Compreendido. Estou processando sua solicitação e iniciando o trabalho.

Vou iniciar a análise da plataforma e criar o documento arquitetural completo para o projeto LexNova. Primeiro, preciso examinar os arquivos de contexto fornecidos.

PROJETO LEXNOVA: DOCUMENTO DE ARQUITETURA DE SISTEMA

1. ESCOPO FUNCIONAL EXTRAÍDO (Feature Mapping)

1.1 Funcionalidades Primárias Identificadas

O sistema LexNova deve prover as seguintes capacidades fundamentais para pesquisa jurisprudencial assistida por inteligência artificial:

Busca Inteligente em Linguagem Natural: Capacidade de receber consultas em linguagem natural (descrições coloquiais de casos jurídicos) e converter automaticamente em parâmetros de busca otimizados para cada tribunal. O sistema deve identificar sinônimos jurídicos, termos técnicos equivalentes e adaptar a consulta aos padrões de indexação específicos de cada base de dados. A descrição "banco responde por fraude PIX autorizada por engano" deve automaticamente buscar decisões relacionadas a "responsabilidade civil", "fraude eletrônica", "transferência não autorizada", "pix" e variações equivalentes.

Upload de Petição para Análise Contextual: Funcionalidade para receber documentos em formato PDF ou texto e extrair automaticamente os temas jurídicos relevantes. O sistema deve identificar automaticamente os argumentos centrais, normas aplicáveis e questões jurídicas discutidas, utilizando-os como base para busca de precedentes aplicáveis.

Cobertura Multi-Tribunal: Capacidade de realizar buscas simultâneas em múltiplas cortes, permitindo comparação de entendimentos jurisprudenciais. Cobertura obrigatória dos tribunais de maior volume processual: Supremo Tribunal Federal (STF), Superior Tribunal de Justiça (STJ), Tribunal Regional Federal da 3ª Região (TRF3), Tribunal de Justiça do Paraná (TJPR), Tribunal de Justiça do Estado do Rio de Janeiro (TJRJ), Tribunal de Justiça do Estado do Rio Grande do Sul (TJRS), Tribunal de Justiça de Santa Catarina (TJSC) e Tribunal de Justiça de São Paulo (TJSP). Suporte para seleção simultânea de até três tribunais na mesma pesquisa.

Classificação de Relevância: Sistema de etiquetagem de resultados em categorias de relevância (muito relevante, relevante, pouco relevante, irrelevante) para priorização do trabalho de análise pelo operador jurídico. A classificação deve ser determinística, baseada em métricas objetivas de similaridade semântica e correspondência temática.

Interface de Busca (/search): Interface web dedicada para pesquisa por termos jurídicos, retornando jurisprudências reais filtradas de acordo com os tribunais selecionados. Permite navegação por páginas de resultados e refinamento de filtros.

Busca por Temas (/search/results/:job_id): Após envio de petição, o sistema deve extrair temas automaticamente e apresentar resultados segmentados por tema, com opção de visualização de todos os resultados ou filtro por tema específico. Em desktop, temas exibidos em coluna lateral; em dispositivos móveis (abaixo de 1024px), seleção por menu dropdown.

1.2 Funcionalidades de Integração e API

API REST Pública: Endpoint base para acesso programático a jurisprudências de tribunais brasileiros. Autenticação por Bearer token com prefixo identificador. Planos gratuitos com limites diários e planos subscriber com limites expandidos.

Endpoints de API:

GET /api/v1/courts — Listagem de tribunais disponíveis com contagem de decisões indexadas
GET /api/v1/courts/:court/decisions — Busca por texto com suporte a filtros de data (publicação e julgamento), paginação e operadores FTS5
GET /api/v1/courts/:court/decisions/lookup — Consulta por número de processo com retorno de decisão completa
Sistema de rate limiting com headers X-RateLimit-Limit, X-RateLimit-Remaining e X-RateLimit-Reset

Integração com Agentes de IA: Capacidade de integração nativa comLLMs através de múltiplos mecanismos: Custom GPTs via OpenAPI 3.1, servidor MCP (Model Context Protocol) para Claude e clientes compatíveis, e skill específica para Claude Code com ferramentas de busca (list_courts, search_decisions, lookup_decision).

Especificação OpenAPI 3.1: Documentação completa para integração com clientes compatíveis com especificação OpenAPI, incluindo Postman e Swagger UI.

