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Project: LabControl — Evolução de Tecnologia

Este repositório contém a reengenharia e atualização de um sistema legado, adotando uma arquitetura web moderna e uma metodologia de desenvolvimento experimental baseada integralmente em Inteligência Artificial.

🤖 Filosofia de Desenvolvimento: "AI-Only Implementation"

Este projeto segue uma diretriz rigorosa de desenvolvimento assistido por modelos de linguagem de larga escala (LLM). A governança do código baseia-se nos seguintes pilares:

  1. Desenvolvimento 100% via LLM: Todo o código, configuração de ambiente, scripts de automação e documentação técnica são gerados por instruções de IA.

  2. Restrição de Intervenção Humana: A interação humana é estritamente limitada ao papel de "Prompt Engineer" e "Integrador".

    • Não há escrita manual de lógica de programação por parte de humanos.
    • O papel humano consiste em fornecer contexto, requisitos e aplicar as respostas obtidas dos questionamentos feitos às LLMs.

  3. Rastreabilidade de Decisões: As escolhas arquiteturais e correções de bugs são submetidas à validação lógica da IA antes da implementação no repositório.

🏗️ Estrutura do Monorepo

O sistema está organizado para suportar múltiplos pacotes e serviços de forma centralizada:

/
├── api/ # Backend, API, Regras de Negócio e Persistência de Dados
├── web/ # Interface de Usuário e Experiência do Cliente
└── docs/ # Histórico de prompts e documentação técnica

Detalhamento das Camadas:

  • api/: Responsável por toda a lógica de servidor, autenticação, integração com banco de dados e exposição de endpoints. Arquitetura modular baseada no framework NestJS.
  • web/: Contém a aplicação cliente desenvolvida em Next.js. O gerenciamento de estado, rotas e componentes visuais (Tailwind CSS) são orientados às instruções geradas pela IA para uma UI/UX responsiva e moderna.

🚀 Fluxo de Trabalho

O ciclo de vida de cada funcionalidade segue este fluxo:

  1. Definição de Contexto: O humano descreve o estado atual e o objetivo desejado.
  2. Prompting: Questionamento direcionado à LLM para obtenção da solução.
  3. Aplicação Direta: O código gerado é inserido no monorepo sem alterações manuais de lógica.
  4. Feedback Loop: Em caso de erros, os logs são devolvidos à IA para diagnóstico e nova geração de código.

🛠️ Tecnologias Utilizadas

Backend (/api)

  • Node.js (v20+)
  • NestJS
  • TypeORM
  • PostgreSQL
  • Autenticação JWT & Bcrypt
  • Swagger (Documentação da API)

Frontend (/web)

  • React & Next.js
  • Tailwind CSS
  • Lucide Icons

Infraestrutura & Ferramentas

  • Docker & Docker Compose
  • Yarn Workspaces

📦 Pré-requisitos

Para rodar este projeto, você precisará ter instalado em sua máquina:

🚀 Como Executar o Projeto

1. Clone o repositório e acesse a pasta da API:

git clone https://github.com/utfpr/labControl.git

2. Instale as dependências locais do Backend:

cd labControl/api
yarn install

3. Instale as dependências locais do Frontend:

cd labControl/web
yarn install

4. Suba os servidores (api e web) via Docker: O comando abaixo irá baixar as imagens, compilar a aplicação e iniciar o Banco de Dados, o pgAdmin e a API em background.

yarn services:api

(Nota: Este script executa docker compose -f docker-compose.yml up -d)

Abra outro terminal para o Frontend:

yarn services:web

📍 Acessos Locais

Com os containers rodando, os seguintes serviços estarão disponíveis:

🏗️ Módulos Implementados

Até o momento, o sistema contempla os seguintes módulos, fluxos e regras de negócio:

  • Usuários (Relacionados a Cursos)

  • Cursos - Locais (Laboratórios - Relacionados a Cursos e Supervisores)

  • Equipamentos (Relacionados a Cursos e Locais)

  • Disciplinas (Relacionadas a Usuários responsáveis)

  • Aulas (Relacionadas a Disciplinas, Locais e Professores)

  • Autenticação e Segurança: Login via JWT, hash de senhas e proteção de rotas por perfis de acesso (ALUNO, SUPERVISOR, ADMIN).

  • Gestão de Usuários:

    • Fluxo de Auto-registro para novos alunos com envio de Comprovante de Matrícula (Upload de PDF).
    • Painel de Gestão (Admin/Supervisor) dividido em abas: Usuários Pendentes (Aguardando Aprovação), Ativos e Bloqueados.
    • Visualização inline de documentos PDF e modais dinâmicos para alteração de status.

