Cronograma de Revisão para Exames

--- name: planejador-de-cronograma-de-revisao-para-provas description: Cria um cronograma de revisão para provas dia a dia a partir das suas datas de prova, pesos das disciplinas e confiança. Divide as horas de estudo em sessões focadas, dá mais tempo para disciplinas fracas e pesadas, intercala disciplinas, muda para questões práticas na última semana antes de cada prova, coloca uma prova anterior cronometrada no dia anterior e respeita dias de descanso e folga. Sinaliza poucas sessões por tópico e provas em dias consecutivos. Inclui um planejador em Python da biblioteca padrão com --self-test. --- # Planejador de Cronograma de Revisão para Provas Você ajuda estudantes a transformar uma temporada de provas estressante em um plano realista: qual disciplina estudar em cada sessão, todos os dias, até a última prova. Você usa técnicas baseadas em evidências (espaçamento, prática de recuperação, intercalação, provas anteriores), mantém o plano humano com descanso e sono, e torna visíveis os trade-offs quando não há tempo suficiente para tudo. ## Arquivos nesta skill - `scripts/revision_plan.py` - lê um CSV de disciplinas e imprime a tabela de disciplinas, um cronograma dia a dia e descobertas (apenas biblioteca padrão Python 3) - `references/study-techniques.md` - o que fazer dentro de uma sessão: prática de recuperação, espaçamento, intercalação, provas anteriores e o que evitar - `references/scheduling-rules.md` - como o script atribui prioridades, metas, tipos de sessão e descobertas, e como ajustá-lo - `templates/revision-plan.md` - o plano a ser entregue: visão geral, cronograma semanal, rotina de sessão, pontos de verificação - `examples/winter-exams.csv` - cinco provas universitárias entre 2 e 11 de dezembro com contagens de tópicos ## Fluxo de trabalho ### 1. Reúna os fatos Pergunte para cada prova: disciplina, data, quanto vale (créditos, porcentagem da nota final ou importância 1-5), confiança de 1 (perdido) a 5 (sólido) e o número de tópicos ou capítulos. Depois pergunte o primeiro dia de revisão, horas realistas em dias de semana e fins de semana (após aulas, trabalho, deslocamento), duração preferida da sessão (50/10 padrão, Pomodoro 25/5 para foco baixo), um dia de descanso semanal e quaisquer dias que já estejam ocupados. ### 2. Execute o planejador ``` python3 scripts/revision_plan.py examples/winter-exams.csv --start 2026-11-16 --weekday-hours 3 --weekend-hours 5 --rest-day Sun --off 2026-11-21 --day-start 16:00 python3 scripts/revision_plan.py my-exams.csv --start 2026-05-04 --session-min 25 --break-min 5 --json python3 scripts/revision_plan.py --self-test ``` Código de saída 1 significa uma descoberta ALTA (menos sessões que tópicos), 2 significa entrada inválida. ### 3. Corrija os trade-offs Para UNDER_COVERED ou TIGHT: adicione horas, comece mais cedo, reduza a meta para disciplinas fortes ou concorde quais tópicos de baixo rendimento serão apenas revisados superficialmente (use a ponderação do programa ou a frequência em provas anteriores). Para BACK_TO_BACK: mova a prática da segunda disciplina para antes da primeira prova. Verifique o plano com o estudante: é viável em um dia ruim? Deixe folga em vez de estudar até tarde todas as noites. ### 4. Entregue Preencha `templates/revision-plan.md`: a tabela de visão geral, o cronograma por semana, a rotina de sessão de `references/study-techniques.md` e duas datas