1.3 Funcionalidades de Apresentação e UX

Landing Page (/): Interface inicial minimalista com slogan, campo de busca em destaque e opção de upload de petição. Design focado em simplicidade e eficiência operacional.

Responsividade: Interface adaptativa que modifica layout de apresentação de temas baseado em breakpoint de 1024px, utilizando coluna lateral em desktop e menu dropdown em mobile.

Preservação de Autenticidade: Sistema projetado para exibir únicamente jurisprudências autênticas obtidas de fontes oficiais, sem geração de texto intermediário por IA. Cada resultado deve exibir tribunal, número do processo, data de julgamento, ementa completa e link direto para o portal oficial do tribunal.

2. ENGENHARIA REVERSA LÓGICA (System Internals)

2.1 Pipeline de Ingestão de Jurisprudências

Arquitetura de Coleta de Dados:

O sistema deve implementar uma arquitetura de crawler distribuído para extração de dados dos repositórios oficiais dos tribunais. Considerando as características identificadas nos documentos, o pipeline de ingestão segue o seguinte fluxo:

Fontes de Dados Oficiais: Cada tribunal mantém portais de jurisprudência com estruturas HTML distintas. Os tribunais superiores (STF e STJ) utilizam portais mais sofisticados com sistemas de busca internos, enquanto os tribunais estaduais (TJs) possuem portais com estruturas variáveis. O sistema deve ser capaz deadaptar-se a cada formato mantendo coletores modulares e intercambiáveis.

Crawlers Específicos por Tribunal: Implementação de agentes de extração dedicados para cada tribunal, encapsulando a lógica de navegação, autenticação (quando necessária) e parsing de HTML. Cada crawler deve ser versionado conforme as mudanças nos portais de origem, permitindo rollbacks quando alterações estruturais quebrarem a extração.

Estrutura de Dados Extraída: Para cada decisão jurisprudencial, o sistema deve extrair e normalizar os seguintes campos: número do processo (formato CNJ), tipo de documento (acórdão, decisão monocrática, etc.), relator, órgão julgador, data de publicação, data de julgamento, ementa completa, link para inteiro teor no portal oficial, e identificadores internos do tribunal.

Estratégia de Atualização: O pipeline deve operar em três modos de atualização: full scan para sincronização completa (executado periodicamente), incremental para捕捉 de novas decisões (baseado em datas de publicação), e sob demanda para tribunais específicos com alto volume de novidade. A frequência de atualização deve ser calibrada por tribunal, considerando o volume de novas decisões publicadas diariamente.

Resiliência e Monitoramento: Implementação de mecanismos de retry exponencial para falhas transitórias, detecção de CAPTCHAs e bloqueios de IP, alertas para alterações estruturais nos portais de origem, e dashboards de monitoramento de saúde do pipeline de ingestion.

2.2 Motor de Busca Semântica e NLP

Arquitetura de Indexação Vetorial:

O sistema deve combinar buscas em texto completo (FTS5 ou equivalente) com indexação semântica baseada em vetores densos para обеспечение both precision and recall nas pesquisas.

Pipeline de Vetorização: Cada ementa e trecho relevante de decisão deve passar por um processo de vetorização utilizando modelos de embedding treinados ou ajustados para domínio jurídico. O modelo deve capturar similaridade semântica entre consultas em linguagem natural e textos jurisprudenciais, lidando com variações terminológicas e sinônimos jurídicos.

Banco de Dados Vetorial: Escolha entre soluções especializadas como Pinecone, Weaviate, Milvus ou Qdrant para armazenamento e busca de vetores. A seleção deve considerar escalabilidade horizontal, suporte a filtros híbridos (vetor + metadados), e latência de consulta. Para o contexto brasileiro com dados em português, considerar modelos de embedding como Portuguese-BERT ou modelos multilíngues com bom desempenho em português.

Busca Híbrida: Combinação de busca semântica (vector similarity search) com busca por palavra-chave (BM25 ou FTS5). A consulta do usuário passa por um processo de expansão semântica que gera múltiplas representações da mesma intenção, buscando tanto correspondências exatas quanto semânticamente similares.

Mapeamento de Sinônimos Jurídicos: Construção de um léxico especializado que mapeia termos coloquiais para terminologia jurídica oficial. Este léxico deve cobrir variações regionais, gírias jurídicas, abreviações comuns e correspondências entre diferentes escolas terminológicas dos tribunais.

Filtros e Refinamento: Suporte a filtros por tribunal, intervalo de datas (publicação e julgamento), tipo de decisão, e outros metadados. A arquitetura deve permitir que filtros sejam aplicados como pré-filtros no banco vetorial para garantir eficiência computacional.

