nutricao

app.py

@@ -7,6 +7,7 @@ import unicodedata
 import json
 import re
 import random
+from nutrition import UserProfile, build_basic_plan
 
 # Carregar o JSON
 with open("exercicios.json", "r", encoding="utf-8") as f:
@@ -494,6 +495,27 @@ def gerar_split(dias, budget=45, objetivos=["hipertrofia"], lesoes=[]):
 
     return treino_semana
 
+def gerar_plano(age, sex, weight, height, activity, goal, intensity):
+    try:
+        user = UserProfile(
+            age=int(age),
+            sex=sex,
+            weight_kg=float(weight),
+            height_cm=float(height),
+            activity=activity,
+        )
+        plan = build_basic_plan(user, goal=goal, intensity=intensity)
+        return (
+            f"📊 **Plano Nutricional**\n\n"
+            f"- Calorias alvo: {plan.calories_target} kcal\n"
+            f"- Proteína: {plan.protein_g} g\n"
+            f"- Carboidratos: {plan.carbs_g} g\n"
+            f"- Gorduras: {plan.fats_g} g\n\n"
+            f"ℹ️ {plan.note}\n"
+        )
+    except Exception as e:
+        return f"Erro: {str(e)}"
+
 
 
 # -------------------------
@@ -572,15 +594,81 @@ def responder(prompt: str):
                 "treino": treino
             }
 
-    # -------------------------------
+       # -------------------------------
     # 🚀 NUTRIÇÃO
     # -------------------------------
     if intenções["nutricao"]:
-        # 🚨 placeholder – aqui vai entrar função real depois
-        resposta_final["nutricao"] = {
-            "status": "em_construcao",
-            "mensagem": "Ainda não implementei a geração de plano nutricional."
-        }
+        # tenta extrair infos do prompt
+        age = 25
+        weight = 70
+        height = 175
+        sex = "male"
+        activity = "moderate"
+        goal = "maintenance"
+        intensity = "moderate"
+
+        # idade
+        match = re.search(r"(\d+)\s*anos", prompt_norm)
+        if match:
+            age = int(match.group(1))
+
+        # peso
+        match = re.search(r"(\d+)\s*(kg|quilo|kilos)", prompt_norm)
+        if match:
+            weight = float(match.group(1))
+
+        # altura
+        match = re.search(r"(\d+)\s*(cm|centimetro|centímetros)", prompt_norm)
+        if match:
+            height = float(match.group(1))
+
+        # sexo
+        if "mulher" in prompt_norm or "feminino" in prompt_norm:
+            sex = "female"
+        elif "homem" in prompt_norm or "masculino" in prompt_norm:
+            sex = "male"
+
+        # objetivo
+        if "bulking" in prompt_norm or "ganhar" in prompt_norm or "massa" in prompt_norm:
+            goal = "bulking"
+        elif "cutting" in prompt_norm or "emagrecer" in prompt_norm or "perder" in prompt_norm:
+            goal = "cutting"
+        elif "manutenção" in prompt_norm or "manter" in prompt_norm:
+            goal = "maintenance"
+
+        # intensidade
+        if "leve" in prompt_norm or "leve" in prompt_norm:
+            intensity = "mild"
+        elif "moderado" in prompt_norm or "moderada" in prompt_norm:
+            intensity = "moderate"
+        elif "agressivo" in prompt_norm or "rápido" in prompt_norm:
+            intensity = "aggressive"
+
+        try:
+            user = UserProfile(
+                age=age,
+                sex=sex,
+                weight_kg=weight,
+                height_cm=height,
+                activity=activity,
+            )
+            plan = build_basic_plan(user, goal=goal, intensity=intensity)
+
+            resposta_final["nutricao"] = {
+                "calorias_alvo": plan.calories_target,
+                "proteina_g": plan.protein_g,
+                "carboidratos_g": plan.carbs_g,
+                "gorduras_g": plan.fats_g,
+                "nota": plan.note,
+                "goal": goal,
+                "intensidade": intensity
+            }
+
+        except Exception as e:
+            resposta_final["nutricao"] = {
+                "erro": str(e)
+            }
+
 
