Este diretório contém a suíte completa de 247 testes automatizados com 100% de aprovação, cobrindo testes unitários, testes de integração de pipeline, testes de regressão, contratos de CLI, provas de sensibilidade por mutação e testes End-to-End (E2E) com chamadas reais ao vivo para modelos de linguagem (LLM).

📊 Inventário e Mapa de Cobertura das Suítes

Arquivo de Teste	Qtd. Testes	Escopo / O que valida?
`test_classify_exhaustive_suite.py`	38	Suíte Exaustiva (QA Sênior): Todos os caminhos felizes (canônico, aliases, repetição, grafo), infelizes (homônimos, domínio sem alvo, empate de negativas), limiares/ambiguidade (`TANGENTIAL`), fallback LLM (upgrades, confirmações, rejeições, erros 500, timeouts, parsing resiliente, clipping de confidence), contratos de CLI e matriz multilíngue de 6 idiomas.
`test_e2e_text_analysis_pipeline.py`	13	Funil Ponta a Ponta: Validação completa do pipeline de texto (NLP determinístico `\rightarrow` Ambiguidade `\rightarrow` Fallback LLM `\rightarrow` Degradação Graciosa) e teste de integração ao vivo (`test_funnel_live_api_execution_if_configured`) contra a API real (OpenAI / Omniroute / Gemini).
`test_llm_fallback.py`	9	Módulo LLMFallbackAdapter (Tier 3): Validação da engenharia de prompt (`build_prompt`), detecção de disponibilidade, parsing JSON (puro e em blocos `json ...` ), acionamento por limiar de confiança e resiliência a exceções.
`test_convert_article_to_markdown.py`	67	Conversor JSON `\rightarrow` Markdown (Spec 005): 100% dos requisitos funcionais (FR-001 a FR-018), matriz de prioridade de 11 campos de metadados, isolamento estrito de extratores, conversão ATX, remoção de headers duplicados e gravação atômica transacional.
`test_select_article_extractor.py`	30	Seletor Determinístico de Extrator (Spec 004): Cálculo de consenso `F_1` n-gram, pontuação multi-critério (título, autor, data, corpo, imagens), isolamento de empates e enriquecimento com `selected_extractor`.
`test_extract_article_contents.py`	15	Extrator Multimotor (Spec 003): Scraping simultâneo via Trafilatura, Newspaper4k e Readability, isolamento de falhas individuais e fallbacks intra-motor (`markdown`/`html` `\rightarrow` `text`).
`test_extract_google_news.py`	16	Extrator Google News RSS (Spec 002): Parsing de feed RSS, motor anti-bot Foxcape headless, resolução paralela de URLs reais intermediárias e suporte a locales internacionais.
`test_benchmark_24.py`	24	Matriz Canônica de Benchmark (Spec 001): 24 cenários controlados cobrindo 6 idiomas (`pt`, `en`, `es`, `de`, `it`, `fr`) `\times` 4 categorias de decisão (`DIRECT_INHERENT`, `CONTEXTUAL_INHERENT`, `TANGENTIAL`, `NOT_RELATED`).
`test_adversarial.py`	7	Testes Adversariais e Edge Cases: Injeção de caracteres especiais, emojis, textos maciços, documentos sem quebra de linha, falsos cognatos e metáforas linguísticas.
`test_classifier.py`	5	Núcleo de Regras Determinísticas: Asserções fundamentais do classificador Tier 1 sobre o ECP da Petrobras.
`test_cli.py`	5	Interface CLI Básica: Contratos de argumentos (`--ecp`, `--content`, `--output`), saída padrão formatada e captura de erros em `stderr`.
`test_language.py`	8	Módulo de Idioma e Normalização: Identificação de ISO language, remoção de diacríticos/acentos e tokenização consciente de limites de palavras (word boundaries).
`test_models.py`	7	Modelos e Validações de Schema: Parsing de ECP Snapshot JSON, dataclasses de nós do grafo (`RelatedEntity`) e serialização de `ClassificationResult`.
`test_adapters.py`	3	Interfaces de Adaptadores: Contratos base das classes `BaseNLPAdapter`, `LocalEmbeddingsAdapter` e `LLMFallbackAdapter`.
TOTAL	247	100% de Aprovação (247/247 passing)

🚀 Como Executar os Testes

1. Executar Toda a Suíte do Projeto (247 testes)

pytest -v

2. Executar por Módulo Específico

# Suíte Exaustiva de Classificação e Fallback (QA Sênior - 38 testes)
pytest tests/test_classify_exhaustive_suite.py -v

# Funil Ponta a Ponta e Integração Real com API (13 testes)
pytest tests/test_e2e_text_analysis_pipeline.py -v

# Testes do Adaptador de Fallback LLM Tier 3 (9 testes)
pytest tests/test_llm_fallback.py -v

# Conversor de Artigo para Markdown (67 testes)
pytest tests/test_convert_article_to_markdown.py -v

# Seletor Determinístico de Extrator (30 testes)
pytest tests/test_select_article_extractor.py -v

# Extrator de Conteúdo Multimotor (15 testes)
pytest tests/test_extract_article_contents.py -v

# Extrator de Manchetes Google News (16 testes)
pytest tests/test_extract_google_news.py -v

🔑 Configuração para Testes com LLM ao Vivo

Para que o teste test_funnel_live_api_execution_if_configured e a CLI classify.py --enable-llm executem chamadas reais na rede, configure o arquivo .env na raiz do projeto:

OPENAI_API_KEY="sk-..."
OPENAI_BASE_URL="https://omniroute.app.andreferraro.com/v1"
OPENAI_MODEL="cgpt-web/gpt-5.5"

(Ou utilize GEMINI_API_KEY="..." para utilizar a API do Google Gemini).

Se as chaves não estiverem configuradas, os testes unitários continuam executando 100% dos cenários através de mocks e stubs isolados sem quebrar o CI.