Crie um aplicativo chamado "Gerador de TCC (ABNT)"...

Abaixo está um projeto conceitual para o aplicativo Gerador de TCC (ABNT), cobrindo desde a arquitetura até possíveis implementações de cada parte do sistema. A ideia é oferecer um panorama de como desenvolver o app de ponta a ponta, integrando as funcionalidades solicitadas.

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1. Visão Geral do Projeto

O Gerador de TCC (ABNT) será uma aplicação web (e futuramente mobile) capaz de:

1. Receber o tema escolhido pelo usuário.
2. Buscar automaticamente artigos em fontes científicas (Google Scholar e PubMed).
3. Gerar um TCC completo em formato ABNT (capa, folha de rosto, sumário, introdução, revisão da literatura, metodologia, resultados, discussão e conclusão).
4. Incluir citações e referências no padrão ABNT.
5. Permitir edição do texto antes da exportação final.
6. Exportar o trabalho em PDF e DOCX.

Principais Desafios

• Scraping/busca de artigos no Google Scholar (respeitando as limitações e políticas de uso).
• Integração com a PubMed API para obtenção de artigos científicos.
• Formatação automática em ABNT, especialmente de citações diretas, indiretas e referências bibliográficas.
• Geração automática de texto (estruturado) utilizando alguma API de NLP (por exemplo, OpenAI, HuggingFace ou uma API própria).
• Edição e customização de trechos antes da exportação.

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2. Arquitetura de Software

A arquitetura proposta segue o modelo em camadas:

1. Frontend (React ou Vue.js)

   • Responsável pela interface com o usuário (UI/UX).
   • Formular a busca pelo tema, exibir resultados, editar texto, pré-visualizar e exportar.

2. Backend (Node.js + Express)

   • Responsável pela lógica de negócio.
   • Faz requisições a serviços externos (Google Scholar, PubMed, APIs de processamento de texto).
   • Faz a formatação ABNT (pode ter um módulo específico para isso).
   • Gera o documento final (PDF e DOCX).

3. Banco de Dados (Firebase Firestore ou PostgreSQL)

   • Armazenar preferências do usuário, histórico de temas, textos pré-gerados, citações e referências.

4. Serviços externos (APIs)

   • Google Scholar Scraper ou SerpAPI para buscar artigos acadêmicos (título, autor, resumo, etc.).
   • PubMed API para buscas de artigos científicos.
   • API de NLP / Geração de texto (pode ser uma API própria ou de terceiros).

Diagrama Simplificado

text
┌───────────────┐
│   Frontend    │ (React/Vue)
└───────────────┘
        │
        ▼
┌────────────────────┐
│  Backend (Node.js) │
│  + Express          │
└────────────────────┘
        │
        ▼
┌────────────────────┐
│   Serviços Externos │
│ - Google Scholar    │
│ - PubMed API        │
│ - API de NLP        │
└────────────────────┘
        │
        ▼
┌────────────────────┐
│ Banco de Dados     │
│ (Firestore / PGSQL)│
└────────────────────┘

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3. Fluxo de Funcionamento

1. Input do tema: o usuário digita o tema do TCC.
2. Busca de artigos:
   • O backend recebe o tema e consulta:
     • Google Scholar (via Scraper ou SerpAPI)
     • PubMed (usando a API oficial)
   • Retorna as referências encontradas (título, autor, resumo, etc.).
3. Geração automática do texto:
   • O backend, ao receber as referências, pode chamar uma API de NLP para criar o esboço dos capítulos (introdução, revisão da literatura, etc.).
   • As citações (diretas/indiretas) são inseridas com formatação ABNT provisória (ex.: sobrenome, ano).
4. Formatação ABNT:
   • Um módulo específico no backend formata todo o documento no padrão ABNT, incluindo sumário e lista de referências.
5. Edição no frontend:
   • O usuário visualiza o texto pré-gerado e pode editar cada seção (introdução, objetivos, metodologia, etc.) em um editor WYSIWYG (por exemplo, Quill.js, Draft.js ou outro similar).
6. Exportação:
   • Após a finalização, o usuário solicita exportar o documento.
   • O backend gera os arquivos PDF e/ou DOCX (por exemplo, usando bibliotecas como pdfkit, puppeteer, docx npm ou docxtemplater).
   • Os arquivos são enviados ao frontend para download ou salvos no próprio servidor/nuvem para compartilhamento.

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4. Detalhamento das Principais Funcionalidades

4.1. Captura do Tema e Configurações Iniciais

• No frontend, o usuário informa:
  • Tema (Ex.: “Impacto da Inteligência Artificial na Medicina”).
  • Palavras-chave adicionais (opcional).
  • Língua (português, inglês, etc. – se houver interesse).
• Esses dados são enviados ao backend via REST (endpoint POST /api/tcc/buscar por exemplo).