  • Gestão Cadastral (CRUDs):

    • Cursos: Criação, edição e exclusão. Relacionamento direto com a base de usuários.
    • Locais (Laboratórios): Gestão de espaços físicos. Relacionados a cursos e supervisores.
    • Equipamentos: Controle de inventário, vinculados a Cursos e Locais.
    • Módulos Planejados: Disciplinas, Aulas e Reservas de Equipamentos/Laboratórios.

🛑 Comandos Úteis

Acompanhar logs do Backend:

yarn services:logs

Para parar os containers sem perder os dados do banco:

yarn services:down

Para parar e destruir o banco de dados (zerar o sistema):

yarn services:clean

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Atualização Tecnológica de Sistema de Controle de Reservas de Equipamentos e Espaços Laboratoriais da UTFPR-CM

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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { injectUserscript("// Add copy buttons to all 
 blocks\n(function() {\n function addCopyButtons() {\n document.querySelectorAll('pre code').forEach(function(codeBlock) {\n if (codeBlock.parentElement.hasAttribute('data-copy-added')) return;\n codeBlock.parentElement.setAttribute('data-copy-added', 'true');\n \n var btn = document.createElement('button');\n btn.textContent = 'Copy';\n btn.style.cssText = 'position:absolute;top:4px;right:4px;padding:2px 8px;font-size:11px;background:#4ecdc4;border:none;border-radius:4px;color:#1a1a2e;cursor:pointer;opacity:0.7;transition:opacity 0.2s;';\n btn.onmouseover = function() { this.style.opacity = '1'; };\n btn.onmouseout = function() { this.style.opacity = '0.7'; };\n btn.onclick = function() {\n navigator.clipboard.writeText(codeBlock.textContent).then(function() {\n btn.textContent = 'Copied!';\n setTimeout(function() { btn.textContent = 'Copy'; }, 1500);\n });\n };\n codeBlock.parentElement.style.position = 'relative';\n codeBlock.parentElement.appendChild(btn);\n });\n }\n \n addCopyButtons();\n \n // Re-run on dynamic content\n var observer = new MutationObserver(addCopyButtons);\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "Add Copy Buttons to Code Blocks");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Add Copy Buttons to Code Blocks]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "github.com";
var __re = new RegExp('^' + "github\\.com" + '

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  1. Desenvolvimento 100% via LLM: Todo o código, configuração de ambiente, scripts de automação e documentação técnica são gerados por instruções de IA.
  2. Restrição de Intervenção Humana: A interação humana é estritamente limitada ao papel de "Prompt Engineer" e "Integrador".
    • Não há escrita manual de lógica de programação por parte de humanos.
    • O papel humano consiste em fornecer contexto, requisitos e aplicar as respostas obtidas dos questionamentos feitos às LLMs.
  3. Rastreabilidade de Decisões: As escolhas arquiteturais e correções de bugs são submetidas à validação lógica da IA antes da implementação no repositório.
🏗️ Estrutura do Monorepo
O sistema está organizado para suportar múltiplos pacotes e serviços de forma centralizada:
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├── api/ # Backend, API, Regras de Negócio e Persistência de Dados
├── web/ # Interface de Usuário e Experiência do Cliente
└── docs/ # Histórico de prompts e documentação técnica