Classificação de Relevância: Implementação de um sistema de scoring que combina múltiplos sinais: similaridade vetorial, frequência de termos, recência da decisão, e popularidade/citeCount quando disponível. O score final é discretizado em categorias (muito relevante, relevante, pouco relevante, irrelevante) através de thresholds calibrados.

2.3 Integração com LLMs

Arquitetura de RAG (Retrieval-Augmented Generation):

O sistema deve funcionar como camada de recuperação para sistemas de IA generativa, обеспечение que respostas sejam fundamentadas em jurisprudências reais.

API de Contexto: Endpoint que recebe uma consulta e retorna trechos relevantes de jurisprudências para inclusão no contexto de prompts de LLMs. A resposta deve incluir texto extraído verbatim das decisões, metadados de origem, e links para verificação no portal oficial.

Prevenção de Alucinações: O design do sistema deve impossibilitar a geração de precedentes artificiais. O sistema nunca deve retornar números de processo ou textos que não estejam registrados no banco de dados. Todas as respostas devem incluir citeção explícita com link para fonte oficial.

Integração MCP (Model Context Protocol): Implementação de servidor MCP remoto exposing tools para listagem de tribunais (list_courts), busca de decisões (search_decisions), e consulta por número (lookup_decision). Esta integração permite que agentes de IA como Claude acessem jurisprudências diretamente durante conversas.

Skill para Claude Code: Ferramenta de linha de comando que permite buscas jurisprudenciais diretamente do terminal durante desenvolvimento. Suporte a autenticação via variável de ambiente e output formatado para fácil parsing.

Custom GPT Integration: Especificação OpenAPI 3.1 completa permitindo configuração de GPTs personalizados com acesso à API de jurisprudência. A especificação deve documentar todos os endpoints, parâmetros, e schemas de resposta.

Formato de Resposta para Agentes: Respostas estruturadas em JSON com campos claramente definidos, facilitando parsing automático por sistemas de IA. Cada resultado deve incluir texto original (não resumido), metadados completos, e URL de verificação oficial.

3. ARQUITETURA TÉCNICA PROPOSTA (Tech Stack & Blueprint)

3.1 Visão Arquitetural de Alto Nível

A arquitetura do sistema LexNova segue um padrão de microsserviços com processamento assíncrono, dividido em camadas distintas de responsabilidade:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           CAMADA DE APRESENTAÇÃO                          │
│  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────────────┐  │
│  │   Frontend Web  │  │    API Gateway   │  │   Integrações Externas  │  │
│  │   (React/Vue)   │  │    (Kong/Traefik)│  │   (MCP, OpenAI, Claude) │  │
│  └─────────────────┘  └─────────────────┘  └─────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    │
                                    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           CAMADA DE SERVIÇOS                              │
│  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────────────┐  │
│  │  Search Service │  │  Document Service│  │   NLP Service           │  │
│  │  - Busca FTS     │  │  - Upload/Parse │  │   - Embedding            │  │
│  │  - Reranking     │  │  - OCR           │  │   - Classificação       │  │
│  └─────────────────┘  └─────────────────┘  └─────────────────────────┘  │
│  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────────────┐  │
│  │  Auth Service   │  │  Queue Service  │  │   Crawler Service      │  │
│  │  - JWT/OAuth     │  │  - Task Queue   │  │   - Schedulers          │  │
│  │  - Rate Limit   │  │  - Workers      │  │   - Extractors          │  │
│  └─────────────────┘  └─────────────────┘  └─────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    │
                                    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           CAMADA DE DADOS                                │
│  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────────────┐  │
│  │  PostgreSQL     │  │  Vector Store   │  │   Object Storage       │  │
│  │  - Metadados    │  │  (Milvus/Pinecone│  │   (S3/MinIO)            │  │
│  │  - Usuários     │  │  - Embeddings    │  │   - PDFs Originais     │  │
│  │  - Cache         │  │  - Busca Semântica│  │   - Imagens/Assets     │  │
│  └─────────────────┘  └─────────────────┘  └─────────────────────────┘  │
│  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────────────┐  │
│  │  Redis          │  │  Elasticsearch  │  │   SQLite + FTS5        │  │
│  │  - Cache        │  │  - Logs         │  │   - Busca Texto Completo│  │
│  │  - Sessions      │  │  - Analytics    │  │   - Fallback Local     │  │
│  └─────────────────┘  └─────────────────┘  └─────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    │
                                    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           CAMADA DE INFRAESTRUTURA                       │
│  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────────────┐  │
│  │  Docker/K8s     │  │  CI/CD (GitHub)  │  │   Monitoring           │  │
│  │  - Containers    │  │  - Automated     │  │   (Prometheus/Grafana) │  │
│  │  - Orchestration │  │    Deployments  │  │   - Alerts             │  │
│  └─────────────────┘  └─────────────────┘  └─────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