de verificação para reavaliar a confiança e executar o script novamente. ## Exemplo de resultado Para `examples/winter-exams.csv` a partir de 16 de novembro com 3 h em dias de semana, 5 h aos sábados, domingos e 21 de novembro de folga: 25 dias, 57 sessões de 50 minutos (47,5 h). Química Orgânica (peso 5, confiança 2) e Microeconomia (4, 2) recebem 15 e 16 sessões, História Europeia (3, 4) recebe 6. Cada disciplina termina com questões práticas e uma prova anterior cronometrada no dia anterior à sua prova. Descobertas: Estatística (10 sessões para 8 tópicos) e História Europeia (6 para 6) estão APERTADAS, e História Europeia e Microeconomia estão EM DIAS CONSECUTIVOS em 7 e 8 de dezembro. ## Regras - Planeje com as horas que o estudante realmente tem, não as horas que ele gostaria de ter; proteja o sono (sem sessões tarde da noite antes das provas). - Toda sessão termina com recuperação (questões, recordação em página em branco, flashcards), não apenas releitura ou marcação de texto. - Mantenha pelo menos um dia de descanso ou dois meios dias por semana; burnout custa mais do que um dia perdido. - Replaneje após cada verificação ou prova em vez de seguir um plano quebrado. - Não faça trabalhos avaliados para o estudante; ajude com planejamento e métodos de estudo. Se um estudante mostrar sinais de estresse sério ou pânico, incentive-o a conversar com o apoio ao estudante ou um médico. FILE:references/study-techniques.md # Técnicas de Estudo O que fazer dentro de cada sessão. Ordenadas pela força da evidência (Dunlosky et al. 2013, "Improving Students' Learning With Effective Learning Techniques", classificaram teste prático e prática distribuída como alta utilidade). ## Prática de recuperação (alta) Traga informações de volta da memória em vez de relê-las: responda perguntas, escreva tudo o que lembra em uma página em branco, depois verifique com as anotações e preencha as lacunas em outra cor. Flashcards funcionam se você responder antes de virar. Errar primeiro e depois corrigir também ajuda no aprendizado. ## Espaçamento (alta) Distribua sessões de uma disciplina ao longo de vários dias em vez de um longo bloco. Um ritmo simples de revisão para cada tópico: no dia seguinte, após 3 dias, após uma semana, depois antes da prova. O cronograma intercala disciplinas entre dias; comece cada sessão com 5 minutos de recordação da sessão anterior daquela disciplina para incorporar o espaçamento. ## Intercalação (moderada) Misture tipos de problemas dentro de uma disciplina (para matemática e ciências: diferentes tipos de problemas em um conjunto, não 20 do mesmo tipo) para praticar a escolha do método, que a prova exige. ## Provas anteriores (alta para provas) Faça pelo menos uma prova completa em condições cronometradas antes de cada prova, depois corrija com o gabarito oficial e liste os pontos perdidos por tópico. O script coloca uma no dia anterior a cada prova; adicione outras mais cedo se houver provas disponíveis. ## Elaboração e autoexplicação (moderada) Pergunte "por que isso funciona?" e "como isso se conecta com X?", explique um conceito em voz alta como se estivesse ensinando, desenhe um mapa conceitual de memória. ## Baixo valor por si só Reler, marcar texto e copiar anotações parecem produtivos, mas dão pouco ganho de longo prazo. Use-os apenas como primeira passada antes da recuperação. ## Rotina de sessão (50/10 padrão) 1. 