Detalhamento das Camadas:
  • api/: Responsável por toda a lógica de servidor, autenticação, integração com banco de dados e exposição de endpoints. Arquitetura modular baseada no framework NestJS.
  • web/: Contém a aplicação cliente desenvolvida em Next.js. O gerenciamento de estado, rotas e componentes visuais (Tailwind CSS) são orientados às instruções geradas pela IA para uma UI/UX responsiva e moderna.
🚀 Fluxo de Trabalho
O ciclo de vida de cada funcionalidade segue este fluxo:
  1. Definição de Contexto: O humano descreve o estado atual e o objetivo desejado.
  2. Prompting: Questionamento direcionado à LLM para obtenção da solução.
  3. Aplicação Direta: O código gerado é inserido no monorepo sem alterações manuais de lógica.
  4. Feedback Loop: Em caso de erros, os logs são devolvidos à IA para diagnóstico e nova geração de código.
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  • NestJS
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2. Instale as dependências locais do Backend:
cd labControl/api
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3. Instale as dependências locais do Frontend:
cd labControl/web
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4. Suba os servidores (api e web) via Docker:
O comando abaixo irá baixar as imagens, compilar a aplicação e iniciar o Banco de Dados, o pgAdmin e a API em background.
yarn services:api
(Nota: Este script executa docker compose -f docker-compose.yml up -d)
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  • Autenticação e Segurança: Login via JWT, hash de senhas e proteção de rotas por perfis de acesso (ALUNO, SUPERVISOR, ADMIN).
  • Gestão de Usuários:
    • Fluxo de Auto-registro para novos alunos com envio de Comprovante de Matrícula (Upload de PDF).
    • Painel de Gestão (Admin/Supervisor) dividido em abas: Usuários Pendentes (Aguardando Aprovação), Ativos e Bloqueados.
    • Visualização inline de documentos PDF e modais dinâmicos para alteração de status.
  • Gestão Cadastral (CRUDs):
    • Cursos: Criação, edição e exclusão. Relacionamento direto com a base de usuários.
    • Locais (Laboratórios): Gestão de espaços físicos. Relacionados a cursos e supervisores.
    • Equipamentos: Controle de inventário, vinculados a Cursos e Locais.
    • Módulos Planejados: Disciplinas, Aulas e Reservas de Equipamentos/Laboratórios.
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Force GitHub README to respect dark mode\n(function() {\n var style = document.createElement('style');\n style.textContent = '\n .markdown-body {\n color-scheme: dark light;\n }\n .markdown-body pre { background: #161b22 !important; }\n .markdown-body code { background: rgba(110, 118, 129, 0.4) !important; }\n .markdown-body table th, .markdown-body table td { border-color: #30363d !important; }\n .markdown-body img { background: #0d1117; }\n .markdown-body blockquote { border-left-color: #8b949e; }\n .markdown-body hr { border-color: #30363d; }\n ';\n document.head.appendChild(style);\n})();", "GitHub Dark Mode README Fix");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:GitHub Dark Mode README Fix]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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  1. Desenvolvimento 100% via LLM: Todo o código, configuração de ambiente, scripts de automação e documentação técnica são gerados por instruções de IA.
  2. Restrição de Intervenção Humana: A interação humana é estritamente limitada ao papel de "Prompt Engineer" e "Integrador".
    • Não há escrita manual de lógica de programação por parte de humanos.
    • O papel humano consiste em fornecer contexto, requisitos e aplicar as respostas obtidas dos questionamentos feitos às LLMs.
  3. Rastreabilidade de Decisões: As escolhas arquiteturais e correções de bugs são submetidas à validação lógica da IA antes da implementação no repositório.
🏗️ Estrutura do Monorepo
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├── web/ # Interface de Usuário e Experiência do Cliente
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Detalhamento das Camadas:
  • api/: Responsável por toda a lógica de servidor, autenticação, integração com banco de dados e exposição de endpoints. Arquitetura modular baseada no framework NestJS.
  • web/: Contém a aplicação cliente desenvolvida em Next.js. O gerenciamento de estado, rotas e componentes visuais (Tailwind CSS) são orientados às instruções geradas pela IA para uma UI/UX responsiva e moderna.
🚀 Fluxo de Trabalho
O ciclo de vida de cada funcionalidade segue este fluxo:
  1. Definição de Contexto: O humano descreve o estado atual e o objetivo desejado.
  2. Prompting: Questionamento direcionado à LLM para obtenção da solução.
  3. Aplicação Direta: O código gerado é inserido no monorepo sem alterações manuais de lógica.
  4. Feedback Loop: Em caso de erros, os logs são devolvidos à IA para diagnóstico e nova geração de código.
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  • NestJS
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🚀 Como Executar o Projeto
1. Clone o repositório e acesse a pasta da API:
git clone https://github.com/utfpr/labControl.git
2. Instale as dependências locais do Backend:
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3. Instale as dependências locais do Frontend:
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4. Suba os servidores (api e web) via Docker:
O comando abaixo irá baixar as imagens, compilar a aplicação e iniciar o Banco de Dados, o pgAdmin e a API em background.
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  • Equipamentos (Relacionados a Cursos e Locais)
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  • Aulas (Relacionadas a Disciplinas, Locais e Professores)
  • Autenticação e Segurança: Login via JWT, hash de senhas e proteção de rotas por perfis de acesso (ALUNO, SUPERVISOR, ADMIN).
  • Gestão de Usuários:
    • Fluxo de Auto-registro para novos alunos com envio de Comprovante de Matrícula (Upload de PDF).
    • Painel de Gestão (Admin/Supervisor) dividido em abas: Usuários Pendentes (Aguardando Aprovação), Ativos e Bloqueados.
    • Visualização inline de documentos PDF e modais dinâmicos para alteração de status.
  • Gestão Cadastral (CRUDs):
    • Cursos: Criação, edição e exclusão. Relacionamento direto com a base de usuários.
    • Locais (Laboratórios): Gestão de espaços físicos. Relacionados a cursos e supervisores.
