Desenvolvimento

Tudo que um novo dev precisa para contribuir.

Páginas

• Onboarding — primeiros 60 minutos: clonar, configurar, rodar
• Ambiente Local — Docker, .env, dependências, troubleshooting
• Retreino de Modelos — como rodar run_training.py, ler MLflow
• Debug de Modelos — meta.json, predição zerada, demoção manual

Convenções

Camada	Padrão
Python	3.11+, type hints, from __future__ import annotations
SQL	asyncpg parametrizado ($1, $2), EXPLAIN ANALYZE antes de query nova em prod
MQL5	snake_case para functions, PascalCase para structs, prefixo g_ para globais
Frontend	Vanilla JS sem framework (mantém build-free), CSS variables em site.css
Configs	YAML em configs/, com comentários inline explicando cada parâmetro
Logs	logging.info/warning/error com contexto suficiente para grep posterior

Workflow de feature

1. Branch: feat/<descricao-curta> ou fix/<bug>
2. Implementar + testes (se for feature crítica)
3. Atualizar MATURITY_ANALYSIS.md se gap fechou
4. Atualizar docs/ se mudou comportamento documentado
5. Commit com mensagem descritiva (não "fix" só)
6. PR → revisar em produção pequena → merge → deploy

Áreas críticas (high blast radius)

Tocar aqui exige cuidado extra:

Arquivo	Motivo
configs/model.yaml	Quality gates afetam quais modelos rodam em produção
docker/init.sql	Schema; migrations devem ser idempotentes (ALTER TABLE IF NOT EXISTS)
app/api/main.py (auth)	Bug aqui = sistema todo afetado
app/db/repository.py::insert_execution	EA reporta aqui; mudar interface quebra retro
ea/ML_Sensorial_Scanner.mq5	Roda na máquina do cliente; bugs viram suporte 24/7
.env	Secrets; nunca commitado