5 min: recorde da memória o que você fez da última vez nesta disciplina. 2. 30 min: aprenda ou pratique um tópico (Aprender + recordar) ou faça questões (Questões práticas). 3. 10 min: feche o livro e teste-se; marque o que errou. 4. 5 min: escreva três perguntas que você não conseguiu responder para a próxima vez. 5. 10 min de pausa longe da tela: mova-se, beba água. Para atenção curta use sessões 25/5 (`--session-min 25 --break-min 5`) e uma pausa mais longa a cada quatro. ## Sono, comida e o dia anterior O sono consolida a memória; virar a noite reduz o desempenho na prova. Mantenha a noite anterior à prova para revisão leve e sono. Faça refeições regulares, mova-se todos os dias e mantenha o celular em outro cômodo durante as sessões. FILE:references/scheduling-rules.md # Regras de Agendamento Como `scripts/revision_plan.py` constrói o cronograma. ## Sessões por dia Sessões que cabem nas horas diárias: `floor((hours * 60 + break) / (session + break))`. Com sessões 50/10: 3 h -> 3 sessões, 5 h -> 5 sessões. Dias de descanso (`--rest-day`) e datas `--off` não têm nenhuma. Em um dia de prova, apenas metade das sessões é planejada (a prova ocupa o resto), e apenas para provas posteriores. ## Prioridade e meta - prioridade = peso x (6 - confiança). Peso 5, confiança 2 -> 20; peso 3, confiança 4 -> 6. - sessões meta = todas as sessões disponíveis antes daquela prova x prioridade / soma de todas as prioridades (pelo menos 1). O peso pode ser créditos ou uma pontuação de importância 1-5; apenas as proporções importam, então use a mesma escala para todas as disciplinas. ## Escolhendo cada sessão Para cada sessão, o script escolhe entre disciplinas cuja prova ainda está por vir e que têm menos de `--max-same` (padrão 2) sessões naquele dia: 1. disciplinas ainda abaixo da meta primeiro; 2. depois uma disciplina diferente da sessão anterior (intercalação); 3. depois a maior necessidade restante por dia restante até a prova; 4. empates vão para a maior prioridade, depois a prova mais cedo. O dia anterior a uma prova começa com uma prova anterior cronometrada para aquela disciplina. ## Tipos de sessão - Aprender + recordar: até 60 % da meta da disciplina ser concluída e mais de 7 dias antes da sua prova. - Revisão mista: após 60 % da meta, mais de 7 dias antes. - Questões práticas: nos últimos 7 dias antes da prova. - Prova anterior (cronometrada): o dia anterior à prova. ## Descobertas | Código | Gravidade | Regra | Correção típica | |---|---|---|---| | UNDER_COVERED | ALTA | sessões < tópicos | mais horas, começar mais cedo, revisar superficialmente tópicos de baixo rendimento | | TIGHT | MÉDIA | sessões < 1,5 x tópicos | aceitar uma única passada, ou tirar tempo de disciplinas fortes | | BELOW_TARGET | MÉDIA | planejado < 60 % da meta | a prova é cedo; comece essa disciplina primeiro | | BACK_TO_BACK | MÉDIA | provas em dias consecutivos | antecipar a prática para a segunda prova | | SAME_DAY | MÉDIA | duas provas no mesmo dia | tratar ambas como um bloco na última semana | | NO_REST_DAY | BAIXA | plano > 10 dias sem dia de descanso ou folgas | adicionar `--rest-day` | | LONG_DAYS | BAIXA | mais de 8 h por dia | limitar a 5-6 horas focadas | ## Ajustes - Mais tempo para uma disciplina: aumente seu peso ou diminua sua confiança e execute novamente. - Menos mudanças de disciplina: `--max-same 3`. - Horários de relógio: `--day-start 09:00` adiciona horários de início e fim, com pausas entre sessões. - Replanejar: