VistaSoft - Integrações e usos extras

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📦 Conteúdo

• Python

  • ImportadorVista.py — Importa imóveis da API do Vista e faz upsert no banco (PostgreSQL/Supabase ou similar), usando codigo como chave de negócio.

  • ImportadorProntuarios.py — Consulta prontuários de cada imóvel e grava em uma tabela de exemplo chamada imovel_prontuario (upsert em lote; datas/booleanos normalizados).

  • importa_imoveis_mysql.py — Variante para MySQL (execução direta, executemany + ON DUPLICATE KEY UPDATE).

  • chatgpt.json - Schema para o uso da API vista com um assistente GPT na plataforma do CHAT GPT

• Next.js (App Router)

  • app/api/negocios/[etapa]/[status]/[periodo]/route.ts — Exemplo de endpoint tratado para métricas de negócios por etapa/status, com períodos semana ou mes.

• SQL (schemas)

  • schema_imoveis_local.sql — Esquema MySQL sugerido para imoveis.
  • Esquemas Postgres/Supabase (no README dos scripts) para imoveis e imovel_prontuario.

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⚙️ Variáveis de Ambiente (.env)

Exemplo consolidado (Python + Next.js):

# Supabase / Postgres (quando aplicável)
SUPABASE_URL=https://SEU_PROJETO.supabase.co
SUPABASE_KEY=sua_chave_api_supabase

# Vistahost (Vista CRM)
API_IMOVEIS_KEY=sua_chave_api_vista
API_BASE_URL=https://seudominio.vistahost.com.br
API_LISTAR_PATH=/imoveis/listar
API_TIMEOUT=25
API_SLEEP_BETWEEN=0.2
PAGE_SIZE=50

# MySQL (quando usar importa_imoveis_mysql.py)
DB_HOST=localhost
DB_PORT=3306
DB_USER=root
DB_PASSWORD=
DB_NAME=colnaghi
DB_TABLE_IMOVEIS=imoveis_local

# Endpoint Next.js
VISTAHOST_BASE_URL=https://seudominio.vistahost.com.br
VISTAHOST_KEY=sua_chave_api_vistahost

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🐍 Scripts Python

1) ImportadorVista.py

Importa imóveis da API de listagem (paginada), normaliza campos (datas/flags) e faz upsert na tabela imoveis (Postgres/Supabase).

pip install requests python-dotenv supabase tqdm
python ImportadorVista.py

2) ImportadorProntuarios.py

Para cada codigo da tabela imoveis, consulta a API de detalhes e grava o campo prontuarios em imovel_prontuario (upsert em lote). Respeita rate limit com retries e sleep configurável.

pip install requests python-dotenv supabase tqdm
python ImportadorProntuarios.py

Schema (Postgres/Supabase) — resumo:

• imoveis(codigo TEXT UNIQUE, ... indices por bairro/status/datas)
• imovel_prontuario(codigo_imovel TEXT, codigo_prontuario BIGINT, UNIQUE(codigo_imovel, codigo_prontuario))

Esquemas completos com updated_at por trigger estão nos READMEs dos scripts.

3) importa_imoveis_mysql.py

Mesmo propósito do primeiro, mas com MySQL (executemany + upsert via ON DUPLICATE KEY UPDATE). Datas saneadas (YYYY-MM-DD), flags TINYINT(1).

pip install requests python-dotenv mysql-connector-python
python importa_imoveis_mysql.py

Schema (MySQL) recomendado: ver schema_imoveis_local.sql.

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⚡ Endpoint Next.js (TypeScript)

Rota: GET /api/negocios/[etapa]/[status]/[periodo]
Períodos: semana | mes
TZ: America/Sao_Paulo (datas normalizadas para evitar erros de fuso).
Env: VISTAHOST_BASE_URL, VISTAHOST_KEY

O que faz:

• semana → soma os últimos 7 dias (inclui hoje) e retorna também o total por dia (YYYY-MM-DD).
• mes → soma dos últimos ~30 dias e retorna { total, valorTotal } conforme a API.

Exemplos:

# Últimos 7 dias — etapa=Captação, status=Em aberto
curl -s https://seu-dominio.com/api/negocios/captacao/aberto/semana

# Último mês — etapa=Proposta, status=Ganho
curl -s https://seu-dominio.com/api/negocios/proposta/ganho/mes

Notas técnicas:

• Datas formatadas em YYYY-MM-DD fixando America/Sao_Paulo via Intl.DateTimeFormat.
• Normalização de parâmetros: "aberto" → "Em aberto"; etapa com capitalização inicial.
• Consulta segura (try/catch) e respostas coesas em JSON.

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🧪 Checklist rápido

• [.env] preenchido com chaves/URLs corretas
• Tabelas criadas (Postgres/MySQL) conforme schemas
• Dependências instaladas (pip install ... / projeto Next.js)
• Endpoint acessível em /api/negocios/... com a base Vistahost configurada

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Extra: Integracao DIRETA com o CHATGPT (GPT`s Personalizados)

📄 Esquema OpenAPI — Buscar Imóveis

Arquivo: vista_schema.json

Objetivo:
Permitir que um Assistente GPT consulte imóveis diretamente da API da imobiliária, usando filtros como cidade, bairro, faixa de valor, etc.
O esquema define parâmetros esperados (key, showtotal, pesquisa) e retorna dados detalhados, incluindo foto destaque e informações do corretor. Tudo isso em uma conversa natural dentro de um GPT configurado especialmente para este cenário.

• O esquema é adicionado ao configurar um GPT, na opção Ações
• Voce deve adicionar o endpoint direto na URL solicitada durante a configuracao
• Depois, adicionar o conteudo do schema no painel de configuração da ação

Exemplo de uso no GPT (instrução):

"Buscar apartamentos disponíveis no bairro Centro, na cidade de Curitiba, com 2 dormitórios e valor de venda até R$ 500.000, retornando código, bairro, valor de venda, área privativa e nome do corretor."

O Assistente usará o action buscarImoveis e preencherá os parâmetros de pesquisa com esses filtros.