    • Equipamentos: Controle de inventário, vinculados a Cursos e Locais.
    • Módulos Planejados: Disciplinas, Aulas e Reservas de Equipamentos/Laboratórios.
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Highlight search terms from Google/DuckDuckGo/Bing referrer\n(function() {\n var ref = document.referrer;\n var terms = [];\n \n if (ref.includes('google.com') || ref.includes('duckduckgo.com') || ref.includes('bing.com')) {\n var url = new URL(ref);\n var q = url.searchParams.get('q') || url.searchParams.get('p');\n if (q) {\n terms = q.split(/\\s+/).filter(function(t) { return t.length > 2; });\n }\n }\n \n if (terms.length === 0) return;\n \n var style = document.createElement('style');\n style.textContent = '.userscript-highlight { background: #fbbf24; color: #1a1a2e; padding: 1px 3px; border-radius: 2px; }';\n document.head.appendChild(style);\n \n function highlight(node) {\n if (node.nodeType === 3) { // text node\n var text = node.textContent;\n var found = false;\n terms.forEach(function(term) {\n var regex = new RegExp('(' + term.replace(/[.*+?^${}()|[\\]\\\\]/g, '\\\\') + ')', 'gi');\n if (regex.test(text)) {\n found = true;\n var frag = document.createDocumentFragment();\n var parts = text.split(regex);\n parts.forEach(function(part, i) {\n if (i % 2 === 0) {\n frag.appendChild(document.createTextNode(part));\n } else {\n var span = document.createElement('span');\n span.className = 'userscript-highlight';\n span.textContent = part;\n frag.appendChild(span);\n }\n });\n node.parentNode.replaceChild(frag, node);\n }\n });\n } else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element\n var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT'];\n if (!skipTags.includes(node.tagName)) {\n Array.from(node.childNodes).forEach(highlight);\n }\n }\n }\n \n highlight(document.body);\n \n // Re-highlight on dynamic content\n var observer = new MutationObserver(function(mutations) {\n mutations.forEach(function(m) {\n m.addedNodes.forEach(function(node) {\n if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node);\n });\n });\n });\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "Highlight Search Terms");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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Este repositório contém a reengenharia e atualização de um sistema legado, adotando uma arquitetura web moderna e uma metodologia de desenvolvimento experimental baseada integralmente em Inteligência Artificial.
🤖 Filosofia de Desenvolvimento: "AI-Only Implementation"
Este projeto segue uma diretriz rigorosa de desenvolvimento assistido por modelos de linguagem de larga escala (LLM). A governança do código baseia-se nos seguintes pilares:
  1. Desenvolvimento 100% via LLM: Todo o código, configuração de ambiente, scripts de automação e documentação técnica são gerados por instruções de IA.
  2. Restrição de Intervenção Humana: A interação humana é estritamente limitada ao papel de "Prompt Engineer" e "Integrador".
    • Não há escrita manual de lógica de programação por parte de humanos.
    • O papel humano consiste em fornecer contexto, requisitos e aplicar as respostas obtidas dos questionamentos feitos às LLMs.
  3. Rastreabilidade de Decisões: As escolhas arquiteturais e correções de bugs são submetidas à validação lógica da IA antes da implementação no repositório.
🏗️ Estrutura do Monorepo
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/
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├── web/ # Interface de Usuário e Experiência do Cliente
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Detalhamento das Camadas:
  • api/: Responsável por toda a lógica de servidor, autenticação, integração com banco de dados e exposição de endpoints. Arquitetura modular baseada no framework NestJS.
  • web/: Contém a aplicação cliente desenvolvida em Next.js. O gerenciamento de estado, rotas e componentes visuais (Tailwind CSS) são orientados às instruções geradas pela IA para uma UI/UX responsiva e moderna.
🚀 Fluxo de Trabalho
O ciclo de vida de cada funcionalidade segue este fluxo:
  1. Definição de Contexto: O humano descreve o estado atual e o objetivo desejado.
  2. Prompting: Questionamento direcionado à LLM para obtenção da solução.
  3. Aplicação Direta: O código gerado é inserido no monorepo sem alterações manuais de lógica.
  4. Feedback Loop: Em caso de erros, os logs são devolvidos à IA para diagnóstico e nova geração de código.
🛠️ Tecnologias Utilizadas
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  • Node.js (v20+)
  • NestJS
  • TypeORM
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🚀 Como Executar o Projeto
1. Clone o repositório e acesse a pasta da API:
git clone https://github.com/utfpr/labControl.git
2. Instale as dependências locais do Backend:
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(Nota: Este script executa docker compose -f docker-compose.yml up -d)
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page\n(function() {\n var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content',\n 'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid',\n 'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign'];\n \n function cleanUrl(url) {\n try {\n var u = new URL(url, window.location.origin);\n var changed = false;\n trackingParams.forEach(function(p) {\n if (u.searchParams.has(p)) {\n u.searchParams.delete(p);\n changed = true;\n }\n });\n return changed ? u.toString() : url;\n } catch (e) {\n return url;\n }\n }\n \n function cleanLinks() {\n document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {\n var clean = cleanUrl(a.href);\n if (clean !== a.href) a.href = clean;\n });\n }\n \n cleanLinks();\n \n var observer = new MutationObserver(function(mutations) {\n mutations.forEach(function(m) {\n m.addedNodes.forEach(function(node) {\n if (node.nodeType === 1) {\n if (node.tagName === 'A') cleanLinks();\n node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {\n var clean = cleanUrl(a.href);\n if (clean !== a.href) a.href = clean;\n });\n }\n });\n });\n });\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "Remove Tracking Parameters from Links");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); }
})();
(function(){
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var __m = "youtube.com";
var __re = new RegExp('^' + "youtube\\.com" + '

