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Transforme comentários autorizados do HN em recomendações rastreáveis: preserve contexto, separe elogios de críticas e intenção de leitura e revise votos antes da entrega.
Temas
Este fluxo ajuda equipes editoriais a revisar recomendações de livros ou produtos em uma exportação autorizada do HN. Não busca comentários nem reconhece automaticamente todas as entidades. Registre links, data, tópicos, exclusões e responsável; retire dados pessoais desnecessários antes do envio.
Extraia a matriz com JSONPath ou interprete CSV e mapeie entity, context, id e commentId. Links e notas ficam separados: o CSV do classificador aceita apenas as colunas previstas. O contexto precisa conter literalmente a entidade, sem distinguir caixa. Para duas entidades em um comentário, crie id diferentes, mantendo commentId e contexto suficiente. Não reescreva citações para forçar nome canônico; mantenha registro de aliases, que não são unidos automaticamente.
Um JSON Schema compatível verifica estrutura, não procedência. Cada execução aceita 1 a 20 linhas antes de agrupar. Use identificadores estáveis, não posições que se repitam entre lotes.
Confira duplicados exatos da exportação em uma cópia, sem correspondência aproximada, diferenciando caixa e sem aparar espaços. Compare campos completos de evidência e registre remoções. Não elimine opiniões só por repetir nome ou parecerem semelhantes. O classificador agrupa entidade e commentId, ou impressão de entidade/contexto sem identificador. Rótulos conflitantes ou pendências bloqueiam a inclusão do grupo; excluir a crítica antes pode fabricar uma recomendação aparente.
Três comentários diferentes — recomendação explícita, crítica e vontade de ler — produzem before igual a três e after igual a um quando resolvidos corretamente. Crítica não é voto negativo subtraído dos elogios; intenção é categoria própria. Casos mistos e pendentes não contam automaticamente.
Regras não fazem chamadas ao modelo, mas não garantem processamento local no navegador nem cobertura completa de idiomas. O modo híbrido envia pendências a provedor externo: autorize e guarde modo e limiar. Confiança não é precisão medida. Evidências do modelo são conferidas no contexto enviado, não no site original; uma pessoa precisa verificar origem e interpretação.
Baixe o modelo atual de correções. id e fingerprint vinculam a decisão à entidade e ao contexto. Registre motivo, marque confirmed após revisar e mantenha mixed se a opinião for mista. Elogio humano confirmado e não misto pode contar sem confiança numérica; conflitos do grupo continuam bloqueando. Alterou o texto? Exporte outro modelo.
Compare relatórios alinhados por id e ordem estável; diferença por caminho não faz correspondência semântica. Preserve relatórios iniciais e correções. before conta grupos, não linhas, autores ou leitores; after conta elogios elegíveis. Não some rankings sem conferir chaves globais entidade/comentário e conflitos. Separe grupos pendentes de linhas pendentes e declare escopo, política de aliases e limites dos comentários sem id.
Selecione ranking antes de converter para CSV, pois o relatório completo pode fazer escolher outra matriz. Preserve o CSV nativo das menções e o JSON original. Aspas CSV não impedem fórmulas: importe texto não confiável como texto e confira células suspeitas. Verifique totais, arquivos locais e SHA-256 finais. Use fluxos relacionados para qualidade geral de dados ou privacidade; aqui o objetivo é contar recomendações com evidências.
Guia de fluxo de trabalho
Use JSONPath para exportações aninhadas ou interprete CSV e mapeie entity, context, id e commentId. Guarde fontes separadas; extração não reconhece entidades automaticamente.
Valide a matriz com esquema compatível. Examine duplicados exatos em cópia preservando caixa e espaços, nunca apenas por entidade ou semelhança.
Envie até 20 linhas estáveis. Separe elogio, crítica, intenção e neutralidade; encaminhe casos mistos, baixa confiança e pendências à revisão humana.
Exporte o modelo atual de correções, confirme decisões justificadas e repita a mesma entrada. Compare por id e concilie grupos entre lotes antes de somar.
Só uma avaliação positiva da entidade pode contar. Crítica, intenção de leitura e neutralidade não contam; casos mistos ou pendentes exigem revisão.
Cada execução agrupa entidade e commentId, ou impressão do contexto sem identificador. Comentários diferentes não provam pessoas diferentes; concilie lotes separadamente.
Regras não chamam modelo, mas podem deixar casos abertos. O modo híbrido envia pendências a um provedor externo; autorize e não trate confiança como precisão calibrada.
Selecione ranking antes de converter para CSV. Entregue relatórios, correções, registro e hashes, conferindo linhas, totais e importação na planilha.