Sugerir IA — pipeline de 4 estágios

Como funciona\n\nClicar no botão Sugerir IA dispara um pipeline de 4 estágios em sequência. Os estágios ficam visíveis como chips no banner abaixo do header desde o clique:\n\n1. ⚡ Heurística — regras exatas (match direto de nomes)\n2. ○ Embeddings — similaridade semântica via vetores\n3. ○ IA — Claude/GPT pra rules ambíguas\n4. ○ Regras de Conversão — propostas de transform + transform_config\n\n### Estados dos chips\n\n- ✓ verde = estágio concluído\n- ⚡ pulsante azul = estágio rodando agora\n- ○ cinza = pendente\n\n### Botão Sugerir Regras separado\n\nRemovido no PR #163. O fluxo dos 4 estágios já inclui Regras de Conversão automaticamente — não precisa botão separado.\n\n## Velocidade e prioridade (Épico G)\n\nCache de sugestões — quando você re-sugere o mesmo par (mesmo source, mesmo destino, mesmos campos), a 2ª vez vem do cache: resposta instantânea, sem custo de IA. Mudou o catálogo (campos novos/removidos)? O cache invalida sozinho e a IA roda de novo. Pra forçar uma sugestão fresca, o editor pode reenviar com refresh.\n\nCampos obrigatórios primeiro — a IA agora prioriza os campos OBRIGATÓRIOS do destino (os que travam a integração se ficarem vazios): eles são sinalizados pra IA e garantidos na lista de candidatos. Se um obrigatório tem qualquer match plausível, a IA tende a preenchê-lo. A cobertura de obrigatórios aparece na telemetria em /admin/costs.\n\n## A IA aprende com você (Épico G)\n\nA sugestão melhora com o uso do seu próprio cliente:\n\n- Aprende o que você aceita — se você mantém o mesmo mapeamento para um campo em 2+ ocasiões, a IA passa a preferi-lo automaticamente nas próximas sugestões do mesmo par de formatos.\n- Para de insistir no que você rejeita — se você remove a mesma sugestão 2+ vezes (e nunca a aceitou), a IA para de sugerir aquele par.\n- Tudo é isolado por cliente — o aprendizado de um cliente não afeta outro.\n- Mudou de ideia? Adicione a rule manualmente e mantenha no save: como passa a contar como "aceita", deixa de ser bloqueada.\n\n## A IA usa exemplos reais (Épico G)\n\nQuando o mapping já tem mensagens no histórico, a sugestão olha 1-2 valores reais de cada campo (truncados e com dados sensíveis redigidos) para:\n\n- entender melhor o significado do campo;\n- propor a regra de conversão certa automaticamente — ex: detecta data e sugere formatação; detecta texto maior que o campo destino e sugere truncar.\n\nNenhum valor completo é exibido e dados pessoais comuns (CPF, CNPJ, e-mail, telefone) são mascarados antes de qualquer uso.\n\n## Pontos de partida comuns (Épico G)\n\nQuando um par de formatos (ex: um tipo de IDoc SAP para um EDIFACT específico) já é usado por vários clientes, a sugestão aproveita os mapeamentos mais comuns como ponto de partida — útil principalmente em integrações novas, sem histórico próprio. Só entram padrões usados por pelo menos 3 clientes distintos, e apenas nomes de campo (nunca dados de ninguém). O aprendizado do seu próprio uso sempre tem prioridade.\n\n## Campos que dependem de qualifier (Épico G)\n\nEm EDIFACT/X12/IDoc (e em listas do SAP), às vezes só um item de uma lista deve preencher um campo — por exemplo, entre vários elementos de preço, apenas o de um tipo específico (ex: PR00 = preço bruto) vira o valor da linha da fatura. A sugestão monta automaticamente essa condição (transform filter_lookup) e, como costuma envolver valor financeiro, marca a regra para revisão: confirme o qualifier no editor antes de ativar.

Agrupamento por estrutura (Épico G)

Nos bastidores, quando a IA precisa rodar, ela passa a analisar os campos agrupados por estrutura (cada segmento/loop como um bloco) em vez de fatias por tamanho. O efeito pra você é qualidade: a IA enxerga o loop coerente de uma vez (todos os filhos de LIN juntos, todos os filhos de NAD juntos) e infere relações cross-field com mais segurança. Não muda nada na tela — só melhora o que a IA propõe.