4.2. Módulo de Busca de Artigos

• No backend:
  • SerpAPI ou Google Scholar Scraper:
    • Realiza a pesquisa com o tema e palavras-chave.
    • Retorna lista de resultados: título, autores, snippet (resumo), link, etc.
  • PubMed API:
    • Utiliza o endpoint de busca de artigos (/pubmed) para encontrar estudos relacionados.
    • Retorna resultados semelhantes (PMID, título, autores, resumo, link do artigo).
• O backend consolida os resultados e filtra duplicatas.

4.3. Módulo de Geração de Texto (NLP)

• Recebendo os artigos relevantes e o tema, o sistema pode:
  1. Gerar um esboço de cada seção (introdução, revisão, metodologia, etc.).
  2. Inserir citações no corpo do texto, referenciando artigos (ex.: “Segundo Silva (2020), …”).
• Para isso, é possível usar:
  • API OpenAI (ChatGPT) ou outra, como HuggingFace, Microsoft Azure Cognitive, etc.
  • Modelo próprio rodando em um servidor local ou via container Docker (mais complexo).

4.4. Módulo de Formatação ABNT

• Após gerar o texto, há a necessidade de:
  • Adequar fontes e espaçamentos (fonte Times New Roman ou Arial, espaçamento 1,5, parágrafos, recuo, etc.).
  • Gerar capa, folha de rosto, sumário, lista de figuras (se houver).
  • Citações no corpo do texto devem seguir o formato “(SOBRENOME, Ano)” ou “Sobrenome (Ano)”.
  • Referências ao final, seguindo a NBR 6023.
    • Modelo: SOBRENOME, Nome. Título do artigo. Nome do periódico, v. X, n. X, p. X-Y, Ano.
  • Pode-se criar uma função utilitária de formatação ABNT que recebe dados do artigo (autor, título, etc.) e retorna a string formatada.

Exemplo de pseudocódigo para formatação de referências:

js
function formatReferenceABNT(article) {
  // Exemplo de objeto article:
  // {
  //   authors: ["JOHNSON, M. L.", "SILVA, A. J."],
  //   title: "Título do artigo",
  //   journal: "Revista Científica X",
  //   volume: "v.2",
  //   number: "n.4",
  //   pages: "p.34-45",
  //   year: "2024"
  // }
  
  // Montagem simplificada (o ideal é tratar regras de cada tipo de referência)
  return `${article.authors.join('; ')}. ` +
         `${article.title}. ` +
         `${article.journal}, ` +
         `${article.volume}, ` +
         `${article.number}, ` +
         `${article.pages}, ` +
         `${article.year}.`;
}

4.5. Edição do Texto (Frontend)

• O usuário terá um editor WYSIWYG:
  • Possibilidade de alterar, remover ou adicionar parágrafos.
  • Reformatar citações se necessário.
  • Mover seções, etc.
• Salvar as alterações no banco de dados (ou em cache local) para posterior exportação.

4.6. Exportação para PDF e DOCX

• Ao finalizar a edição, o usuário clica em “Exportar”.
• O frontend envia uma requisição POST /api/tcc/exportar, informando o ID do projeto ou o corpo final.
• No backend:
  • Uma biblioteca de geração de PDF (ex.: pdfkit, puppeteer para conversão HTML → PDF, ou jspdf).
  • Para DOCX:
    • Pode-se usar o docxtemplater (preenchendo um template .docx).
    • Ou a biblioteca docx (npm install docx) que gera arquivos Office programaticamente.

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5. Banco de Dados

Estrutura de Dados (Exemplo em Firestore)

• Coleção users

  • Documentos com dados do usuário (email, perfil, etc.).

• Coleção projects

  • Cada documento representa um TCC/projeto gerado:

    text
    {
      "userId": "ABC123",
      "theme": "Impacto da IA na Medicina",
      "status": "em edição",
      "sections": {
         "introducao": "...",
         "revisao": "...",
         "metodologia": "...",
         ...
      },
      "references": [
         { "authors": [...], "title": "...", "journal": "...", ... },
         ...
      ]
    }

• Coleção settings (opcional)

  • Configurações gerais, preferências de formatação, etc.

Estrutura de Dados (Exemplo em PostgreSQL)

• Tabela users: (id, name, email, password_hash, etc.)
• Tabela projects: (id, user_id, theme, status, created_at, updated_at)
• Tabela sections: (id, project_id, title, content)
• Tabela references: (id, project_id, authors, title, journal, year, ...)

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6. Considerações sobre Responsividade e UX

• Utilizar componentes responsivos (ex.: Bootstrap, Tailwind, ou o grid flex do próprio React/Vue).
• Facilitar a leitura do texto gerado com trechos organizados (colapso/expansão de seções).
• Permitir edições rápidas (inline editing) e visualização em tempo real de como ficará a formatação (live preview).
• Disponibilizar templates ABNT para personalizar margens, capa e folha de rosto (para cada instituição, que pode ter regras particulares).

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7. Possível Stack de Tecnologias

1. Frontend:

   • React (CRA ou Next.js) ou Vue.js (Vue CLI ou Nuxt.js).
   • Editor WYSIWYG: Draft.js, Quill.js ou CKEditor.
   • Libs de UI: Material-UI, Bootstrap ou Vuetify (para Vue).