     # -------------------------------
     # 🚀 Recuperação (extra opcional)

nutrition.py

@@ -0,0 +1,192 @@
+from __future__ import annotations
+from dataclasses import dataclass, field, asdict
+from typing import Optional, Dict, Tuple, Literal
+import math
+
+ActivityLevel = Literal[
+    "sedentary",
+    "light",
+    "moderate",
+    "active",
+    "very_active",
+]
+
+
+@dataclass
+class UserProfile:
+    age: int
+    sex: Literal["male", "female"]
+    weight_kg: float
+    height_cm: float
+    activity: ActivityLevel = "moderate"
+    body_fat_percent: Optional[float] = None
+
+    def __post_init__(self):
+        if self.weight_kg <= 0 or self.height_cm <= 0:
+            raise ValueError("Peso e altura devem ser maiores que zero")
+
+
+@dataclass
+class NutritionPlan:
+    calories_target: int
+    protein_g: int
+    carbs_g: int
+    fats_g: int
+    note: Optional[str] = None
+    tags: Tuple[str, ...] = field(default_factory=tuple)
+
+    def as_dict(self) -> Dict:
+        return asdict(self)
+
+
+# ------------------- Básicas (BMR, TDEE) -------------------
+def bmr_mifflin_st_jeor(profile: UserProfile) -> float:
+    """Calcula BMR (kcal/dia) usando Mifflin-St Jeor."""
+    if profile.sex == "male":
+        s = 5
+    else:
+        s = -161
+    bmr = 10 * profile.weight_kg + 6.25 * profile.height_cm - 5 * profile.age + s
+    return float(bmr)
+
+
+_ACTIVITY_FACTORS: Dict[ActivityLevel, float] = {
+    "sedentary": 1.2,      # pouco ou nenhum exercício
+    "light": 1.375,        # exercício leve 1-3 dias/semana
+    "moderate": 1.55,      # exercício moderado 3-5 dias/semana
+    "active": 1.725,       # exercício intenso 6-7 dias/semana
+    "very_active": 1.9,    # trabalho físico ou treino 2x/dia
+}
+
+
+def tdee(profile: UserProfile) -> int:
+    """Calcula TDEE aproximado (kcal/dia).
+
+    Nota: é uma estimativa — medir e ajustar com base na evolução real.
+    """
+    bmr = bmr_mifflin_st_jeor(profile)
+    factor = _ACTIVITY_FACTORS.get(profile.activity, 1.55)
+    return int(round(bmr * factor))
+
+
+# ------------------- Metas calóricas: bulking / cutting -------------------
+def calorie_target_for_goal(base_tdee: int, goal: Literal["maintenance", "bulking", "cutting"], intensity: Literal["mild", "moderate", "aggressive"] = "moderate") -> int:
+    """Calcula target calórico com base no objetivo e intensidade."""
+
+
+    adjustments = {
+        "bulking": {"mild": 1.05, "moderate": 1.10, "aggressive": 1.20},
+        "cutting": {"mild": 0.90, "moderate": 0.80, "aggressive": 0.70},
+        "maintenance": {"mild": 1.0, "moderate": 1.0, "aggressive": 1.0},
+    }
+    factor = adjustments[goal][intensity]
+    return int(round(base_tdee * factor))
+
+
+# ------------------- Macros -------------------
+_CAL_PER_G = {
+    "protein": 4,
+    "carb": 4,
+    "fat": 9,
+}
+
+
+def macros_from_calories(calories: int, protein_g: Optional[float] = None, protein_g_per_kg: Optional[float] = None, profile: Optional[UserProfile] = None, carb_ratio: Optional[float] = None, fat_ratio: Optional[float] = None) -> NutritionPlan:
+    """Cria uma divisão de macros a partir de calorias e algumas preferências.
+
+    Estratégia padrão quando não há especificações:
+      - Protein: se profile + protein_g_per_kg presente usa isso, senão 1.8 g/kg
+      - Fat: 25% das calorias
+      - Carb: restante
+
+    Retorna: NutritionPlan com macros em gramas.
+    """
+    if protein_g is None:
+        if protein_g_per_kg is None:
+            protein_g_per_kg = 1.8
+        if profile is None:
+            raise ValueError("Para calcular proteína por kg é necessário fornecer `profile`")
+        protein_g = protein_g_per_kg * profile.weight_kg