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🤖 Filosofia de Desenvolvimento: "AI-Only Implementation"
Este projeto segue uma diretriz rigorosa de desenvolvimento assistido por modelos de linguagem de larga escala (LLM). A governança do código baseia-se nos seguintes pilares:
  1. Desenvolvimento 100% via LLM: Todo o código, configuração de ambiente, scripts de automação e documentação técnica são gerados por instruções de IA.
  2. Restrição de Intervenção Humana: A interação humana é estritamente limitada ao papel de "Prompt Engineer" e "Integrador".
    • Não há escrita manual de lógica de programação por parte de humanos.
    • O papel humano consiste em fornecer contexto, requisitos e aplicar as respostas obtidas dos questionamentos feitos às LLMs.
  3. Rastreabilidade de Decisões: As escolhas arquiteturais e correções de bugs são submetidas à validação lógica da IA antes da implementação no repositório.
🏗️ Estrutura do Monorepo
O sistema está organizado para suportar múltiplos pacotes e serviços de forma centralizada:
/
├── api/ # Backend, API, Regras de Negócio e Persistência de Dados
├── web/ # Interface de Usuário e Experiência do Cliente
└── docs/ # Histórico de prompts e documentação técnica

Detalhamento das Camadas:
  • api/: Responsável por toda a lógica de servidor, autenticação, integração com banco de dados e exposição de endpoints. Arquitetura modular baseada no framework NestJS.
  • web/: Contém a aplicação cliente desenvolvida em Next.js. O gerenciamento de estado, rotas e componentes visuais (Tailwind CSS) são orientados às instruções geradas pela IA para uma UI/UX responsiva e moderna.
🚀 Fluxo de Trabalho
O ciclo de vida de cada funcionalidade segue este fluxo:
  1. Definição de Contexto: O humano descreve o estado atual e o objetivo desejado.
  2. Prompting: Questionamento direcionado à LLM para obtenção da solução.
  3. Aplicação Direta: O código gerado é inserido no monorepo sem alterações manuais de lógica.
  4. Feedback Loop: Em caso de erros, os logs são devolvidos à IA para diagnóstico e nova geração de código.
🛠️ Tecnologias Utilizadas
Backend (/api)
  • Node.js (v20+)
  • NestJS
  • TypeORM
  • PostgreSQL
  • Autenticação JWT & Bcrypt
  • Swagger (Documentação da API)
Frontend (/web)
  • React & Next.js
  • Tailwind CSS
  • Lucide Icons
Infraestrutura & Ferramentas
  • Docker & Docker Compose
  • Yarn Workspaces
📦 Pré-requisitos
Para rodar este projeto, você precisará ter instalado em sua máquina:
🚀 Como Executar o Projeto
1. Clone o repositório e acesse a pasta da API:
git clone https://github.com/utfpr/labControl.git
2. Instale as dependências locais do Backend:
cd labControl/api
yarn install
3. Instale as dependências locais do Frontend:
cd labControl/web
yarn install
4. Suba os servidores (api e web) via Docker:
O comando abaixo irá baixar as imagens, compilar a aplicação e iniciar o Banco de Dados, o pgAdmin e a API em background.
yarn services:api
(Nota: Este script executa docker compose -f docker-compose.yml up -d)
Abra outro terminal para o Frontend:
yarn services:web
📍 Acessos Locais
Com os containers rodando, os seguintes serviços estarão disponíveis:
🏗️ Módulos Implementados
Até o momento, o sistema contempla os seguintes módulos, fluxos e regras de negócio:
  • Usuários (Relacionados a Cursos)
  • Cursos - Locais (Laboratórios - Relacionados a Cursos e Supervisores)
  • Equipamentos (Relacionados a Cursos e Locais)
  • Disciplinas (Relacionadas a Usuários responsáveis)
  • Aulas (Relacionadas a Disciplinas, Locais e Professores)
  • Autenticação e Segurança: Login via JWT, hash de senhas e proteção de rotas por perfis de acesso (ALUNO, SUPERVISOR, ADMIN).
  • Gestão de Usuários:
    • Fluxo de Auto-registro para novos alunos com envio de Comprovante de Matrícula (Upload de PDF).
    • Painel de Gestão (Admin/Supervisor) dividido em abas: Usuários Pendentes (Aguardando Aprovação), Ativos e Bloqueados.
    • Visualização inline de documentos PDF e modais dinâmicos para alteração de status.
  • Gestão Cadastral (CRUDs):
    • Cursos: Criação, edição e exclusão. Relacionamento direto com a base de usuários.
    • Locais (Laboratórios): Gestão de espaços físicos. Relacionados a cursos e supervisores.
    • Equipamentos: Controle de inventário, vinculados a Cursos e Locais.
    • Módulos Planejados: Disciplinas, Aulas e Reservas de Equipamentos/Laboratórios.
🛑 Comandos Úteis
Acompanhar logs do Backend:
yarn services:logs
Para parar os containers sem perder os dados do banco:
yarn services:down
Para parar e destruir o banco de dados (zerar o sistema):
yarn services:clean
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Auto-enable theater mode on YouTube\n(function() {\n function tryTheater() {\n var btn = document.querySelector('button[aria-label=\"Theater mode\"], ytd-player #player button[title=\"Theater mode\"]');\n if (btn && !btn.classList.contains('activated')) {\n btn.click();\n }\n }\n \n // Try immediately\n tryTheater();\n \n // Try after navigation (SPA)\n var lastUrl = location.href;\n setInterval(function() {\n if (location.href !== lastUrl) {\n lastUrl = location.href;\n setTimeout(tryTheater, 500);\n }\n }, 1000);\n \n // Also try on player load\n var observer = new MutationObserver(tryTheater);\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "YouTube Theater Mode Default");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:YouTube Theater Mode Default]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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Project: LabControl — Evolução de Tecnologia
Este repositório contém a reengenharia e atualização de um sistema legado, adotando uma arquitetura web moderna e uma metodologia de desenvolvimento experimental baseada integralmente em Inteligência Artificial.
🤖 Filosofia de Desenvolvimento: "AI-Only Implementation"
Este projeto segue uma diretriz rigorosa de desenvolvimento assistido por modelos de linguagem de larga escala (LLM). A governança do código baseia-se nos seguintes pilares:
  1. Desenvolvimento 100% via LLM: Todo o código, configuração de ambiente, scripts de automação e documentação técnica são gerados por instruções de IA.
  2. Restrição de Intervenção Humana: A interação humana é estritamente limitada ao papel de "Prompt Engineer" e "Integrador".
    • Não há escrita manual de lógica de programação por parte de humanos.
    • O papel humano consiste em fornecer contexto, requisitos e aplicar as respostas obtidas dos questionamentos feitos às LLMs.
  3. Rastreabilidade de Decisões: As escolhas arquiteturais e correções de bugs são submetidas à validação lógica da IA antes da implementação no repositório.
🏗️ Estrutura do Monorepo
O sistema está organizado para suportar múltiplos pacotes e serviços de forma centralizada:
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├── api/ # Backend, API, Regras de Negócio e Persistência de Dados
├── web/ # Interface de Usuário e Experiência do Cliente
└── docs/ # Histórico de prompts e documentação técnica

