Não consegui carregar o prompt. ${esc(txt.slice(9))}
${destaca(s.texto)}\n ${nota ? `Como o bot funciona
\nO texto integral das instruções que governam o bot, como estão hoje no ar.\n Nada aqui é resumo: é o que cada modelo recebe antes de responder. Clique numa seção para abrir.
\n\n${secs.length} seções${comNota ? ` · ${comNota} com observação nossa` : ''}. Os trechos destacados em verde são os campos preenchidos em tempo real, a cada mensagem.
` : ''}\n ${aviso}\n ${corpo}\n\n ${sel === 'bot2' ? `Por que os números das seções pulam de 9 para 14. As seções 10 a 13 — catálogo de produtos,\n especificações, argumentos por objeção e parte dos guardrails — não são texto solto: estão dentro de\n condicionais de elegibilidade e aparecem embutidas na seção 9. Elas mudam de acordo com o cadastro da\n consultora, então duas pessoas diferentes recebem prompts diferentes.
\nMetade do registro é lixo. Junto do prompt ativo existe uma cópia de uma versão antiga,\n guardada num campo de backup. São 37 mil caracteres que não fazem nada — mas quem editar a cópia por\n engano não vê efeito nenhum.
\nQuando entra:
\nRegras de permanência:
O que o bot faz: ${x.esc(e.faz)}
\nComo o bot funciona
\nToda mensagem que chega passa por uma classificação antes de virar resposta.\n O estado escolhido define o que o bot pode e não pode fazer naquele turno. Quem classifica não é\n quem escreve.
\n\n| Quem | O que faz | O que entrega |
|---|---|---|
| Bot 1 — analisador | \nLê a conversa inteira e classifica em que ponto do funil ela está. Não fala com a consultora. | \nestado, sub_estado, resumo, instrução |
| Bot 2 — redator | \nRecebe a instrução do Bot 1 e escreve a mensagem que a consultora lê. | \na resposta final |
O Bot 2 não vê a conversa original. Ele vê um resumo em prosa que o Bot 1 reescreve a cada\n mensagem. O que o Bot 1 esquecer de colocar no resumo deixa de existir para quem redige a resposta.\n Se a consultora contou no começo que já tentou abrir e deu erro, e isso não entrou no resumo, o\n redator responde como se nunca tivesse ouvido.
\nE o Bot 2 tem instrução conflitante. Ele recebe \"siga obrigatoriamente o estado, não\n reclassifique por conta própria\" e, algumas linhas depois, o manual completo de como classificar\n o estado sozinho. Isso é parte do motivo de a mesma mensagem receber respostas diferentes a cada vez.
\nNa ordem em que costumam aparecer numa conversa. Em destaque vermelho, os dois que\n valem discussão na dinâmica.
\nQuando a gente discordar de\n uma resposta do bot, a pergunta útil não é \"o texto ficou ruim\". É em qual estado essa mensagem\n deveria ter caído. Quase toda falha que a gente catalogou é um erro de classificação, não de\n redação — e erro de classificação se conserta mudando as regras de entrada de um estado, que é um\n texto curto e legível.
\nPor isso cada caso de teste\n guarda o estado em que a conversa começou: sem isso, o mesmo texto de entrada pode passar ou\n falhar dependendo de onde o bot achava que estava.
\nVisão geral
\nCarregando os dados… Se esta mensagem continuar aqui, atualize a página.
Visão geral
\nLeitura das conversas que o bot teve no WhatsApp com as consultoras.
\n\n1. A maior categoria não é objeção, é silêncio. ${SILENCIO} de ${DISPARADAS} sessões (95%) nunca tiveram resposta.\n Mexer no fluxo de objeção afeta um punhado de conversas; mexer na mensagem de abertura afeta todas.\n E a abertura saiu com o placeholder {{Nome}} literal para 161 consultoras.
2. ${robo} das ${humano+robo} \"respostas\" eram máquina. Auto-resposta do WhatsApp Business da própria consultora —\n saudação em 3ª pessoa, aviso de ausência, catálogo da loja. O bot não detecta e responde como se fosse conversa,\n chegando a adotar o nome errado que aparece no texto automático.
\n3. A mesma mensagem recebe respostas diferentes a cada vez. Repetindo o caso da Gessy três vezes,\n em uma delas o bot emendou a oferta de venda e nas outras duas respeitou a recusa. Por isso cada caso\n de teste roda várias vezes: o resultado é a taxa de acerto, não uma tentativa.
\nA situação de cada conversa vem do que a consultora escreveu.
\nAs de severidade crítica e alta são a pauta de correção.