+
+    # aplicar limites sensatos
+    protein_g = max(0, protein_g)
+
+    if fat_ratio is None and carb_ratio is None:
+        fat_ratio = 0.25
+    elif fat_ratio is None:
+        fat_ratio = max(0.15, 1 - carb_ratio - (protein_g * _CAL_PER_G["protein"] / calories))
+
+    # calorias provenientes de proteína e gordura
+    cal_from_protein = protein_g * _CAL_PER_G["protein"]
+    cal_from_fat = int(round(calories * fat_ratio))
+    fat_g = cal_from_fat / _CAL_PER_G["fat"]
+
+    remaining_cal = calories - (cal_from_protein + cal_from_fat)
+    carbs_g = max(0, remaining_cal / _CAL_PER_G["carb"]) if remaining_cal > 0 else 0
+
+    return NutritionPlan(
+        calories_target=int(round(calories)),
+        protein_g=int(round(protein_g)),
+        carbs_g=int(round(carbs_g)),
+        fats_g=int(round(fat_g)),
+    )
+
+
+def protein_recommendation(profile: UserProfile, goal: Literal["bulking", "cutting", "maintenance"] = "maintenance") -> Tuple[float, float]:
+    """Retorna faixa recomendada de proteína em g/kg.
+
+    - Preservação/ganho muscular: 1.6 - 2.2 g/kg (pode subir ligeiramente no cutting intenso).
+    """
+    low = 1.6
+    high = 2.2
+    if goal == "cutting":
+        high = 2.4
+    if profile.weight_kg < 60:
+        # ajustar para pesos muito baixos pode reduzir a faixa absoluta, porém manter g/kg
+        pass
+    return (low, high)
+
+
+# ------------------- Micronutrientes (educativo) -------------------
+_MICRONUTRIENT_HIGHLIGHTS = {
+    "vitamin_d": "Importante para saúde óssea e sistema imunitário; muitos têm défice, exposição solar e suplementação podem ser necessárias.",
+    "iron": "Crucial para transporte de oxigénio — atenção especial em mulheres com menstruação intensa.",
+    "calcium": "Saúde óssea; combinar com vitamina D.",
+    "magnesium": "Recuperação muscular, sono e função neuromuscular.",
+}
+
+
+def micronutrient_info(nutrient: str) -> str:
+    return _MICRONUTRIENT_HIGHLIGHTS.get(nutrient.lower(), "Informação não disponível para esse micronutriente.")
+
+
+# ------------------- Suplementação (informativa) -------------------
+_SUPPLEMENT_OVERVIEW = {
+    "whey": "Proteína de rápida digestão útil para atingir ingestão proteica diária; não é obrigatória se a dieta fornecer proteína suficiente.",
+    "creatine": "Creatina monohidratada: melhora força e desempenho; uma das mais estudadas e seguras.",
+    "caffeine": "Melhora performance e foco; usar com cuidado e atenção a tolerância/sono.",
+    "omega3": "Ácidos gordos essenciais benéficos para saúde cardiovascular e inflamação.",
+}
+
+
+def supplement_recommendation(supplement: str) -> str:
+    return _SUPPLEMENT_OVERVIEW.get(supplement.lower(), "Sem recomendação específica para este suplemento.")
+
+
+# ------------------- Funções utilitárias / Exemplo de fluxo -------------------
+def build_basic_plan(profile: UserProfile, goal: Literal["bulking", "cutting", "maintenance"] = "maintenance", intensity: Literal["mild", "moderate", "aggressive"] = "moderate") -> NutritionPlan:
+    """Fluxo simples que calcula TDEE, target calórico e macros padrão.
+
+    Ideal para uso no UI enquanto não existe geração completa de dietas.
+    """
+    base = tdee(profile)
+    calories = calorie_target_for_goal(base, goal, intensity)
+    prot_range = protein_recommendation(profile, goal)
+    # usar valor médio da faixa de proteína
+    protein_g_per_kg = (prot_range[0] + prot_range[1]) / 2
+    plan = macros_from_calories(calories, protein_g_per_kg=protein_g_per_kg, profile=profile)
+    plan.note = f"TDEE estimado: {base} kcal. Proteína target: {protein_g_per_kg:.2f} g/kg."
+    plan.tags = (goal, intensity)
+    return plan
+
+