# 🚀 CDP Edge — Quantum Tracking Enterprise **Padrão Quantum Tracking: 100% Cloudflare Edge.** Tracking server-side, first-party e orientado a performance. > **v2.6.1** — Consolidação WhatsApp Agent (CTWA + Notificações + ZapMan SDR), correções deploy-client e npm audit 0 vulns (12 de Maio de 2026) --- ## 💻 INSTALAÇÃO ```bash npx cdp-edge install # ou npm install -g cdp-edge cdp-edge install . --name "Nome do Projeto" ``` --- ## 🤖 MANIFESTO: EU, CDP EDGE *Eu não sou um simples "script de pixel". Eu sou uma arquitetura **Enterprise Tier 10** nascida e construída 100% nativa na infraestrutura da Cloudflare.* Quando um evento de Lead bate no endpoint `/track`: 1. **Fraud Gate:** Bloqueio bots silenciosamente antes de qualquer processamento (~2ms via KV) 2. **Quiz Scoring Engine:** Classifico as respostas do quiz com Granite 4.0 Micro — `comprador | interessado | curioso | perdido` 3. **A/B LTV Testing:** Sorteio de prompt via KV Cache em ~0ms 4. **LTV Predictor:** Machine Learning para qualificar intenção e gerar valor preditivo em BRL 5. **Nurture Scheduler:** Agendar sequência de follow-up baseada na qualificação (background) 6. **CAPI Dispatch:** Meta/GA4/TikTok recebem payload limpo com LTV e intention injetados 7. **Sales Engine:** Semanalmente, calculo ROAS real por campanha e atualizo o seed de Lookalike com compradores confirmados --- ## 🏗️ ARQUITETURA QUANTUM ENTERPRISE ``` POST /track (QuizComplete) │ ├─ [1] 🛡️ Fraud Gate (KV blocklist + velocity) ~2ms ├─ [2] 🤖 Quiz Scoring Engine (Granite 4.0 Micro) → comprador/interessado/curioso/perdido ├─ [3] 🔮 A/B LTV Sorting (KV cache ~0ms) ├─ [4] 🧮 LTV Prediction (Granite 4.0 Micro) — intent qualificado → High LTV ├─ [5] 💾 D1 Writes background (quiz_sessions + leads + nurture_sequences) └─ [6] 📡 CAPI paralelo (Meta v25.0 + GA4 + TikTok v1.3) Cron semanal (Intelligence Agent): ├─ ROAS Feedback — cruza leads × purchases por campanha → bid recommendation ├─ Nurture Queue — envia D+1/D+3/D+7 para leads qualificados ├─ Lookalike Seed — compradores confirmados → Meta Custom Audience ├─ LTV Model Training — regressão logística com dados reais └─ A/B LTV Auto-winner — declara vencedor quando amostra suficiente ``` --- ## 📊 BANCO DE DADOS D1 — 31 Tabelas + 12 VIEWs ``` CORE TRACKING ML & INTELLIGENCE SALES ENGINE ────────────── ───────────────────── ────────────────── leads ml_segments roas_reports events ml_segment_members nurture_sequences sessions bid_recommendations lookalike_seeds webhook_events ltv_ab_tests quiz_sessions api_failures ltv_ab_variations device_graph ltv_ab_assignments user_profiles fraud_signals intelligence_logs fraud_alerts messaging_history match_quality_logs automation_rules utm_mappings edge_fingerprints VIEWS (12) ────────────────────────────────────────────────────────────────── v_active_segments v_active_bid_recs v_ab_test_performance v_fraud_dashboard v_quiz_qualification_summary v_quiz_dimension_impact v_roas_latest v_nurture_pending v_nurture_stats v_quiz_session_summary v_leads_segmented v_ltv_feedback ``` --- ## 🧠 CATÁLOGO DE MÓDULOS ML | Módulo | Arquivo | Função | |---|---|---| | **Quiz Scoring** | `modules/ml/quiz.ts` | Análise dimensional automática das respostas | | **LTV Prediction** | `modules/ml/ltv.ts` | Score 0-100 + valor BRL via Granite + A/B test | | **Fraud