\n| Cód | Falha | Severidade | Consultoras | O que fazer |
|---|
| Pergunta | Por quê |
|---|---|
| Quem responde mais: segmentação A, B ou C? | O campo segmentacao_1 está com 0 em 643 das 652 consultoras. Só 5 têm valor real — não dá pra cruzar. |
| O nível da consultora explica quem responde? | Não. Ouro 4,4% e Diamante 4,2% — praticamente iguais. |
| Por que as ${SILENCIO} caladas não responderam? | Em 471 delas não há nenhuma mensagem armazenada, nem a que o bot mandou. Não há pista do motivo. |
| A consultora leu a mensagem? | Não há status de leitura/entrega em nenhuma tabela. \"Não respondeu\" não é o mesmo que \"não viu\". |
Conversas reais
\nAbra uma conversa, leia na íntegra, e marque 👍 ou 👎 em qualquer resposta do bot.\n Cada marcação vira um caso de teste.
\n| Consultora | Cenário | Quem respondeu | Lote | Status | Falhas | Resumo |
|---|
${esc(c.lote)} · cenário ${esc(c.cenario)} · ${esc(c.status)}
\n${esc(c.resumo||'')}
\n ${(c.falhas||[]).length?`Falhas nesta conversa: ${(c.falhas||[]).join(', ')}
Simulador
\nEscreva como uma consultora escreveria e veja como o bot responde. Nada é enviado para ninguém.
\n ${st.erro?`${esc(st.erro)}
Feedbacks
\nCada 👍 vira um teste de regressão (isto tem que continuar funcionando) e cada 👎 vira um teste\n de progressão (isto precisa passar a funcionar).
\n| Tipo | Consultora | Origem | Resposta do bot | Motivo | Estado |
|---|
O caso sai da suíte e não volta. O feedback que deu origem a ele continua na tela de Feedbacks.
\nCada caso roda ${tests.length?(tests[0].repeticoes||3):3} vezes. Leva cerca de ${Math.max(10, tests.length*8)} segundos.
Abra um caso reprovado abaixo para ver a resposta e a avaliação.
`:''}\nTestes
\nCada caso é executado várias vezes, porque a mesma mensagem recebe respostas diferentes\n a cada tentativa. O resultado é a proporção de execuções que atenderam o critério.
\n${esc(st.erroRun)}
${esc(st.erroTeste)}
| Origem | Caso | Critério de aceite | Último resultado | Proporção |
|---|
Clique na linha para ver a resposta do bot e a avaliação. Editar muda o critério e o texto de referência; apagar tira o caso da suíte.
`:''}`;\n },\n\n mounted(d2) {\n const ABERTURA = 'Olá, {{Nome}}! Tudo bem?\\nVi que você já utiliza o Pag Emana Pay para ter mais prazo e flexibilidade nos seus pedidos Natura e Avon. Isso já ajuda muito, mas sabia que sua rotina pode simplificar ainda mais, ao abrir sua conta Emana Pay? 🚀\\n\\nTopa abrir a sua conta agora para aproveitar essas vantagens ou prefere que eu te explique melhor como funcionam essas ferramentas?';\n if (!d2.state.view) d2.state.view = 'geral';\n const abertura = (nome) => ABERTURA.replace('{{Nome}}', nome || 'Maria');\n if (!d2.state.msgs || !d2.state.msgs.length) d2.state.msgs = [{ role:'agent', text: abertura(d2.state.nome) }];\n\n d2.on('[data-view]', 'click', e => {\n d2.setState({ view: e.target.closest('[data-view]').dataset.view, conv: null, fbKey: null, fbIdx: null });\n });\n d2.on('[data-conv]', 'click', e => d2.setState({ conv: e.target.closest('[data-conv]').dataset.conv, fbKey: null }));\n d2.on('[data-back]', 'click', () => d2.setState({ conv: null, fbKey: null }));\n d2.on('[data-cancel]', 'click', () => d2.setState({ fbKey: null, fbIdx: null }));\n d2.on('.nome-consultora', 'change', e => d2.setState({ nome: (e.target.value || '').trim() || 'Maria' }));\n d2.on('[data-reset]', 'click', () => d2.setState({\n msgs: [{ role:'agent', text: abertura(d2.state.nome) }], fbIdx: null, erro: null,\n chatState: 'ESTADO_1', subState: '', resumo: ''\n }));\n d2.on('[data-fb]', 'click', e => {\n const b = e.target.closest('[data-fb]');\n d2.setState({ fbIdx: Number(b.dataset.i), fbTipo: b.dataset.fb });\n });\n d2.on('[data-fbc]', 'click', e => {\n const b = e.target.closest('[data-fbc]');\n d2.setState({ fbKey: b.dataset.phone + '#' + b.dataset.seq, fbTipo: b.dataset.fbc, fbSeq: Number(b.dataset.seq) });\n });\n\n const perfil = () => ({\n phone: '5511900000000',\n first_name: (d2.state.nome || 'Maria').split(' ')[0], name: d2.state.nome || 'Maria',\n nivel_consultora: 'Ouro', hab_pep: true, hab_aproximaae: false,\n campaign_id: '6a0328b953f0fae2fbc989e5'\n });\n\n const enviar = async () => {\n const ta = d2.