após cada verificação, atualize a confiança e `--start`, e execute novamente; provas concluídas saem do CSV. FILE:templates/revision-plan.md # Plano de revisão: <nome>, <temporada de provas> **Período:** <16 nov a 11 dez 2026> **Horas:** <3 h dias de semana, 5 h sábados> **Descanso:** <domingos + 21 nov> **Sessões:** <57 x 50 min (47,5 h)> **Ritmo de sessão:** <50 min estudo / 10 min pausa> ## Provas e prioridades | Disciplina | Prova | Peso | Confiança | Tópicos | Sessões planejadas | Notas | |---|---|---|---|---|---|---| | <Química Orgânica> | <Qua 2 dez> | <5> | <2> | <9> | <15> | <prova anterior 1 dez> | ## Semana 1: <16-22 nov> | Dia | Sessão 1 | Sessão 2 | Sessão 3 | Sessão 4 | Sessão 5 | |---|---|---|---|---|---| | <Seg 16 nov> | <16:00 Química Orgânica: Aprender> | <17:00 Microeconomia: Aprender> | <...> | | | ## Semana 2: <...> <...> ## Rotina de sessão 1. 5 min recordação da última sessão (página em branco) 2. 30 min aprender ou praticar um tópico 3. 10 min autoteste, marque os erros 4. 5 min: três perguntas em aberto para a próxima vez 5. 10 min pausa longe da tela ## Trade-offs acordados - <Estatística está APERTADA: uma passada completa, segunda passada apenas nos tópicos 5-8 (mais pontos em provas anteriores)> - <História Europeia / Microeconomia em dias consecutivos: prática de Microeconomia concluída até 5 dez> ## Verificações - <Dom 22 nov>: reavalie a confiança 1-5 por disciplina, execute o planejador novamente - <Dom 29 nov>: o mesmo, ajuste os últimos 10 dias ## Bem-estar - Sono: <na cama até 23:30, sem estudo após 22:00 na noite anterior às provas> - Movimento diário: <caminhada de 30 min> - Se ficar demais: <converse com ... / contato do apoio ao estudante> FILE:examples/winter-exams.csv subject,exam_date,weight,confidence,topics Organic Chemistry,2026-12-02,5,2,9 Statistics,2026-12-04,4,3,8 European History,2026-12-07,3,4,6 Microeconomics,2026-12-08,4,2,7 Academic English,2026-12-11,2,4,4 FILE:scripts/revision_plan.py #!/usr/bin/env python3 """Planejador de cronograma de revisão para provas (apenas biblioteca padrão Python 3). Lê um CSV de disciplinas com datas de prova, peso e confiança, divide o tempo de estudo disponível em sessões focadas e constrói um cronograma dia a dia que dá mais tempo a disciplinas fracas e pesadas, intercala disciplinas, para novo trabalho em uma disciplina após sua prova, muda de aprendizado para questões práticas na última semana antes de cada prova e coloca uma prova anterior cronometrada no dia anterior. Colunas do CSV (cabeçalho obrigatório; separado por ; ou ,): subject, exam_date (AAAA-MM-DD), weight (1-5 ou créditos), confidence (1-5), topics (opcional) Uso: python3 revision_plan.py exams.csv --start 2026-11-16 --weekday-hours 3 --weekend-hours 5 python3 revision_plan.py exams.csv --start 2026-11-16 --rest-day Sun --off 2026-11-28,2026-11-29 --day-start 16:00 python3 revision_plan.py --self-test Códigos de saída: 0 = plano cabe, 1 = descobertas ALTAS (sessões insuficientes), 2 = entrada inválida. """ import argparse, csv, datetime as dt, io, json, sys DAYS = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"] SEV = {"HIGH": 0, "MEDIUM": 1, "LOW": 2} class InputError(Exception): pass def parse_date(s, what): try: return dt.date.fromisoformat(s.strip()) except ValueError: raise InputError(f"{what} '{s}' deve ser AAAA-MM-DD") def read_subjects(text): sample = text[:2000] delim = ";" if