Detalhamento das Camadas:
  • api/: Responsável por toda a lógica de servidor, autenticação, integração com banco de dados e exposição de endpoints. Arquitetura modular baseada no framework NestJS.
  • web/: Contém a aplicação cliente desenvolvida em Next.js. O gerenciamento de estado, rotas e componentes visuais (Tailwind CSS) são orientados às instruções geradas pela IA para uma UI/UX responsiva e moderna.
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O ciclo de vida de cada funcionalidade segue este fluxo:
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Backend (/api)
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  • NestJS
  • TypeORM
  • PostgreSQL
  • Autenticação JWT & Bcrypt
  • Swagger (Documentação da API)
Frontend (/web)
  • React & Next.js
  • Tailwind CSS
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  • Docker & Docker Compose
  • Yarn Workspaces
📦 Pré-requisitos
Para rodar este projeto, você precisará ter instalado em sua máquina:
🚀 Como Executar o Projeto
1. Clone o repositório e acesse a pasta da API:
git clone https://github.com/utfpr/labControl.git
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cd labControl/api
yarn install
3. Instale as dependências locais do Frontend:
cd labControl/web
yarn install
4. Suba os servidores (api e web) via Docker:
O comando abaixo irá baixar as imagens, compilar a aplicação e iniciar o Banco de Dados, o pgAdmin e a API em background.
yarn services:api
(Nota: Este script executa docker compose -f docker-compose.yml up -d)
Abra outro terminal para o Frontend:
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📍 Acessos Locais
Com os containers rodando, os seguintes serviços estarão disponíveis:
🏗️ Módulos Implementados
Até o momento, o sistema contempla os seguintes módulos, fluxos e regras de negócio:
  • Usuários (Relacionados a Cursos)
  • Cursos - Locais (Laboratórios - Relacionados a Cursos e Supervisores)
  • Equipamentos (Relacionados a Cursos e Locais)
  • Disciplinas (Relacionadas a Usuários responsáveis)
  • Aulas (Relacionadas a Disciplinas, Locais e Professores)
  • Autenticação e Segurança: Login via JWT, hash de senhas e proteção de rotas por perfis de acesso (ALUNO, SUPERVISOR, ADMIN).
  • Gestão de Usuários:
    • Fluxo de Auto-registro para novos alunos com envio de Comprovante de Matrícula (Upload de PDF).
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    • Visualização inline de documentos PDF e modais dinâmicos para alteração de status.
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    • Locais (Laboratórios): Gestão de espaços físicos. Relacionados a cursos e supervisores.
    • Equipamentos: Controle de inventário, vinculados a Cursos e Locais.
    • Módulos Planejados: Disciplinas, Aulas e Reservas de Equipamentos/Laboratórios.
🛑 Comandos Úteis
Acompanhar logs do Backend:
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content\n(function() {\n function unstick() {\n document.querySelectorAll('header, nav, [role=\"banner\"], .header, .navbar, .sticky, .fixed-top, [style*=\"position: fixed\"], [style*=\"position:sticky\"]').forEach(function(el) {\n if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || \n getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') {\n el.style.position = 'static';\n el.style.top = 'auto';\n el.style.zIndex = 'auto';\n }\n });\n }\n \n unstick();\n \n var observer = new MutationObserver(unstick);\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] });\n})();", "Kill Sticky Headers");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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  1. Desenvolvimento 100% via LLM: Todo o código, configuração de ambiente, scripts de automação e documentação técnica são gerados por instruções de IA.
  2. Restrição de Intervenção Humana: A interação humana é estritamente limitada ao papel de "Prompt Engineer" e "Integrador".