$('.entrada');\n const texto = (ta?.value || '').trim();\n if (!texto || d2.state.carregando) return;\n const hist = (d2.state.msgs||[]).map(m => ({ role: m.role === 'user' ? 'user' : 'agent', message:{ text: m.text }}))\n .concat([{ role:'user', message:{ text: texto }}]);\n d2.setState({ msgs: (d2.state.msgs||[]).concat([{ role:'user', text: texto }]), carregando:true, erro:null, fbIdx:null });\n if (ta) ta.value = '';\n try {\n const r = await d2.rush('brainRush').invoke({\n message: texto, all_messages: hist, user_data: perfil(), started_by_user:false,\n chat_state_inicial: d2.state.chatState || 'ESTADO_1',\n sub_state_inicial: d2.state.subState || '', resumo_inicial: d2.state.resumo || ''\n });\n const o = (r && r.data) ? r.data : r;\n d2.setState({\n carregando:false,\n chatState: o.state_machine?.estado || d2.state.chatState,\n subState: o.state_machine?.sub_estado || '', resumo: o.state_machine?.resumo || '',\n msgs: (d2.state.msgs||[]).concat([{ role:'agent', text:o.resposta, faq:o.faq,\n estado:o.state_machine?.estado, state_machine:o.state_machine,\n checks_rodados:o.checks_rodados, checks_falhados:o.checks_falhados, entrada:texto }])\n });\n } catch (err) { d2.setState({ carregando:false, erro:'Falha ao chamar o bot: ' + (err?.message||err) }); }\n };\n d2.on('[data-send]', 'click', enviar);\n d2.on('.entrada', 'keydown', e => { if (e.key === 'Enter' && !e.shiftKey) { e.preventDefault(); enviar(); } });\n\n const gravar = async (payload, idealTexto, criterioTexto) => {\n const fid = 'fb-' + Date.now();\n await d2.data('feedbacksDs').create(Object.assign({ feedback_id: fid, criado_em: new Date().toISOString() }, payload));\n const tipo = payload.veredito === 'positivo' ? 'regressao' : 'progressao';\n await d2.data('testsDs').create({\n test_key: 'tc-' + Date.now(),\n titulo: (payload.consultora ? payload.consultora + ' — ' : '') + (payload.mensagem_usuario || '').slice(0, 60),\n tipo, persona_key: d2.state.personaKey || '',\n user_data: payload.user_data || {},\n historico: payload.historico || [],\n entrada: payload.mensagem_usuario || '',\n resposta_referencia: payload.mensagem_bot || '',\n resposta_ideal: idealTexto || payload.mensagem_bot || '',\n criterio_aceite: criterioTexto || '',\n cenario: payload.cenario || '', origem_feedback: fid,\n status: tipo === 'progressao' ? 'falhando' : 'novo',\n repeticoes: 3, taxa_minima: 0.9, chat_state_inicial: 'ESTADO_1',\n criado_em: new Date().toISOString(), ativo: true\n });\n };\n\n d2.on('[data-saves]', 'click', async () => {\n const i = d2.state.fbIdx, m = (d2.state.msgs||[])[i];\n if (m == null) return;\n const hist = (d2.state.msgs||[]).slice(0, i).map(z => ({ role: z.role==='user'?'user':'agent', message:{ text:z.text }}));\n try {\n await gravar({\n origem:'simulador', consultora: d2.state.nome || 'Maria', seq:i,\n mensagem_usuario: m.entrada||'', mensagem_bot: m.text||'',\n veredito: d2.state.fbTipo, motivo: d2.$('.f-motivo')?.value||'',\n resposta_ideal: d2.$('.f-ideal')?.value||'', cenario: '',\n virou_teste:true, user_data: perfil(), historico: hist\n }, d2.$('.f-ideal')?.value, d2.