sample.count(";") > sample.count(",") else "," rd = csv.DictReader(io.StringIO(text), delimiter=delim) if not rd.fieldnames: raise InputError("CSV vazio") fields = [f.strip().lower() for f in rd.fieldnames] missing = [c for c in ("subject", "exam_date", "weight", "confidence") if c not in fields] if missing: raise InputError("colunas ausentes: " + ", ".join(missing)) subs = [] for i, raw in enumerate(rd, start=2): r = {k.strip().lower(): (v or "").strip() for k, v in raw.items() if k} if not any(r.values()): continue try: w = float(r["weight"].replace(",", ".")) c = int(r["confidence"]) t = int(r["topics"]) if r.get("topics") else None except ValueError: raise InputError(f"linha {i}: weight, confidence e topics devem ser números") if w <= 0: raise InputError(f"linha {i}: weight deve ser positivo") if not 1 <= c <= 5: raise InputError(f"linha {i}: confidence deve ser 1 (fraco) a 5 (forte)") if not r["subject"]: raise InputError(f"linha {i}: subject está vazio") subs.append({"subject": r["subject"], "exam": parse_date(r["exam_date"], f"linha {i}: exam_date"), "weight": w, "confidence": c, "topics": t}) if not subs: raise InputError("nenhuma disciplina no CSV") return subs def slots_for(hours, session, brk): """Número de sessões que cabem em `hours` com uma pausa entre sessões.""" mins = hours * 60 if mins < session: return 0 return int((mins + brk) // (session + brk)) def plan(subs, start, weekday_hours=3.0, weekend_hours=5.0, session=50, brk=10, rest_day=None, off=(), max_same=2, day_start=None): if session < 15 or brk < 0: raise InputError("session deve ser pelo menos 15 minutos e break não negativo") for s in subs: if s["exam"] <= start: raise InputError(f"{s['subject']}: prova {s['exam']} não é após a data de início {start}") last = max(s["exam"] for s in subs) exam_days = {} for s in subs: exam_days.setdefault(s["exam"], []).append(s["subject"]) for s in subs: s["priority"] = s["weight"] * (6 - s["confidence"]) days = [] d = start while d < last: if d in off or (rest_day is not None and d.weekday() == rest_day): n = 0 else: n = slots_for(weekend_hours if d.weekday() >= 5 else weekday_hours, session, brk) if d in exam_days: n //= 2 # a prova ocupa metade do dia days.append((d, n)) d += dt.timedelta(days=1) # sessões meta: parcela das vagas disponíveis antes de cada prova, por prioridade total_p = sum(s["priority"] for s in subs) for s in subs: before = sum(n for day, n in days if day < s["exam"]) s["target"] = max(1, round(before * s["priority"] / total_p)) s["planned"] = 0 timetable = [] for day, n in days: today, used = [], {} live = [s for s in subs if s["exam"] > day] # o dia anterior a uma prova: uma prova anterior cronometrada primeiro for s in live: if (s["exam"] - day).days == 1 and len(today) < n: today.append((s["subject"], "Past paper (timed)")); used[s["subject"]] = 1; s["planned"] += 1 while len(today) < n: cands = [s for s in live if used.get(s["subject"], 0) < max_same] if not cands: break prev = today[-1][0] if today else None def score(s): days_left = max(1, (s["exam"] - day).days) need = (s["target"] - s["planned"]) / days_left # disciplinas ainda abaixo da meta primeiro, depois intercalar (evitar repetir a disciplina anterior) return (s["planned"] < s["target"], s["subject"] != prev, need, s["priority"], -s["exam"].toordinal()) s = max(cands, key=score) left = (s["exam"] - day).days kind = "Practice questions" if left <= 7 else ("Learn + recall" if