Bot de WhatsApp que monitora conversas de grupo e gera resumos fiéis usando LLMs (OpenAI / Anthropic). Inclui quiz, retro semanal, tracker de dívidas, detector de sentimento, curador de links e mais.

1. O bot conecta ao WhatsApp Web via Baileys (sem custo, sem navegador)
2. Mensagens de grupo são armazenadas em SQLite
3. Quando alguém pede um resumo (/resumo ou @ResumoBot), o bot envia para a LLM
4. A LLM gera um resumo fiel — sem inventar, mantendo o tom da conversa
5. Mídias (imagens, áudios, vídeos) são descritas/transcritas e incluídas no resumo

# 1. Clonar e instalar
git clone https://github.com/vinicius1209/wa-resumo-bot.git
cd wa-resumo-bot
npm install

# 2. Configurar (wizard interativo)
npm run setup

# 3. Rodar
npm run dev

# 4. Escaneie o QR Code no terminal com seu WhatsApp

O wizard npm run setup verifica pré-requisitos, configura o LLM provider, gera o token do dashboard e cria o .env automaticamente. Para configuração manual, copie .env.example para .env.

Pré-requisitos: Node.js 18+, ffmpeg instalado (para processamento de vídeos)

Todos os comandos também funcionam via menção: @ResumoBot resumo 3h

O bot suporta conversas multi-turn via @menção. Diferente dos comandos, o modo conversacional permite perguntas livres sobre o contexto do grupo.

CONVERSATION_ENABLED=true
CONVERSATION_DM_ENABLED=false  # DMs opcionais

Como funciona:

1. Usuário menciona o bot sem comando: @ResumoBot o que tão falando hoje?
2. Bot injeta contexto do grupo (mensagens recentes + sentimento) como grounding
3. LLM responde com base apenas no contexto real
4. Sessões multi-turn duram 30min (configurável) — o bot lembra o que já foi conversado

Controles:

• Toggle conversa por grupo no dashboard
• Rate limiting separado (10 turns / 5min)
• Sessões persistem no SQLite (sobrevivem restart)

O bot inclui um dashboard web (React + Tailwind + shadcn/ui) para monitoramento e gestão em tempo real.

DASHBOARD_ENABLED=true
DASHBOARD_PORT=3000
DASHBOARD_TOKEN=seu-token-aqui

Páginas:

• Overview — Status, gráficos de uso por hora, tabela de grupos, live feed
• Chat — Interface para executar comandos sem enviar ao WhatsApp
• Conversas — Viewer de sessões conversacionais (turns, contexto injetado, status)
• Grupos — Allow/block, feature toggles por grupo (incluindo conversa), notas
• Config — Editor de configurações dinâmicas

# Backend (terminal 1)
npm run dev

# Frontend com hot-reload (terminal 2)
npm run dashboard:dev

# Build para produção
npm run dashboard:build

Todas as variáveis via .env (veja .env.example):

src/
├── index.ts                  # Bootstrap e orquestração
├── types/                    # Interfaces e contratos
├── config/                   # Configuração centralizada (.env)
├── whatsapp/                 # Conexão Baileys + QR + reconexão
├── storage/                  # SQLite (WAL mode, auto-migrations)
├── llm/                      # OpenAI + Anthropic providers
├── commands/                 # 12 comandos (ICommand)
├── services/                 # 18 serviços (analytics, sentiment, quiz, etc.)
├── dashboard/                # Fastify server + WebSocket
│   ├── server.ts             # HTTP server com auth Bearer
│   ├── api.ts                # REST API (13 rotas)
│   ├── websocket.ts          # Real-time events
│   └── public/               # Build output (gerado pelo dashboard-ui)
dashboard-ui/                     # Frontend React (separado)
├── src/pages/                # 4 páginas (Overview, Chat, Groups, Settings)
├── src/components/           # shadcn/ui + componentes custom
└── vite.config.ts            # Build → src/dashboard/public/

Todos os módulos dependem de contratos em src/types/index.ts:

• IMessageStorage — persistência de mensagens
• ILLMProvider — sumarização via LLM
• IRateLimiter — rate limiting por grupo
• IMediaProcessor — processamento de mídia (visão + transcrição)
• ICommand — comandos do bot

WhatsApp → Baileys → connection.ts (parse)
  → SQLiteStorage (persist)
  → DynamicConfig (allowlist check)
  → MediaProcessor (se mídia: describe/transcribe)
  → LinkService (detectar URLs)
  → SentimentService (alimentar heurísticas)
  → CatchupService (track atividade)
  → QuizService (verificar resposta)
  → CommandHandler (detectar /cmd ou @mention)
  → Service correspondente → reply

1. Crie src/commands/meu-comando.ts implementando ICommand
2. Exporte em src/commands/index.ts
3. Registre em src/index.ts

1. Implemente ILLMProvider em src/llm/
2. Registre em provider-factory.ts

1. Implemente IMessageStorage
2. Substitua SQLiteStorage no src/index.ts

• Runtime: Node.js + TypeScript (strict mode)
• WhatsApp: Baileys (conexão direta, zero custo)
• Storage: SQLite via better-sqlite3 (WAL mode)
• LLMs: OpenAI SDK + Anthropic SDK
• Dashboard: Fastify + WebSocket + React + Tailwind + shadcn/ui + Recharts
• Logging: Pino (structured logging)

• Rate limit: configurável por grupo (padrão: 3 requisições / 5 minutos)
• Purge automático: mensagens com +7 dias removidas diariamente
• Reconexão: automática se a conexão cair
• Allowlist: controle de grupos via dashboard
• Feature toggles: habilitar/desabilitar comandos por grupo
• Mídia: limite de tamanho configurável, processamento em memória

MIT