ChatLLM Lab - Tarefa 3: Instrucoes Personalizadas (sem IA)

Este repositorio faz parte de uma pesquisa academica sobre divida cognitiva no desenvolvimento de software com IA Generativa.

Nesta tarefa voce parte de um ChatLLM que ja possui login/logout e sessoes de chat com titulo automatico, e vai implementar uma nova funcionalidade manualmente.

🚫 PROIBIDO O USO DE IA NESTA TAREFA

Esta tarefa deve ser feita inteiramente por voce, sem assistentes de IA.

• Nao use GitHub Copilot (chat, agente ou autocomplete), Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor ou qualquer outra ferramenta de IA generativa.
• Desative o autocomplete do Copilot no VS Code durante a tarefa.
• Voce pode consultar documentacao oficial (FastAPI, SQLAlchemy, React, MDN, etc.), o codigo existente do projeto e suas proprias anotacoes. Para utilizar o google siga as configurações de CONFIG_GOOGLE.md.

Os assistentes de IA deste repositorio foram configurados (.github/copilot-instructions.md e .claude/) para recusar qualquer implementacao. O objetivo do experimento e medir o seu entendimento do codigo, entao o uso de IA invalida sua participacao.

⚠️ Antes de Comecar - Configuracao Obrigatoria

O arquivo .env e extraido pelo script de setup a partir de um arquivo protegido por senha incluido no repositorio. A senha sera fornecida pelo professor.

1. Execute o script de setup na raiz do projeto:

   Linux/Mac:

   bash ./setup.sh

   Windows:

   setup.bat

   ou

   .\setup.bat

2. Quando o script pedir, digite a senha fornecida pelo professor. Os caracteres nao aparecem enquanto voce digita; isso e normal. Se a senha estiver errada, o setup para com erro; basta executa-lo novamente. A extracao usa ferramentas do proprio sistema: unzip no Linux/Mac (instale com sudo apt install unzip se faltar) e tar no Windows 10/11.

3. Ao final, o arquivo .env estara na raiz do projeto.

4. Rode a aplicacao (bash ./setup.sh run ou setup.bat run ou .\setup.bat run) e abra http://127.0.0.1:8000.

🛠️ Passo a passo completo e solucao de problemas: veja README_SETUP.md.

Estado Atual do Projeto

1. Backend FastAPI + SQLite com cadastro, login e logout por email e senha.
2. Sessoes de chat em uma barra lateral, com historico persistido e titulo automatico.
3. Inferencia via OpenRouter.
4. Um system prompt fixo (hardcoded) no backend, igual para todos os usuarios, enviado ao modelo em toda conversa.

Tarefa 3 - Instrucoes Personalizadas por Usuario

Hoje o system prompt e fixo no codigo. Voce deve permitir que cada usuario edite as suas proprias instrucoes personalizadas (o system prompt), de forma parecida com o recurso "Custom Instructions" do ChatGPT.

Requisitos minimos

1. Persistencia por usuario: as instrucoes personalizadas devem ser salvas no banco de dados SQLite e associadas ao usuario autenticado.
2. Edicao na interface: o usuario logado deve conseguir visualizar e editar suas instrucoes pela interface web e salva-las.
3. Uso nas conversas: as mensagens enviadas ao modelo (incluindo streaming) devem usar as instrucoes do usuario logado no lugar do prompt fixo.
4. Valor padrao: um usuario que nunca editou suas instrucoes deve continuar recebendo o comportamento atual (o prompt padrao).
5. Isolamento: um usuario nunca pode ler nem alterar as instrucoes de outro usuario. Os endpoints devem exigir autenticacao.
6. Persistencia entre logins: apos logout e novo login, as instrucoes salvas continuam la.

Entrega

1. Faca commits pequenos e com mensagens descritivas ao longo do desenvolvimento.
2. Garanta que os testes existentes continuam passando (.venv/bin/python -m pytest ou .venv\Scripts\python.exe -m pytest).
3. Faca push das alteracoes para o repositorio remoto.