s["planned"] < s["target"] * 0.6 else "Mixed review") today.append((s["subject"], kind)); used[s["subject"]] = used.get(s["subject"], 0) + 1; s["planned"] += 1 timed = [] t = day_start for subj, kind in today: if t is not None: end = t + session timed.append({"subject": subj, "kind": kind, "time": f"{t // 60:02d}:{t % 60:02d}-{end // 60:02d}:{end % 60:02d}"}) t = end + brk else: timed.append({"subject": subj, "kind": kind}) timetable.append({"date": day.isoformat(), "dow": DAYS[day.weekday()], "exams": exam_days.get(day, []), "sessions": timed}) findings = [] for s in subs: if s["topics"]: if s["planned"] < s["topics"]: findings.append(("HIGH", "UNDER_COVERED", f"{s['subject']}: {s['planned']} sessões para {s['topics']} tópicos; adicione horas, remova tópicos de baixo rendimento ou comece mais cedo")) elif s["planned"] < 1.5 * s["topics"]: findings.append(("MEDIUM", "TIGHT", f"{s['subject']}: {s['planned']} sessões para {s['topics']} tópicos deixa pouco tempo para uma segunda passada")) if s["planned"] < 0.6 * s["target"]: findings.append(("MEDIUM", "BELOW_TARGET", f"{s['subject']}: {s['planned']} de {s['target']} sessões meta cabem antes da prova")) dates = sorted(exam_days) for a, b in zip(dates, dates[1:]): if (b - a).days <= 1: findings.append(("MEDIUM", "BACK_TO_BACK", f"provas em {a} ({', '.join(exam_days[a])}) e {b} ({', '.join(exam_days[b])}); termine a prática da segunda disciplina antes da primeira prova")) for day, subjects in exam_days.items(): if len(subjects) > 1: findings.append(("MEDIUM", "SAME_DAY", f"{len(subjects)} provas em {day}: {', '.join(subjects)}")) if rest_day is None and len(days) > 10 and not off: findings.append(("LOW", "NO_REST_DAY", "nenhum dia de descanso em um plano com mais de 10 dias; tire pelo menos meio dia de folga por semana")) if max(weekday_hours, weekend_hours) > 8: findings.append(("LOW", "LONG_DAYS", "mais de 8 horas de revisão por dia raramente permanece produtivo; mantenha 5-6 horas focadas")) findings.sort(key=lambda f: SEV[f[0]]) total_sessions = sum(len(t["sessions"]) for t in timetable) return { "subjects": [{"subject": s["subject"], "exam": s["exam"].isoformat(), "weight": s["weight"], "confidence": s["confidence"], "priority": s["priority"], "topics": s["topics"], "target": s["target"], "planned": s["planned"], "hours": round(s["planned"] * session / 60, 1)} for s in sorted(subs, key=lambda x: x["exam"])], "summary": {"start": start.isoformat(), "last_exam": last.isoformat(), "days": len(days), "sessions": total_sessions, "study_hours": round(total_sessions * session / 60, 1), "session_min": session, "break_min": brk}, "timetable": timetable, "findings": [{"severity": a, "code": b, "message": c} for a, b, c in findings], } def to_markdown(p): s = p["summary"] out = ["# Cronograma de revisão", "", f"{s['start']} a {s['last_exam']}: {s['days']} dias, {s['sessions']} sessões de {s['session_min']} min ({s['study_hours']} h de estudo focado), {s['break_min']} min de pausas", "", "| Disciplina | Prova | Peso | Confiança | Prioridade | Tópicos | Meta | Planejado | Horas |", "|---|---|---|---|---|---|---|---|---|"] for x in p["subjects"]: out.append(f"| {x['subject']} | {x['exam']} | {x['weight']:g} | {x['confidence']} | {x['priority']:g} | {x['topics'] or '-'} | {x['target']} | {x['planned']} | {x['hours']} |") out += ["", "## Dia a dia", ""] for t in p["timetable"]: head = f"- **{t['dow']} {t['date']}**" + (f" (PROVA: {', '.join(t['exams'])})" if t["exams"] else "") if not t["sessions"]: out.append(head + ": descanso") continue parts = [(f"{x['time']} " if "time" in x else "") + f"{x['subject']} ({x['kind']})" for x in t["sessions"]] out.append(head + ": " + "; ".join(parts)) out += ["", "## Descobertas"] out += [f"- {f['severity']} {f['code']}: {f['message']}" for f in p["findings"]] or ["- nenhuma"] out += ["", "Comece cada sessão com 5 minutos de recordação da memória sobre a sessão anterior daquela disciplina e termine com 3 perguntas que você não conseguiu responder."] return "\n".join(out) def self_test(): res = [] def check(name, cond): res.append(cond) print(("PASS " if cond else "FAIL ") + name) D = dt.date S = lambda name, exam, w=1, c=3, t=None: {"subject": name, "exam": exam, "weight": w, "confidence": c, "topics": t} check("slots: 3 h de 50+10 = 3", slots_for(3, 50, 10) == 3) check("slots: 50 min cabe exatamente 1", slots_for(50 / 60, 50, 10) == 1) check("slots: abaixo de uma sessão = 0", slots_for(0.5, 50, 10) == 0) check("slots: 25+5 em 2 h = 4", slots_for(2, 25, 5) == 4) p = plan([S("A", D(2026, 1, 8))], D(2026, 1, 5), weekday_hours=2, weekend_hours=2, session=50, brk=10) check("nenhuma sessão no dia da prova ou depois", all(t["date"] < "2026-01-08" for t in p["timetable"])) check("dia anterior à prova começa com prova anterior", p["timetable"][-1]["sessions"][0]["kind"] == "Past paper (timed)") check("questões práticas nos últimos 7 dias", all(x["kind"] != "Learn + recall" for t in p["timetable"] for x in t["sessions"])) subs = [S("Weak", D(2026, 3, 1), w=3, c=1), S("Strong", D(2026, 3, 1), w=3, c=5)] p = plan(subs, D(2026, 2, 1), weekday_hours=3, weekend_hours=3, max_same=3) pl = {x["subject"]: x["planned"] for x in p["subjects"]} check("disciplina fraca recebe mais sessões", pl["Weak"] > 3 * pl["Strong"]) check("prioridade = peso x (6 - confiança)", p["subjects"][0]["priority"] in (15, 3)) p = plan([S("A", D(2026, 3, 1)), S("B", D(2026, 3, 1))], D(2026, 2, 1), weekday_hours=3, weekend_hours=3) check("máx. 2 sessões de uma disciplina por dia", all( sum(1 for x in t["sessions"] if x["subject"] == subj) <= 2 for t in p["timetable"] for subj in "AB")) check("disciplinas intercaladas enquanto ambas precisam de tempo", all(t["sessions"][i]["subject"] != t["sessions"][i + 1]["subject"] for t in p["timetable"][:10] for i in range(len(t["sessions"]) - 1))) p = plan([S("A", D(2026, 2, 16))], D(2026, 2, 2), rest_day=6) check("dia de descanso vazio", all(not t["sessions"] for t in p["timetable"] if t["dow"] == "Sun")) p = plan([S("A", D(2026, 2, 6))], D(2026, 2, 2), off={D(2026, 2, 3)}) check("dia de folga vazio", not [t for t in p["timetable"] if t["date"] == "2026-02-03"][0]["sessions"]) p = plan([S("A", D(2026, 2, 5)), S("B", D(2026, 2, 9))], D(2026, 2, 2), weekday_hours=4) day5 = [t for t in p["timetable"] if t["date"] == "2026-02-05"][0] check("dia de prova: metade das vagas, apenas outra disciplina", len(day5["sessions"]) == 2 and all(x["subject"] == "B" for x in day5["sessions"])) p = plan([S("A", D(2026, 2, 5), t=20)], D(2026, 2, 2)) check("UNDER_COVERED ALTA", p["findings"][0]["code"] == "UNDER_COVERED") p = plan([S("A", D(2026, 2, 20), t=11)], D(2026, 2, 2), weekday_hours=1, weekend_hours=1, rest_day=6) check("TIGHT", any(f["code"] == "TIGHT" for f in p["findings"])) p = plan([S("A", D(2026, 2, 9)), S("B", D(2026, 2, 10)), S("C", D(2026, 2, 10))], D(2026, 2, 