Gate** | `modules/ml/fraud.ts` | Detecção de bots e fraude na borda | | **ML Clustering** | `modules/ml/segmentation.ts` | K-means vetorial com bge-m3 embeddings | | **Bidding ML** | `modules/ml/bidding.ts` | Recomendação de bid por segmento × plataforma | | **ROAS Feedback** | `modules/ml/roas.ts` | ROAS real por campanha, alimenta bidding | | **Match Quality** | `modules/ml/matchquality.ts` | Score de qualidade de dados para CAPI | | **Logistic** | `modules/ml/logistic.ts` | Regressão logística para LTV model treinável | | **Nurture Engine** | `modules/nurture.ts` | Sequências automáticas pós-qualificação | --- ## 🧠 CATÁLOGO DE AGENTES | Categoria | Agente | Função | |---|---|---| | Orquestração | `master-orchestrator.md` | Coordena todo o setup | | Análise | `page-analyzer.md` | Detecta CTAs, forms e nicho | | Plataformas | `meta-agent.md`, `google-agent.md`, `tiktok-agent.md`... | Especialistas por plataforma | | Infra | `server-tracking.md`, `devops-agent.md` | Arquitetura Cloudflare | | Enterprise | `ml-clustering-agent.md` | Segmentação dinâmica ML | | Enterprise | `bidding-agent.md` | Bids ML por segmento | | Enterprise | `ab-ltv-agent.md` | A/B testing de prompts LTV | | Enterprise | `fraud-detection-agent.md` | Detecção de fraude na borda | | Infraestrutura | `zapman-agent.md` | Roteamento de leads p/ ZapMan SDR (Kanban + webhook IA) | | Monitoramento | `intelligence-agent.md` | Cron — ROAS, Nurture, Lookalike, LTV training | --- ## 📋 TODOS OS ENDPOINTS ### Core | Rota | Método | Função | |---|---|---| | `/track` | POST | Evento principal — Fraud Gate → Quiz Scoring → LTV → CAPI | | `/health` | GET | Liveness público mínimo | | `/api/health` | GET | Diagnóstico autenticado D1 + KV + AI + vars/secrets | | `/webhook/ticto` | POST | Purchase webhook (HMAC) | | `/webhook/whatsapp` | POST | Webhook Meta WhatsApp → ZapMan SDR | | `/export/customer-match` | GET | Export leads para Google Ads | | `/validate-install` | GET | Diagnostico pos-deploy autenticado | Rotas administrativas (`/api/*` e `/validate-install`) exigem `Authorization: Bearer `. Para o diagnostico via CLI: ```bash wrangler secret put ADMIN_API_TOKEN cdp-edge validate https://seu-dominio.com --admin-token "$ADMIN_API_TOKEN" ``` --- ## Estado atual da maquina - 10/05/2026 Esta build esta validada como pacote npm `cdp-edge@2.6.1` e Worker Cloudflare Native. O que ela faz hoje: - Recebe eventos no `POST /track` usando o endpoint canonico same-domain `/track`. - Deduplica `event_id` cedo, antes de enrichments caros e antes de dispatch externo. - Executa Fraud Gate antes do pipeline principal, com silent drop para bots/fraude. - Enriquece leads com perfil, UTMs, device graph, geo, quiz, LTV, match quality e sinais de funil. - Persiste eventos, leads, perfis, fingerprints, sinais de fraude, automacoes, webhooks, LTV e dados de inteligencia no D1. - Envia eventos server-side para Meta CAPI, GA4, TikTok e demais plataformas quando os secrets existem. - Processa webhooks de compra e WhatsApp, com HMAC em Ticto e assinatura Meta `x-hub-signature-256` para WhatsApp quando `META_APP_SECRET` esta configurado. - Protege rotas administrativas `/api/*`, `/api/health` e `/validate-install` com `Authorization: Bearer `. - Mantem `/health` publico como liveness minimo, sem expor bindings, vars ou