MarkAPI — SciELO Research Communication Tools (RCT)

Repositório: scieloorg/markapi · Licença: GPLv3

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Objetivo do projeto

Plataforma para produção, avaliação e rastreio de objetos de comunicação de pesquisa (manuscritos, preprints, artigos, dados, livros, capítulos), com XML SPS como registro único e rastreável.

Área	Descrição
Marcação	Pipeline DOCX/LaTeX/ODT → XML SPS com LLM; revisão humana sempre possível
Validação	Schemas, regras de negócio e packtools
Avaliação	Checklists (CONSORT, PRISMA, STROBE, ARRIVE) e critérios FAIR no XML
Saídas	Pacote SPS, PDF, HTML, XML Crossref/PubMed/PMC, JSON DOAJ
Integração	API REST (JWT); Wagtail embutido; SciELO Core e publicação via Upload/OPAC

Stack: Python 3.12, Django 6, Wagtail 7.4, DRF, Celery, Redis, PostgreSQL, packtools.

Princípios: IA auxilia, humano revisa; integração aditiva a sistemas editoriais existentes; LLM preferencialmente on-premise.

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Desenvolvimento

Pré-requisitos: Docker, Docker Compose, Make.

Serviço	URL local
Wagtail/Django	http://127.0.0.1:8009
MailHog	http://127.0.0.1:8029
PostgreSQL	localhost:5439
Redis	localhost:6399

make build
make up
make django_migrate
make django_createsuperuser

make help# todos os alvos Make

Compose: local.yml (dev). Ambiente em .envs/.local/. Volume Postgres: ../scms_data/markapi/data_dev.

Modelo LLM:wiki — baixar e configurar modelo

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Testes

Settings: config.settings.test ·

make build
make up
make django_migrate
make django_test # manage.py test
make django_fast
make pytest
make pytest_fast
make pytest_cov

docker compose -f local.yml run --rm django python manage.py test --settings=config.settings.test
docker compose -f local.yml run --rm django pytest

CI: job tests em .github/workflows/ci.yml (manage.py test + pytest, sem ignorar falhas).

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Configuração

Módulos Django

DJANGO_SETTINGS_MODULE	Uso
config.settings.local	Desenvolvimento (defeito do manage.py)
config.settings.production	Produção
config.settings.test	Testes (make django_test, pytest)

Ficheiros de ambiente

• .envs/.local/.django — USE_DOCKER, REDIS_URL, HF_TOKEN, FETCH_DATA_TIMEOUT, Flower
• .envs/.local/.postgres — POSTGRES_*
• .envs/.production/.django — DJANGO_SECRET_KEY, DJANGO_ALLOWED_HOSTS, SENTRY_DSN, …

No container, o entrypoint define DATABASE_URL e CELERY_BROKER_URL a partir de POSTGRES_* e REDIS_URL.

Variáveis principais

Variável	Descrição
DATABASE_URL	PostgreSQL (montada no entrypoint)
POSTGRES_HOST / POSTGRES_PORT / POSTGRES_DB	Credenciais e base
REDIS_URL	Redis (ex.: redis://redis:6379/0)
CELERY_BROKER_URL	Broker Celery (= REDIS_URL no entrypoint)
DJANGO_SECRET_KEY	Chave secreta (produção)
DJANGO_ALLOWED_HOSTS	Hosts permitidos
DJANGO_CSRF_TRUSTED_ORIGINS	Origens CSRF
LLAMA_ENABLED	Ativar LLM local (false em testes)
HF_TOKEN	Token Hugging Face (download do modelo)
CORE_API_DOMAIN	API SciELO Core (defeito https://core.scielo.org)
DRF_PAGE_SIZE	Paginação da API REST
SENTRY_DSN	Monitorização (produção)
COMPRESS_ENABLED	Compressor de estáticos (produção)

Requisitos Python

• requirements/base.txt — runtime
• requirements/local.txt — dev + pytest
• requirements/production.txt — produção

Após alterar dependências: make build.

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Outros

mypy core # verificação de tipos (não é suite de testes)

Celery: serviços celeryworker e celerybeat no local.yml.

Deploy: ver production.yml e documentação Docker do projeto.

Docs:docs/testing.md, docs/pr/