogadores, hora do jogo, mercado (ex: vencedor), odds.
• Armazenar em pandas.DataFrame.

2. Análise de Valor Esperado (EV) das odds
Objetivo: Calcular se alguma odd oferece valor positivo.

Fórmula:

EV = (Probabilidade_Modelo * Odd) - 1

Passos:

• Estimar probabilidade real com base em:
• Média de odds de diferentes casas (opcional)
• Modelo estatístico baseado em confrontos passados (ver etapa 3)
• Comparar com odds da Bet365.
• Filtrar jogos com EV > 0.

3. Análise do banco de dados próprio
Objetivo: Enriquecer a análise com estatísticas históricas.

Passos:

• Conectar-se ao banco de dados (.csv, sqlite, etc).
• Filtrar confrontos anteriores entre os jogadores.
• Calcular estatísticas relevantes (ex: % vitórias, sets ganhos, superfície).
• Integrar isso como peso no cálculo da probabilidade "justa".

4. Verificação das entradas a fazer
Objetivo: Confirmar se a aposta deve ser feita.

Critérios possíveis:

• EV > 0.05
• Confiabilidade estatística mínima (ex: mais de 5 confrontos históricos)
• Odds dentro de um range operável (ex: entre 1.5 e 3.5)

Resultado: Lista de entradas a realizar com stake recomendada.

5. Acesso e login na Pinnacle
Ferramentas:

• Preferencialmente via API oficial da Pinnacle (mais seguro).
• Alternativa: Selenium para automação via navegador.

Passos (via Selenium):

• Acessar site Pinnacle.
• Preencher login e senha.
• Navegar até seção de tênis.
• Localizar o jogo e mercado correspondente.
• Selecionar a odd e preencher valor da aposta.

6. Realizar a aposta
Passos:

• Confirmar se o mercado ainda está ativo.
• Inserir valor da aposta.
• Clicar em "Confirmar" ou botão equivalente.
• Registrar log da aposta feita (jogo, odd, stake, hora, status).

O PDV precisa ter uma interface e atalhos semelhantes ao AcruxPDV da TOTVS, conforme a imagem fornecida abaixo.

Objetivo:

Desenvolver um sistema PDV (Ponto de Venda) que funcione em modo online e offline, com sincronização automática com um ERP em MySQL, suporte à emissão fiscal (NF-e e NFC-e), integração com TEF (via ACBR), controle de permissões por usuário, cadastro de clientes no próprio PDV, autorização de cancelamentos via API externa, envio opcional de documentos fiscais via WhatsApp e envio opcional de dados de venda em JSON para uma API externa.

Funcionalidades esperadas:

Operação online e offline:
• Operação local mesmo sem acesso à internet.
• Banco de dados local (SQLite ou Firebird Embedded).
• Detecção automática de reconexão e sincronização com ERP via API REST.

Controle de usuários e permissões:
• Login com usuário e senha.
• Perfis de acesso configuráveis (ex: caixa, gerente, técnico).
• Permissões específicas para:
* Concessão de descontos.
* Alteração de valores de produtos.
* Acesso a configurações restritas.

Integração com TEF (via ACBR):
• Pagamentos com cartão.
• Entrada de CPF/CNPJ no cupom via PDV ou TEF.
• Cancelamento de transações TEF com verificação via API.

Emissão de NF-e e NFC-e:
• Emissão de notas fiscais eletrônicas via ACBR.
• Suporte a certificados A1 e A3.
• Contingência offline.
• Impressão de DANFE ou cupom fiscal.

Envio manual de documentos fiscais via WhatsApp:
• Após a emissão da nota, o operador pode optar por enviar o XML e/ou PDF por WhatsApp.
• O envio não é automático.
• A integração será feita com uma API de WhatsApp já existente, fornecida pelo contratante.

Envio opcional de dados da venda em JSON para API externa:
• Após a finalização da venda, o operador poderá optar por enviar os dados da venda para uma API externa.
• A requisição será feita em formato JSON.
• O endpoint da API será fornecido.
• Deve ser possível visualizar se o envio foi bem-sucedido ou retornou erro.

Cadastro de clientes no PDV:
• Cadastro direto no PDV, caso o cliente não esteja registrado.
• Campos: nome, CPF/CNPJ, telefone, endereço.
• Sincronização com ERP assim que a internet estiver disponível.

Configurações com proteção por senha:
• Acesso restrito às configurações do sistema:
* Impressora
* TEF
* Balança
* Certificados digitais

Reconhecimento de código de balança:
• Leitura automática de códigos EAN-13 com prefixo de balança.
• Interpretação como produto e peso.

Cancelamento de produtos com autorização via API:
• Cancelamento pode ocorrer:
* Localmente, mediante senha.
* Ou remotamente, por meio de autorização externa via API. O PDV consulta a API e, se autorizado, realiza o cancelamento sem necessidade de senha local.

Sincronização com ERP (MySQL):
• Envio e recebimento de dados como vendas, estoque, clientes, produtos e configurações.
• Comunicação via API REST utilizando JSON.

Regras de negócio:
• Controle de permissões específicas por perfil:
* Limitação de descontos.
* Bloqueio de alterações de valores.
• Registro (log) de todas as ações críticas.

