PPCOT — Plataforma de Planejamento Automatizado

Automação do Exame de Situação do Comandante
Base doutrinária: EB70-MC-10.211 — Processo de Planejamento e Condução das Operações Terrestres (PPCOT), 2ª Edição, 2020

Sobre

Plataforma web militar que automatiza as 6 fases do Exame de Situação do Componente Detalhado do Planejamento (§4.3 PPCOT). O sistema adota uma arquitetura de IA especializada de duplo motor:

• Motor de Tomada de Decisão: JEV (TypeSafe System One) — Julgamentos tipados, composite scoring calibrado, prova de APA (Adequabilidade, Praticabilidade, Aceitabilidade) com probabilidades probabilísticas e intervalos de confiança para apoio à decisão do Comandante.
• Motor de Redação de Ordens: Gemini API — Extração e redação estruturada de documentos operacionais (DIPLAN, OA-1, OA-4, OROP e Estimativas S2-S5).

Fases Implementadas

Fase	Processo	Automação e IA
01	Análise da Missão	IA extrai 5W, tarefas impostas/deduzidas, restrições, EEI e novo enunciado
02	Situação e Compreensão	DICOVAP, OCOAV, FFF automático e estimativas de Estado-Maior
03	Linhas de Ação	Formulação de manobras táticas por escalão e sincronização
04	Comparação das LA	Motor JEV (System One): Matriz de Decisão ponderada (Score), Prova de APA (Noul), Distribuição de Probabilidades e Recomendação (Choice)
05	Decisão	Decisão do Comandante fundamentada no JEV, DIPLAN atualizada e emissão de OA-4
06	Ordem de Operações	Redação completa da OROP com tarefas aos escalões subordinados

Instalação

# 1. Clonar o repositório
git clone https://github.com/lccav98/PPCOT.git
cd PPCOT

# 2. Instalar dependências
npm install

# 3. Configurar variáveis de ambiente
cp .env.example .env.local
# Edite .env.local e adicione TYPESAFE_API_KEY e GEMINI_API_KEY

# 4. Iniciar o servidor
npm run dev

Acesse: http://localhost:3000

Configuração dos Motores de IA

1. Motor de Tomada de Decisão (JEV / TypeSafe AI)

Utilizado na Fase 04 (Matriz de Decisão, Prova de APA e Recomendação de L Aç):

1. Obtenha sua chave em console.typesafe.ai
2. No arquivo .env.local, defina:

   TYPESAFE_API_KEY=ts_sua_chave_aqui
   TYPESAFE_MODEL=jev-latest

Modelos generativos tradicionais (LLMs) são inadequados para matrizes de decisão quantitativas devido a alucinações e ausência de calibração estatística. O JEV atua como modelo System One, gerando julgamentos tipados e probabilidades calibradas consumidas diretamente pelo código.

2. Motor de Redação Operacional (Gemini API)

Utilizado para redação de ordens de operações, ordens de alerta e estimativas de EM:

1. Obtenha sua chave no Google AI Studio
2. No arquivo .env.local, defina:

   GEMINI_API_KEY=AIzaSy...
   GEMINI_MODEL=gemini-2.0-flash

As funcionalidades de formulário e persistência local operam normalmente mesmo sem API Keys configuradas.

Stack Tecnológica

• Next.js 16 (App Router & Turbopack)
• TypeScript
• Tailwind CSS v4 (tema militar tático verde/dourado)
• @typesafe-ai/sdk (Motor de Decisão JEV — System One)
• Google Generative AI / Gemini (Redação e extração textual)
• React Context + localStorage (persistência e isolamento por escalão)

Referência Doutrinária

• EB70-MC-10.211 — PPCOT, 2ª Ed, 2020
• Capítulo IV, §4.3 — Componente Detalhado do Planejamento
• Capítulo III, §3.3 — Fatores Operacionais e da Decisão (MITeMeTeC)
• Anexo A — Exame de Situação do Comandante

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Desenvolvido para apoio à decisão e suporte ao planejamento operacional da Força Terrestre.