secrets. - Gera SDK browser em `dist/sdk/*` durante `npm run build` e durante `npm pack`/`prepare`. - Empacota sem arquivos locais sensiveis: `.client.env`, `.wrangler/` e `dist-check/` ficam fora do tarball. Validacao local desta finalizacao: - `npm run build` passou. - `npm run typecheck` passou. - `npm run test:unit` passou. - `npm run test:integration` passou: 5 arquivos, 85 testes. - `npm run agents:check` passou. - `npm pack --dry-run` passou: 175 arquivos, ~569.8 kB, sem publish. ### ML Clustering (Fase 1) | Rota | Método | Função | |---|---|---| | `/api/segmentation/cluster` | POST | K-means vetorial (bge-m3 + Granite) | | `/api/segmentation/list` | GET | Segmentos ativos | | `/api/segmentation/outliers` | GET | Outliers comportamentais | | `/api/segmentation/update` | PUT | Atualiza metadados | ### Bidding (Fase 2) | Rota | Método | Função | |---|---|---| | `/api/bidding/recommend` | POST | Bid por segmento × plataforma | | `/api/bidding/history` | GET | Histórico de recomendações | | `/api/bidding/status` | GET | Snapshot atual | ### A/B LTV (Fase 3) | Rota | Método | Função | |---|---|---| | `/api/ltv/ab-test/create` | POST | Cria experimento | | `/api/ltv/ab-test/list` | GET | Lista experimentos | | `/api/ltv/ab-test/results` | GET | Accuracy por variação | | `/api/ltv/ab-test/winner` | POST | Declara vencedor | ### Fraud (Fase 4) | Rota | Método | Função | |---|---|---| | `/api/fraud/stats` | GET | Dashboard 24h | | `/api/fraud/alerts` | GET | Log de sinais | | `/api/fraud/blocklist` | GET | IPs bloqueados | | `/api/fraud/blocklist/add` | POST | Bloquear | | `/api/fraud/blocklist/remove` | DELETE | Desbloquear | --- ## 🚀 DEPLOY COMPLETO ```bash cd server-edge-tracker # Schemas D1 (ordem correta — todos idempotentes) wrangler d1 execute cdp-edge-db --file=schema.sql --remote wrangler d1 execute cdp-edge-db --file=migrate-v6.sql --remote wrangler d1 execute cdp-edge-db --file=schema-segmentation.sql --remote wrangler d1 execute cdp-edge-db --file=schema-bidding.sql --remote wrangler d1 execute cdp-edge-db --file=schema-ab-ltv.sql --remote wrangler d1 execute cdp-edge-db --file=schema-fraud.sql --remote wrangler d1 execute cdp-edge-db --file=schema-indexes.sql --remote wrangler d1 execute cdp-edge-db --file=migrate-v7.sql --remote wrangler d1 execute cdp-edge-db --file=schema-ltv-feedback.sql --remote wrangler d1 execute cdp-edge-db --file=schema-utm.sql --remote wrangler d1 execute cdp-edge-db --file=schema-quiz.sql --remote wrangler d1 execute cdp-edge-db --file=schema-sales-engine.sql --remote # Secrets (nunca em arquivos — sempre via wrangler secret put) wrangler secret put META_ACCESS_TOKEN wrangler secret put GA4_API_SECRET wrangler secret put TIKTOK_ACCESS_TOKEN wrangler secret put ZAPMAN_API_KEY # Deploy wrangler deploy ``` --- ## 🗺️ GRAPHIFY — Navegando o Código ```bash /graphify . # gera o mapa /graphify query "como funciona o quiz scoring?" # exploração BFS /graphify query "nurture engine → meta audience" # exploração DFS /graphify path "quiz_answers" "meta capi" # menor caminho ``` > Changelog completo → [CHANGELOG.md](./CHANGELOG.md) --- ### **CDP Edge — By Rica Soares** > "Dados sem inteligência são apenas ruído. No Quantum Tier Enterprise, transformamos dados em ROAS." © 2026 CDP Edge Premium. Todos os direitos reservados.