2. Backend:

   • Node.js + Express.
   • Criação de APIs REST para:
     • /api/tcc/buscar: busca inicial de artigos
     • /api/tcc/gerar-texto: chama o módulo de NLP
     • /api/tcc/exportar: gera o PDF/DOCX
   • Formatação ABNT como um módulo de utilidades JS.

3. Banco de Dados:

   • Firebase Firestore (NoSQL) ou PostgreSQL.
   • Se for Firestore, facilita a escalabilidade e integrações.
   • PostgreSQL é robusto e compatível com diversas ferramentas de BI.

4. Integrações:

   • Scraper do Google Scholar (cuidado com limites e termos de uso).
   • PubMed API: é uma API bem documentada e confiável.
   • API de NLP: ex. OpenAI (text-davinci-003 ou gpt-3.5-turbo) para esboços de texto, dependendo das necessidades e do orçamento.

5. Hospedagem:

   • Frontend em Netlify, Vercel ou similar.
   • Backend em Heroku, AWS (EC2, ECS ou Amplify), Railway, etc.
   • Banco de Dados (Firestore → Google Cloud / PostgreSQL → Heroku, AWS RDS, ElephantSQL, etc.).

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8. Exemplo de Rotas (Node.js + Express)

js
const express = require('express');
const router = express.Router();

// 1. Busca inicial de artigos
router.post('/buscar', async (req, res) => {
  try {
    const { theme } = req.body;
    // Chamar função que acessa SerpAPI / Google Scholar / PubMed
    const articles = await searchArticles(theme);
    // Retorna artigos ao frontend
    res.json({ articles });
  } catch (err) {
    res.status(500).json({ error: err.message });
  }
});

// 2. Geração de texto com base nos artigos
router.post('/gerar-texto', async (req, res) => {
  try {
    const { theme, articles } = req.body;
    // Chamar API de NLP, por ex., OpenAI
    const generatedSections = await generateTCCText(theme, articles);
    res.json({ sections: generatedSections });
  } catch (err) {
    res.status(500).json({ error: err.message });
  }
});

// 3. Exportar PDF ou DOCX
router.post('/exportar', async (req, res) => {
  try {
    const { projectId, format } = req.body;
    // Obter dados do projeto do DB
    const project = await getProjectById(projectId);
    // Chamar função de formatação ABNT e geração de arquivo
    const fileBuffer = await generateDocument(project, format); // PDF ou DOCX

    // Enviar arquivo para download
    res.setHeader('Content-Disposition', `attachment; filename="tcc.${format}"`);
    res.send(fileBuffer);
  } catch (err) {
    res.status(500).json({ error: err.message });
  }
});

module.exports = router;

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9. Segurança e Ética

• Scraping Google Scholar: verificar termos de uso; há risco de bloqueios. Alternar com SerpAPI (paga, porém confiável e oficial).
• API de NLP: lidar com limites de tokens, custo e possíveis falhas. Sempre permitir que o usuário edite o texto gerado para evitar plágio e inconsistências.
• Formatação ABNT e citar fontes corretamente: fundamental fornecer as fontes originais e não infringir direitos autorais.
• Privacidade: se for armazenar dados de usuários (ou TCCs), seguir LGPD/GDPR.

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10. Roadmap e Próximos Passos

1. MVP
   • Implementar busca de artigos (PubMed + SerpAPI).
   • Gerar texto simples (talvez via templates) e formatação ABNT básica.
   • Exportar PDF.
2. Fase 2
   • Integrar API de NLP para geração de texto mais sofisticada.
   • Editor WYSIWYG avançado com citações em tempo real.
   • Exportar DOCX.
3. Fase 3
   • Implementar autenticação de usuários.
   • Armazenar múltiplos TCCs por usuário.
   • Customização avançada de formatação ABNT (ex.: itens de sumário, apêndices, glossário).
4. Fase 4
   • Lançar versão mobile (React Native ou Vue Native) para, pelo menos, visualização e pequenas edições.
   • Otimizar performance de scraping e adicionar outras bases (Scopus, Web of Science, etc.).

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Conclusão

Com esse projeto, teremos um Gerador de TCC (ABNT) que:

• Usa Node.js no backend para orquestrar busca de artigos e formatação.
• React/Vue.js no frontend para oferecer uma interface intuitiva, responsiva e com editor de texto avançado.
• Integrações com APIs externas (PubMed, SerpAPI/Google Scholar) para obter o conteúdo científico.
• Formatação ABNT automatizada, mas sempre com a possibilidade de edição manual antes da exportação.

Dessa forma, o aplicativo permitirá que estudantes ou profissionais gerem rapidamente a estrutura básica de seus trabalhos, com referências e citações padronizadas, acelerando o processo de escrita, mas mantendo a possibilidade de personalização e revisão — essencial para garantir a qualidade acadêmica do material.