Perfeito! Vamos começar com o README.md.

Com base em tudo que discutimos, aqui está uma versão inicial e organizada do conteúdo para o projeto Juris-Curador:

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📚 Juris-Curador

Juris-Curador é uma ferramenta automatizada para validação de fontes jurídicas citadas em pesquisas assistidas por IA. O sistema identifica, baixa, anota e organiza documentos jurídicos (como acórdãos e artigos), destacando os trechos relevantes e integrando metadados para uso direto no Zotero e outras ferramentas de escrita científica (Obsidian, LibreOffice etc.).

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⚙️ Funcionalidades principais

• 📌 Formatação de Citações e Bibliografia: Geração de citações no corpo do texto e bibliografia final em formato ABNT (implementado em src/citation_formatter.py).
• 🔗 Download Automatizado de Fontes: Download de PDFs a partir de URLs diretas ou por busca em páginas web (implementado em src/source_downloader.py).
• 🖍️ Anotação Automática de PDFs: Marcação de trechos relevantes em arquivos PDF, com fallback para identificação via LLM (implementado em src/pdf_processing.py).
• 📄 Geração de Entradas para Zotero: Criação de arquivos JSON compatíveis para importação no Zotero, com metadados e links para os PDFs (implementado em src/zotero_integration.py).
• 🛠️ Utilitários e Configuração: Funções auxiliares para gerenciamento de configuração (via config.yaml), logging e manipulação de arquivos (implementado em src/utils.py).
• 🧩 Estrutura modular, facilitando expansão e integração com pipelines de escrita jurídica ou científica.

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🧪 Exemplo de fluxo de uso

1. Você pede a uma LLM que gere um parecer ou artigo com fontes jurídicas.

2. O Juris-Curador:

   • Extrai e estrutura as citações e a bibliografia.
   • Baixa os arquivos das fontes referenciadas.
   • Destaca nos PDFs os trechos que justificam as citações.
   • Gera arquivos .json para importar para o Zotero.

3. Você importa os dados anotados no Zotero e utiliza normalmente em seu processo de escrita.

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🗂 Estrutura do projeto

juris-curador/
├── config.yaml          # Arquivo de configuração principal (gerado na primeira execução)
├── docs/                # Documentação do sistema
├── examples/            # Exemplos de entrada e saída (a serem adicionados)
├── src/                 # Código-fonte dos módulos
│   ├── __init__.py
│   ├── citation_formatter.py
│   ├── llm_integration.py
│   ├── pdf_processing.py
│   ├── source_downloader.py
│   ├── utils.py
│   └── zotero_integration.py
├── tests/               # Testes unitários e de integração
│   ├── __init__.py
│   └── test_placeholder.py # (testes reais a serem adicionados)
├── README.md            # Este arquivo
└── requirements.txt     # Dependências do projeto

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📌 Requisitos

• Python 3.10+
• Zotero (opcional, para integração com as entradas JSON geradas).
• Dependências listadas em requirements.txt (instaláveis via pip install -r requirements.txt), que incluem:
  • PyMuPDF para manipulação de PDFs.
  • requests e BeautifulSoup4 para download e scraping de fontes.
  • PyYAML para gerenciamento da configuração.
  • google-generativeai (ou SDK similar) para integração com LLM (atualmente simulado).
• Uma chave de API para o serviço de LLM pode ser necessária para a funcionalidade completa de identificação de trechos por IA. Esta chave é configurada através da variável de ambiente especificada em config.yaml (e gerenciada por src/utils.py).

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🛠️ Configuração

O Juris-Curador utiliza um arquivo de configuração chamado config.yaml, localizado na raiz do projeto. Este arquivo permite personalizar diversas configurações, incluindo:

• Diretórios: Caminhos para download de arquivos, PDFs anotados, exports do Zotero e logs.
• Cores de Destaque: Cores (RGB) usadas para os diferentes tipos de anotações nos PDFs.
• Formatos de Saída: Estilo de bibliografia (atualmente ABNT) e indentação do JSON para Zotero.
• LLM: Nome da variável de ambiente que armazena a chave da API LLM e modelo padrão.
• Logging: Nível de log, formato das mensagens e formato da data.

Se o arquivo config.yaml não for encontrado na primeira execução, o sistema o criará automaticamente com as configurações padrão. É recomendável revisar e ajustar este arquivo conforme necessário.

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🛣️ Roadmap

Funcionalidades Implementadas:

• Estrutura de documentação inicial.
• Parser de citações e bibliografia ABNT (Implementado em src/citation_formatter.py).
• Downloader de PDFs (por link direto ou scraping leve) (Implementado em src/source_downloader.py).
• Marcador automático de trechos em PDF (Implementado em src/pdf_processing.py com fallback de LLM).
• Exportador de entradas para o Zotero (JSON) (Implementado em src/zotero_integration.py).
• Módulo de integração LLM (base) (Implementado em src/llm_integration.py, atualmente com resposta simulada).
• Utilitários (configuração, logs) (Implementado em src/utils.py, utiliza config.yaml).

Próximos Passos:

• [ ] Adicionar testes unitários e de integração abrangentes.
• [ ] Implementar lógica real de chamada à API LLM em llm_integration.py (substituir mock).
• [ ] Desenvolver o parser inicial de texto/documento de entrada para extrair citações e links (módulo principal do pipeline).
• [ ] Integrar todos os módulos em um pipeline funcional principal.
• [ ] Refinar a extração de metadados de PDFs.
• [ ] Melhorar a interface de linha de comando (CLI).

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🤝 Contribuições

Este projeto está em desenvolvimento. Se você deseja contribuir, envie sugestões, issues ou pull requests!

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📜 Licença

Em definição. Sugestão inicial: MIT License ou GNU GPLv3.