3.2 Stack Tecnológica Detalhada

Frontend:

Framework: Next.js 14+ com App Router ou React 18+ com Vite
Linguagem: TypeScript para type safety em toda a codebase
UI Components: Shadcn/ui ou Radix UI como base acessível
Estado: Zustand ou TanStack Query para gerenciamento de estado server-state
Estilização: Tailwind CSS com design system customizado
Testes: Playwright para E2E, Jest + Testing Library para unit/integration

Backend API:

Framework: FastAPI (Python 3.11+) para alta performance async
Alternativa: Node.js com NestJS para equipes com expertise em JavaScript
API Gateway: Kong ou Traefik para rate limiting, autenticação, e routing
Validação: Pydantic (Python) ou Zod (TypeScript) para schemas
Documentação: OpenAPI 3.1 com ReDoc ou Swagger UI

Processamento Assíncrono:

Message Broker: RabbitMQ ou Apache Kafka para processamento de filas
Workers: Celery (Python) ou Bull (Node.js) para tasks assíncronas
Schedule: Celery Beat ou Airflow para jobs recorrentes (crawlers)

Bancos de Dados:

Relacional: PostgreSQL 15+ para dados transacionais e metadados
Vetorial: Milvus ou Qdrant para embeddings e busca semântica
Cache: Redis para sessões, cache de consultas, e rate limiting
Busca Texto: Elasticsearch ou SQLite FTS5 para busca em texto completo
Object Storage: MinIO (S3-compatible) ou AWS S3 para storage de PDFs

Machine Learning / NLP:

Embedding Model: Portuguese-BERT, BERTimbau, ou sentence-transformers multilingual
OCR: Tesseract ou serviços cloud (AWS Textract, Google Vision)
PDF Parsing: pdfplumber, PyMuPDF, ou Apache Tika

Infraestrutura:

Containerização: Docker com Docker Compose para desenvolvimento
Orquestração: Kubernetes (EKS/GKE/AKS) ou Docker Swarm para produção
IaC: Terraform para provisionamento de infraestrutura cloud
CI/CD: GitHub Actions ou GitLab CI
Monitoring: Prometheus + Grafana + Loki para observabilidade
Logging: ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

3.3 Fluxo de Dados Entre Componentes

Fluxo de Busca por Linguagem Natural:

Usuário submete consulta em linguagem natural via interface web ou API
API Gateway autentica requisição e aplica rate limiting
Search Service recebe consulta e inicia pipeline assíncrono
NLP Service processa texto: tokenização, extração de entidades jurídicas, mapeamento de sinônimos
Query Expansion Service gera variações da consulta usando léxico jurídico e modelo de linguagem
Vector Store recebe query vectorizada e busca por similaridade (top-k resultados)
PostgreSQL busca metadados complementares (datas, tribunal, tipo)
Reranking Service aplica modelo de reordenação combinando scores
Resultados são classificados em categorias de relevância
Resposta formatada é retornada ao cliente com links para fontes oficiais

Fluxo de Upload de Petição:

Usuário faz upload de documento (PDF, DOCX, TXT)
Document Service recebe arquivo e persiste em Object Storage
OCR Service extrai texto se necessário (PDFs scaneados)
NLP Service identifica temas jurídicos usando NER e classificação de tópicos
Para cada tema identificado, Search Service executa busca independente
Job Service cria identificador único e status tracking
Resultados agregados são armazenados e associados ao job
Interface exibe temas extraídos e resultados segmentados

Fluxo de Ingestão de Jurisprudência:

Scheduler inicia job de crawling baseado em configuração temporal
Crawler Service identifica tribunais a processar e janelas temporais
Para cada decisão encontrada, extractor parseia HTML e normaliza数据结构
Decisões validadas são inseridas em PostgreSQL (metadados) e Object Storage (PDF)
Embedding Service gera vetores para cada ementa
Vector Store é atualizado com novos embeddings e metadados
FTS Index é atualizado para busca por palavra-chave
Métricas de crawling são registradas para monitoramento

4. ESPECIFICAÇÃO DE API PARA INTEGRAÇÃO

4.1 Endpoints Principais

A API do sistema LexNova segue convenções RESTful com versionamento semântico e resposta em JSON. Todos os endpoints requerem autenticação via Bearer token.