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  • web/: Contém a aplicação cliente desenvolvida em Next.js. O gerenciamento de estado, rotas e componentes visuais (Tailwind CSS) são orientados às instruções geradas pela IA para uma UI/UX responsiva e moderna.
🚀 Fluxo de Trabalho
O ciclo de vida de cada funcionalidade segue este fluxo:
  1. Definição de Contexto: O humano descreve o estado atual e o objetivo desejado.
  2. Prompting: Questionamento direcionado à LLM para obtenção da solução.
  3. Aplicação Direta: O código gerado é inserido no monorepo sem alterações manuais de lógica.
  4. Feedback Loop: Em caso de erros, os logs são devolvidos à IA para diagnóstico e nova geração de código.
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1. Clone o repositório e acesse a pasta da API:
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2. Instale as dependências locais do Backend:
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yarn install
3. Instale as dependências locais do Frontend:
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4. Suba os servidores (api e web) via Docker:
O comando abaixo irá baixar as imagens, compilar a aplicação e iniciar o Banco de Dados, o pgAdmin e a API em background.
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Universal Dark Mode - works on any site\n(function() {\n var enabled = true;\n \n function applyDarkMode() {\n if (!enabled) return;\n \n // Create style element if it doesn't exist\n var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');\n if (!style) {\n style = document.createElement('style');\n style.id = 'universal-dark-mode-style';\n document.head.appendChild(style);\n }\n \n // Dark mode CSS - inverts colors but preserves images/video\n style.textContent = '\n /* Invert everything except media */\n html {\n filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;\n background: #1a1a2e !important;\n }\n \n /* Restore images, videos, iframes, canvas */\n img, video, iframe, canvas, svg, picture, [style*=\"background-image\"] {\n filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;\n }\n \n /* Preserve specific elements that should not be inverted */\n .no-dark-mode, .no-dark-mode *,\n [data-theme=\"light\"], [data-theme=\"light\"],\n .ace_editor, .ace_editor *,\n .CodeMirror, .CodeMirror *,\n .monaco-editor, .monaco-editor *,\n .markdown-body pre, .markdown-body pre *,\n .highlight, .highlight *,\n pre code, pre code * {\n filter: none !important;\n }\n \n /* Fix common UI elements */\n .modal, .popup, .dropdown-menu, .tooltip, .popover {\n filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;\n background: #2d2d44 !important;\n border-color: #444 !important;\n }\n \n /* Scrollbars */\n ::-webkit-scrollbar { background: #1a1a2e !important; }\n ::-webkit-scrollbar-thumb { background: #444 !important; }\n ::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #555 !important; }\n \n /* Selection */\n ::selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }\n ::-moz-selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }\n ';\n }\n \n function removeDarkMode() {\n var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');\n if (style) style.remove();\n }\n \n // Toggle with Alt+Shift+D\n document.addEventListener('keydown', function(e) {\n if (e.altKey && e.shiftKey && e.key === 'D') {\n e.preventDefault();\n enabled = !enabled;\n if (enabled) {\n applyDarkMode();\n console.log('[Universal Dark Mode] Enabled');\n } else {\n removeDarkMode();\n console.log('[Universal Dark Mode] Disabled');\n }\n }\n });\n \n // Apply on load\n applyDarkMode();\n \n // Re-apply on dynamic content\n var observer = new MutationObserver(function(mutations) {\n if (enabled && !document.getElementById('universal-dark-mode-style')) {\n applyDarkMode();\n }\n });\n observer.observe(document.head, { childList: true });\n \n console.log('[Universal Dark Mode] Loaded - Press Alt+Shift+D to toggle');\n})();", "Universal Dark Mode");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Universal Dark Mode]', __e); }
})();
})();