$('.f-criterio')?.value);\n const nv = (d2.state.msgs||[]).slice(); nv[i] = Object.assign({}, nv[i], { fb: d2.state.fbTipo });\n d2.setState({ msgs:nv, fbIdx:null });\n } catch (err) { d2.setState({ erro:'Não consegui salvar: ' + (err?.message||err) }); }\n });\n\n d2.on('[data-savec]', 'click', async () => {\n const phone = d2.state.conv, seq = d2.state.fbSeq;\n const todas = (d2.data('mensagensDs')?.records()||[]).filter(z => z.phone === phone).sort((a,b)=>(a.seq||0)-(b.seq||0));\n const m = todas.find(z => z.seq === seq);\n const antes = todas.filter(z => (z.seq||0) < seq);\n const ultimaUser = [...antes].reverse().find(z => z.role === 'consultora');\n const c = (d2.data('conversasDs')?.records()||[]).find(z => z.phone === phone) || {};\n if (!m) return;\n try {\n await gravar({\n origem:'conversa-real', phone, consultora: c.nome||'', seq,\n mensagem_usuario: ultimaUser?ultimaUser.text:'', mensagem_bot: m.text||'',\n veredito: d2.state.fbTipo, motivo: d2.$('.f-motivo')?.value||'',\n resposta_ideal: d2.$('.f-ideal')?.value||'', cenario: c.cenario||'',\n virou_teste:true,\n user_data:{ phone, first_name:(c.nome||'').split(' ')[0], name:c.nome, nivel_consultora:c.nivel,\n hab_pep:true, hab_aproximaae:false, campaign_id:'6a0328b953f0fae2fbc989e5' },\n historico: antes.map(z => ({ role: z.role==='consultora'?'user':'agent', message:{ text:z.text }}))\n }, d2.$('.f-ideal')?.value, d2.$('.f-criterio')?.value);\n d2.setState({ fbKey:null });\n } catch (err) { d2.setState({ erro:'Não consegui salvar: ' + (err?.message||err) }); }\n });\n\n d2.on('[data-prompt]', 'click', e => {\n d2.setState({ promptSel: e.target.closest('[data-prompt]').dataset.prompt, secAberta: null });\n });\n\n d2.on('[data-sec]', 'click', e => {\n const k = e.target.closest('[data-sec]').dataset.sec;\n d2.setState({ secAberta: d2.state.secAberta === k ? null : k });\n });\n\n d2.on('[data-detalhe]', 'click', e => {\n if (e.target.closest('[data-edit],[data-del],[data-delok],[data-delno],[data-editsave],[data-editcancel],.editar,.confirmar')) return;\n const k = e.target.closest('[data-detalhe]').dataset.detalhe;\n d2.setState({ detalhe: d2.state.detalhe === k ? null : k });\n });\n\n d2.on('[data-edit]', 'click', e => {\n e.stopPropagation();\n d2.setState({ editKey: e.target.closest('[data-edit]').dataset.edit, delKey: null, detalhe: null, erroTeste: null });\n });\n d2.on('[data-editcancel]', 'click', e => { e.stopPropagation(); d2.setState({ editKey: null, erroTeste: null }); });\n d2.on('[data-del]', 'click', e => {\n e.stopPropagation();\n d2.setState({ delKey: e.target.closest('[data-del]').dataset.del, editKey: null, detalhe: null, erroTeste: null });\n });\n d2.on('[data-delno]', 'click', e => { e.stopPropagation(); d2.setState({ delKey: null, erroTeste: null }); });\n\n d2.on('[data-delok]', 'click', async e => {\n e.stopPropagation();\n const id = e.target.closest('[data-delok]').dataset.delok;\n d2.setState({ salvando: true, erroTeste: null });\n try {\n await d2.data('testsDs').remove(id);\n await d2.data('testsDs').refresh();\n d2.setState({ delKey: null, salvando: false, detalhe: null });\n } catch (err) {\n d2.setState({ salvando: false, erroTeste: 'Não consegui apagar o caso: ' + ((err && err.message) || err) });\n }\n });\n\n d2.on('[data-editsave]', 'click', async e => {\n e.stopPropagation();\n const id = e.target.closest('[data-editsave]').dataset.editsave;\n const val = (s) => ((d2.$(s) || {}).value || '').trim();\n const rep = Math.min(10, Math.max(1, Number((d2.$('.e-rep') || {}).value) || 3));\n const tx = Number((d2.$('.e-taxa') || {}).value);\n const titulo = val('.e-titulo');\n if (!titulo) { d2.setState({ erroTeste: 'O caso precisa de um título.' }); return; }\n d2.setState({ salvando: true, erroTeste: null });\n try {\n await d2.data('testsDs').update({\n _id: id,\n titulo,\n tipo: (d2.$('.e-tipo') || {}).value || 'regressao',\n entrada: val('.e-entrada'),\n criterio_aceite: val('.e-criterio'),\n resposta_ideal: val('.e-ideal'),\n repeticoes: rep,\n taxa_minima: isNaN(tx) ? 