Base URL: https://api.lexnova.com.br/v1

Autenticação: Bearer token no header Authorization com prefixo lex_

Endpoints:

Listar Tribunais Disponíveis

GET /courts

Retorna lista de tribunais com contagem de decisões indexadas.

Response Schema:

{
  "data": [
    {
      "id": "stj",
      "name": "Superior Tribunal de Justiça",
      "abbreviation": "STJ",
      "decisions_count": 847293,
      "last_updated": "2026-04-14T02:30:00Z"
    }
  ],
  "meta": {
    "total": 8
  }
}

Buscar Decisões por Texto

GET /courts/{court_id}/decisions

Parâmetros de Query:

Parâmetro	Tipo	Obrigatório	Descrição
q	string	Sim	Termo de busca ou frase
page	integer	Não	Número da página (padrão: 0)
per_page	integer	Não	Resultados por página (padrão: 20, máx: 100)
pub_from	date	Não	Data mínima publicação (YYYY-MM-DD)
pub_to	date	Não	Data máxima publicação (YYYY-MM-DD)
trial_from	date	Não	Data mínima julgamento (YYYY-MM-DD)
trial_to	date	Não	Data máxima julgamento (YYYY-MM-DD)
relevance	string	Não	Filtrar por relevância: high, medium, low

Response Schema:

{
  "data": [
    {
      "process_number": "REsp 1.234.567-RS",
      "process_type": "Acórdão",
      "rapporteur": "Min. Maria Teresa",
      "adjudicating_body": "3ª Turma",
      "publication_date": "2024-03-15",
      "trial_date": "2024-03-10",
      "excerpt": "RESPONSABILIDADE CIVIL. Dano moral. Negativação indevida...",
      "url": "https://www.stj.jus.br/processo/...,
      "relevance_score": "high",
      "themes": ["responsabilidade civil", "dano moral"]
    }
  ],
  "meta": {
    "total": 3842,
    "page": 0,
    "per_page": 20,
    "total_pages": 193
  },
  "links": {
    "self": "/courts/stj/decisions?q=dano+moral&page=0",
    "next": "/courts/stj/decisions?q=dano+moral&page=1"
  }
}

Consultar Decisão por Número

GET /courts/{court_id}/decisions/lookup

Parâmetros de Query:

Parâmetro	Tipo	Obrigatório	Descrição
n	string	Sim	Número do processo (com ou sem formatação)

Response Schema:

{
  "data": {
    "process_number": "REsp 1.234.567-RS",
    "process_type": "Acórdão",
    "rapporteur": "Min. Maria Teresa",
    "adjudicating_body": "3ª Turma",
    "publication_date": "2024-03-15",
    "trial_date": "2024-03-10",
    "summary": "RECURSO ESPECIAL. Responsabilidade civil...",
    "full_text_available": true,
    "url": "https://www.stj.jus.br/processo/...,
    "court": "stj",
    "embedding_id": "emb_abc123"
  }
}

Upload de Petição para Análise

POST /documents/analyze

Body (multipart/form-data):

Campo	Tipo	Obrigatório	Descrição
file	file	Sim	Documento (PDF, DOCX, TXT) - máx 10MB
courts	array	Não	Lista de tribunais para busca (padrão: todos)
max_results	integer	Não	Máximo de resultados por tema (padrão: 10)

Response Schema:

{
  "data": {
    "job_id": "job_xyz789",
    "status": "processing",
    "document_id": "doc_abc123",
    "created_at": "2026-04-14T05:10:00Z"
  }
}

Verificar Status e Resultados de Análise

GET /documents/analyze/{job_id}

Response Schema (completo):

{
  "data": {
    "job_id": "job_xyz789",
    "status": "completed",
    "document_id": "doc_abc123",
    "created_at": "2026-04-14T05:10:00Z",
    "completed_at": "2026-04-14T05:12:30Z",
    "themes": [
      {
        "id": "theme_001",
        "name": "Responsabilidade Civil",
        "confidence": 0.95,
        "results_count": 15
      },
      {
        "id": "theme_002",
        "name": "Dano Moral",
        "confidence": 0.89,
        "results_count": 12
      }
    ],
    "all_results": {
      "data": [...],
      "meta": {...}
    },
    "results_by_theme": {
      "theme_001": {
        "data": [...],
        "meta": {...}
      }
    }
  }
}