2)) codes = [f["code"] for f in p["findings"]] check("BACK_TO_BACK e SAME_DAY", "BACK_TO_BACK" in codes and "SAME_DAY" in codes) check("NO_REST_DAY", "NO_REST_DAY" in [f["code"] for f in plan([S("A", D(2026, 3, 1))], D(2026, 2, 1))["findings"]]) check("LONG_DAYS", "LONG_DAYS" in [f["code"] for f in plan([S("A", D(2026, 2, 5))], D(2026, 2, 2), weekend_hours=10)["findings"]]) p = plan([S("A", D(2026, 2, 5))], D(2026, 2, 2), day_start=9 * 60) check("horários de relógio com --day-start", p["timetable"][0]["sessions"][1]["time"] == "10:00-10:50") subs = read_subjects("subject;exam_date;weight;confidence;topics\nMaths;2026-12-03;4,5;2;9\n") check("CSV com ponto e vírgula + vírgula decimal", subs[0]["weight"] == 4.5 and subs[0]["topics"] == 9) for bad, why in [("subject,exam_date\nA,2026-01-01\n", "colunas ausentes"), ("subject,exam_date,weight,confidence\nA,2026-13-01,1,3\n", "data inválida"), ("subject,exam_date,weight,confidence\nA,2026-01-01,1,9\n", "confiança fora do intervalo"), ("subject,exam_date,weight,confidence\nA,2026-01-01,x,3\n", "não numérico")]: try: read_subjects(bad); check("rejeita " + why, False) except InputError: check("rejeita " + why, True) try: plan([S("A", D(2026, 1, 1))], D(2026, 1, 1)); check("rejeita prova não após início", False) except InputError: check("rejeita prova não após início", True) passed = sum(res) print(f"{passed}/{len(res)} passaram") return 0 if passed == len(res) else 1 def main(): ap = argparse.ArgumentParser(description="Planejador de cronograma de revisão para provas") ap.add_argument("csv", nargs="?", help="CSV de disciplinas") ap.add_argument("--start", help="primeiro dia de revisão AAAA-MM-DD (padrão hoje)") ap.add_argument("--weekday-hours", type=float, default=3.0) ap.add_argument("--weekend-hours", type=float, default=5.0) ap.add_argument("--session-min", type=int, default=50, help="duração da sessão focada (padrão 50)") ap.add_argument("--break-min", type=int, default=10, help="pausa entre sessões (padrão 10)") ap.add_argument("--rest-day", choices=DAYS, help="dia de folga semanal") ap.add_argument("--off", default="", help="datas separadas por vírgula sem revisão (AAAA-MM-DD)") ap.add_argument("--max-same", type=int, default=2, help="máx. de sessões de uma disciplina por dia (padrão 2)") ap.add_argument("--day-start", help="horário de relógio da primeira sessão HH:MM (adiciona horários ao cronograma)") ap.add_argument("--json", action="store_true") ap.add_argument("--self-test", action="store_true") a = ap.parse_args() if a.self_test: return self_test() if not a.csv: ap.error("forneça um CSV, ou --self-test") try: with open(a.csv, encoding="utf-8-sig") as fh: subs = read_subjects(fh.read()) start = parse_date(a.start, "--start") if a.start else dt.date.today() off = {parse_date(x, "--off") for x in a.off.split(",") if x.strip()} ds = None if a.day_start: try: h, m = map(int, a.day_start.split(":")); assert 0 <= h < 24 and 0 <= m < 60 except Exception: raise InputError("--day-start deve ser HH:MM") ds = h * 60 + m p = plan(subs, start, a.weekday_hours, a.weekend_hours, a.session_min, a.break_min, DAYS.index(a.rest_day) if a.rest_day else None, off, a.max_same, ds) except (OSError, InputError) as e: print(f"erro: {e}", file=sys.stderr) return 2 print(json.dumps(p, indent=2) if a.json else to_markdown(p)) return 1 if any(f["severity"] == "HIGH" for f in p["findings"]) else 0 if __name__ == "__main__": sys.exit(main())