0.9 : Math.min(1, Math.max(0, tx / 100)),\n });\n await d2.data('testsDs').refresh();\n d2.setState({ editKey: null, salvando: false });\n } catch (err) {\n d2.setState({ salvando: false, erroTeste: 'Não consegui salvar: ' + ((err && err.message) || err) });\n }\n });\n\n d2.on('[data-run]', 'click', async () => {\n if (d2.state.rodando) return;\n d2.setState({ rodando:true, erroRun:null, ultimaRodada:null, detalhe:null });\n try {\n const r = await d2.rush('runnerRush').invoke({});\n const o = (r && r.data) ? r.data : r;\n await d2.data('resultadosDs').refresh();\n await d2.data('runsDs').refresh();\n d2.setState({ rodando:false, ultimaRodada: o?.run || null });\n } catch (err) { d2.setState({ rodando:false, erroRun:'Não foi possível concluir a execução: ' + (err?.message||err) }); }\n });\n }\n}"}},"personasDs":{"component":"data2-core-types@Reference","params":{"reference":{"component":"data2-core-primitives@String","params":{"content":"personasDs"}}}},"conversasDs":{"component":"data2-core-types@Reference","params":{"reference":{"component":"data2-core-primitives@String","params":{"content":"conversasDs"}}}},"mensagensDs":{"component":"data2-core-types@Reference","params":{"reference":{"component":"data2-core-primitives@String","params":{"content":"mensagensDs"}}}},"feedbacksDs":{"component":"data2-core-types@Reference","params":{"reference":{"component":"data2-core-primitives@String","params":{"content":"feedbacksDs"}}}},"checksDs":{"component":"data2-core-types@Reference","params":{"reference":{"component":"data2-core-primitives@String","params":{"content":"checksDs"}}}},"testsDs":{"component":"data2-core-types@Reference","params":{"reference":{"component":"data2-core-primitives@String","params":{"content":"testsDs"}}}},"runsDs":{"component":"data2-core-types@Reference","params":{"reference":{"component":"data2-core-primitives@String","params":{"content":"runsDs"}}}},"resultadosDs":{"component":"data2-core-types@Reference","params":{"reference":{"component":"data2-core-primitives@String","params":{"content":"resultadosDs"}}}},"brainRush":{"component":"data2-core-types@Reference","params":{"reference":{"component":"data2-core-primitives@String","params":{"content":"brainRush"}}}},"runnerRush":{"component":"data2-core-types@Reference","params":{"reference":{"component":"data2-core-primitives@String","params":{"content":"runnerRush"}}}}}}}}}},{"_id":"6ac6c48e862cb6202e1cb674","component":"data2-core-types@Component","system":"69bd2cbc4c2708c13a0b572b","params":{"extends":"data2-core-primitives@Block","component":"kNpProposta","package":"natura-pay-crm","definition":{"preventEvaluation":true,"component":"data2-core-types@Definition","params":{"def":{"component":"data2-code-components@CodeHost","params":{"code":{"component":"data2-core-primitives@String","params":{"content":"// Deck Natura Pay · Proposta de valor + CRM (35 slides, v2: conceito pra continuidade).\n// O módulo completo (CSS + slides + ilustração) vive no drive deck-media e é carregado em runtime.\n// Para editar: natura-pay-crm/deck-proposta-valor/ → python3 build.py → subir kNpProposta.js no\n// drive deck-media e trocar o SRC abaixo → publicar.\nconst SRC='https://natura-pay-crm.data2.media/file/7PIcYzeq8HEHWyS5ydy8n'\nlet MOD=null, LOADING=null, BOOTED=false\n\nfunction load(){\n if(!LOADING){\n LOADING=fetch(SRC,{cache:'no-cache'})\n .then(r=>r.text())\n .then(code=>import(URL.createObjectURL(new Blob([code],{type:'text/javascript'}))))\n .then(m=>{ MOD=m.default; return MOD })\n }\n return LOADING\n}\n\nexport default {\n css:`:host{display:block}\n .ld{height:100vh;height:100svh;background:#F6EFE5;display:flex;align-items:center;justify-content:center;\n font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,sans-serif;font-size:11px;letter-spacing:.24em;text-transform:uppercase;color:#6B5B4E}`,\n render(d2){\n if(!d2.state.ready||!MOD) return '