Busca Semântica Avançada

POST /search/semantic

Body:

{
  "query": "banco responsável por fraude em transferência pix autorizada por engano do titular",
  "courts": ["stj", "tjsp"],
  "max_results": 20,
  "include_summary": true,
  "date_range": {
    "from": "2020-01-01",
    "to": "2026-04-14"
  }
}

Obter Contexto para RAG

POST /search/rag-context

Body:

{
  "query": "Responsabilidade do banco por falha em sistema de segurança",
  "max_context_length": 8000,
  "courts": ["stj", "tjsp", "trf3"]
}

Response Schema:

{
  "data": {
    "context": "Com base nas jurisprudências consultadas:\n\n1. STJ - REsp 1234567...",
    "sources": [
      {
        "process_number": "...",
        "court": "stj",
        "url": "...",
        "relevant_excerpt": "..."
      }
    ]
  }
}

4.2 Códigos de Erro e Rate Limiting

Códigos de Status HTTP:

Código	Significado	Descrição
200	OK	Requisição bem-sucedida
400	Bad Request	Parâmetros inválidos
401	Unauthorized	Token ausente ou inválido
403	Forbidden	Token válido mas sem permissão
404	Not Found	Recurso não encontrado
422	Unprocessable Entity	Validação de schema falhou
429	Too Many Requests	Rate limit excedido
500	Internal Server Error	Erro no servidor

Formato de Erro:

{
  "error": {
    "code": "rate_limit_exceeded",
    "message": "Limite diário de requisições atingido.",
    "status": 429,
    "details": {
      "limit": 500,
      "reset_at": "2026-04-15T00:00:00Z"
    }
  }
}

Rate Limits:

Plano	Busca	Lookup	Análise Documento
Free	50/dia	100/dia	5/dia
Pro	2.000/dia	10.000/dia	100/dia
Enterprise	Custom	Custom	Custom

4.3 SDKs e Bibliotecas Cliente

SDKs Oficiais:

Python: pip install lexnova-sdk
JavaScript/TypeScript: npm install @lexnova/sdk
Go: go get github.com/lexnova/sdk-go
Ruby: gem install lexnova

Exemplo de Uso (Python):

from lexnova import LexNovaClient

client = LexNovaClient(api_key="lex_seu_token")

# Listar tribunais
courts = client.courts.list()

# Buscar decisões
results = client.decisions.search(
    court="stj",
    query="dano moral",
    page=0,
    filters={"pub_from": "2024-01-01"}
)

# Upload de petição
job = client.documents.analyze(
    file_path="peticao.pdf",
    courts=["stj", "tjsp"]
)

# Verificar resultados
results = client.documents.get_results(job.job_id)

5. PLANO DE IMPLEMENTAÇÃO E ROADMAP

5.1 Fases de Desenvolvimento

Fase 1 — Foundation (Meses 1-3):

Configuração de infraestrutura cloud e CI/CD
Implementação do pipeline de crawler básico (STF e STJ)
Setup de PostgreSQL, Redis, e Object Storage
Desenvolvimento da API REST core (autenticação, CRUD básico)
Interface web MVP com busca por termo

Fase 2 — Search Intelligence (Meses 4-6):

Implementação de busca semântica com Vector Store
Desenvolvimento do módulo de expansão de consultas
Sistema de classificação de relevância
Integração de NLP para extração de entidades jurídicas
Upload de documentos com extração de temas

Fase 3 — Expansão e Integrações (Meses 7-9):

Inclusão dos tribunais estaduais (TJPR, TJRJ, TJRS, TJSC, TJSP, TRF3)
Implementação de integrações com LLMs (MCP, OpenAPI)
SDKs oficiais para Python, JavaScript, Go
Dashboard administrativo e monitoramento

Fase 4 — Production Hardening (Meses 10-12):

Otimização de performance e escalabilidade
Implementação de cache inteligente
Failover e disaster recovery
Testes de carga e stress
Documentação completa e onboarding

5.2 Métricas de Qualidade

CQ1: Mapeamento funcional completo — verificação por checklist de features
CQ2: Arquitetura de backend plausível e documentada com decisões de design justificadas
CQ3: Sistema LexNova projetado como entidade independente com identidade própria
CQ4: Nível de detalhe técnico adequado para equipe de engenharia iniciar desenvolvimento