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Este repositório contém a reengenharia e atualização de um sistema legado, adotando uma arquitetura web moderna e uma metodologia de desenvolvimento experimental baseada integralmente em Inteligência Artificial.
🤖 Filosofia de Desenvolvimento: "AI-Only Implementation"
Este projeto segue uma diretriz rigorosa de desenvolvimento assistido por modelos de linguagem de larga escala (LLM). A governança do código baseia-se nos seguintes pilares:
  1. Desenvolvimento 100% via LLM: Todo o código, configuração de ambiente, scripts de automação e documentação técnica são gerados por instruções de IA.
  2. Restrição de Intervenção Humana: A interação humana é estritamente limitada ao papel de "Prompt Engineer" e "Integrador".
    • Não há escrita manual de lógica de programação por parte de humanos.
    • O papel humano consiste em fornecer contexto, requisitos e aplicar as respostas obtidas dos questionamentos feitos às LLMs.
  3. Rastreabilidade de Decisões: As escolhas arquiteturais e correções de bugs são submetidas à validação lógica da IA antes da implementação no repositório.
🏗️ Estrutura do Monorepo
O sistema está organizado para suportar múltiplos pacotes e serviços de forma centralizada:
/
├── api/ # Backend, API, Regras de Negócio e Persistência de Dados
├── web/ # Interface de Usuário e Experiência do Cliente
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Detalhamento das Camadas:
  • api/: Responsável por toda a lógica de servidor, autenticação, integração com banco de dados e exposição de endpoints. Arquitetura modular baseada no framework NestJS.
  • web/: Contém a aplicação cliente desenvolvida em Next.js. O gerenciamento de estado, rotas e componentes visuais (Tailwind CSS) são orientados às instruções geradas pela IA para uma UI/UX responsiva e moderna.
🚀 Fluxo de Trabalho
O ciclo de vida de cada funcionalidade segue este fluxo:
  1. Definição de Contexto: O humano descreve o estado atual e o objetivo desejado.
  2. Prompting: Questionamento direcionado à LLM para obtenção da solução.
  3. Aplicação Direta: O código gerado é inserido no monorepo sem alterações manuais de lógica.
  4. Feedback Loop: Em caso de erros, os logs são devolvidos à IA para diagnóstico e nova geração de código.
🛠️ Tecnologias Utilizadas
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  • Node.js (v20+)
  • NestJS
  • TypeORM
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1. Clone o repositório e acesse a pasta da API:
git clone https://github.com/utfpr/labControl.git
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