API para integrações:
• Autorização remota de cancelamentos.
• Envio de dados fiscais e operacionais.
• Integração com:
* API de WhatsApp (envio opcional de documentos).
* API externa para envio opcional de dados da venda em JSON.

Tecnologias aceitas:
• Linguagem: Delphi, C# (.NET) ou Python
• Banco local: SQLite ou Firebird Embedded
• Integração fiscal: ACBR (TEF, NF-e, NFC-e)
• Backend ERP: MySQL com API REST (JSON)
• API externa de WhatsApp: fornecida pelo contratante
• API externa de venda: endpoint e estrutura em JSON fornecidos.

AURAVOX.AI é um aplicativo mobile que combina identidade digital soberana, biometria avançada, blockchain, IA personalizada e privacidade total, com dados processados e armazenados exclusivamente no dispositivo do usuário, em conformidade com a LGPD. Projeto com patente no INPI.

O app será desenvolvido em duas fases principais, sendo a Fase 1 voltada à infraestrutura de identidade + IA validada, e a Fase 2 à expansão financeira com pagamentos multimoedas (fiat + cripto).

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? Fase 1: Identidade Digital + IA Validada (MVP Operacional)

? Funcionalidades Principais

1. Cadastro biométrico multicanal (BAMP Protocol):

Reconhecimento facial, íris, voz, digital, vídeo selfie.

Captura de amostras locais e conversão em vetor criptografado.

2. Geração da BioSign Key:

Converte características únicas (incluindo opcionalmente DNA) em hash local.

Utilizado como chave digital pessoal, não replicável.

3. Verificação de identidade contínua:

Toda ação crítica exige autenticação BAMP + validação contextual via oráculo.

4. Assinatura de transações/ações:

Assinatura digital local de documentos ou interações com IA (ex: contratos).

5. IA controlada por identidade:

Liberação de IA (assistente, GPT, etc.) somente após verificação humana.

6. Armazenamento local criptografado:

Todos os dados ficam no dispositivo (com AES-256), sem upload em nuvem.

7. Registro em blockchain (Polygon zkEVM):

Apenas hashes e provas são armazenadas na rede – sem exposição de dados pessoais.

8. Oráculos descentralizados (ex: Chainlink):

Validam contexto (geolocalização, horário, risco, dispositivo).

9. Conformidade com LGPD/GDPR:

Consentimento explícito, anonimização, direito ao esquecimento.

?? Tecnologias Recomendadas

Camada Tecnologia

Frontend Flutter ou React Native.
Backend local SQLite + Criptografia AES256.
SDK Biometria OpenCV, TensorFlow Lite, Whisper, MediaPipe.
Blockchain Polygon zkEVM, IPFS (se necessário).
Oráculos Chainlink (ou customizados).
IA Integrada Llama 3, GPT, via API com verificação.

? Objetivos da Fase 1

Colocar o app em operação com foco em validação de identidade digital soberana.

Atuar em setores como: saúde, jurídico, autenticação em apps de terceiros, contratos.

Monetização por assinatura, verificação como serviço (IDaaS), API.

? Fase 2: Pagamentos Multimoedas com Identidade Validada

? Funcionalidades Futuras

1. Carteira digital integrada ao app.

Saldo em Reais, Dólares, Criptoativos (BTC, ETH, USDT, BRLx etc.).

2. Transferências peer-to-peer e QR Code.

Validadas por biometria + BioSign Key.

Limites, horários e dispositivos controlados por oráculos.

3. Integração com sistema bancário nacional.

API Pix, boletos, open finance.

4. Integração com DeFi.

Swap cripto, staking, liquidez, empréstimos com identidade biométrica validada.

5. Criação de identidade financeira descentralizada.

Soulbound token + reputação transacional soberana.

6. IA financeira assistente.

Organiza finanças com comandos biométricos + IA.

?? Tecnologias Adicionais

Camada Tecnologia

Wallet cripto WalletConnect, MetaMask SDK.
Fiat banking API de bancos, Open Banking Brasil.
Câmbio cripto 1inch, Uniswap, Coingecko API.
Tokenização ID ERC-721 Soulbound Token.
Custódia opcional Multisig com chave biométrica local.

? Objetivos da Fase 2

Transformar o app em um superapp financeiro soberano.

Permitir transações validadas com identidade intransferível.

Atuar em fintech, banking, varejo, pagamentos P2P e inclusão financeira.

? Requisitos de Segurança e Privacidade (Fases 1 e 2)

Criptografia ponta a ponta local.

Consentimento explícito (LGPD art. 7, 8).

Código auditável com versão open-source parcial.

Backdoor-free: zero acesso externo a dados privados.

? Indicadores de Sucesso

Nº de identidades criadas.

Nº de verificações feitas.

Nº de transações biométricas assinadas.

Parcerias API (jurídico, saúde, financeiro).

Uso da IA validada por humanos.

? Considerações para a Equipe de Desenvolvimento

Garantir estrutura modular (facilita expansão Fase 2).

Criação de SDK próprio de autenticação para uso por terceiros.

Adotar arquitetura offline-first.

Ter estrutura mínima para escalar em Web3 e regulado (compliance-ready).