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- todas as sessões abertas, em todos os aparelhos;
- favoritos, histórico de buscas (inclusive as miniaturas das fotos buscadas) e opiniões sobre resultados salvos na conta;
- as peças do Meu Closet, as Cápsulas e os pedidos ao Estilista;
- o vínculo com lojas parceiras, se a conta for de loja (o catálogo da loja não é afetado).
Neste aparelho, favoritos, histórico e opiniões também são apagados. Métricas de uso sem vínculo com a sua conta não identificam você. Saiba mais na política de privacidade.
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Gere códigos de 1 ou 2 meses de um plano. Cada código vale uma vez; a pessoa resgata em Perfil → Meu plano → "Tenho um código".
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Painel da loja
Como consumidoras interagem com os produtos da sua loja dentro do Fashion Finder.
Avaliação humana (Muito bom/Aceitável/Ruim) e latência fim-a-fim de toda a amostra. O detalhe técnico por camada (provider, detecção, ranking, catálogo) está na aba Diagnóstico.
A IA conseguiu analisar a foto de verdade, ou a busca precisou do modo aproximado (sem IA)?
Detalhes técnicos
Uso do campo "Quer igual, mas com alguma diferença?": quantas vezes foi enviado, quanto foi entendido e o que as pessoas escrevem. Eventos de QA ficam fora.
UM botão agrupa os 2 CSVs desta homologação (nunca inclui foto pessoal, vetor de embedding ou chave/segredo). Exports de catálogo/taxonomia ficam na aba Catálogo — item 17.3, sem duplicar exports entre abas.
Exportar Homologação
Ferramenta interna de backfill — processa em lotes pequenos, retomável, nunca reprocessa quem já está pronto. Só roda no Preview (nunca em Production, verificado no servidor).
Cada gap mostra um TIPO (item 16) em vez de um "sem cobertura" genérico: catalog_coverage (nada coletado ainda), taxonomy_modeling (taxonomia não distingue o conceito), availability (produto existe mas está fora de estoque), normalization (categoria da loja não reconhecida).
Completude do dado ESTRUTURADO coletado — pergunta diferente de "existe o produto?" (card Gaps acima). embeddingStatus=ready significa só que o vetor foi calculado, nunca que o produto está disponível pra compra agora.
Um CSV com os produtos do catálogo (nome, loja, preço, disponibilidade, categoria, cor e demais atributos) — nunca inclui vetor de embedding, segredos ou dados pessoais.
Exportar CatálogoO Gemini respondeu com sucesso, precisou reintentar, ou a busca caiu no modo aproximado (sem IA nenhuma)?
Dado que o provider respondeu, a IA chegou a uma categoria válida pra filtrar o catálogo? A pessoa precisou corrigir?
Dado que havia categoria válida, o ranking encontrou o produto certo? Recall@1/Recall@5/MRR/falsos positivos — só sobre buscas reais (nunca approximate).
Dado que o ranking rodou, havia produto real o bastante pra responder? Adequada (3+ resultados) / limitada (1-2) / sem cobertura — nunca um único "cobertos/não cobertos" ambíguo.
Cada busca feita nesta aba fica registrada aqui (no navegador, nunca em /tmp do servidor) — searchId, resultado, stage, status HTTP, latência, tentativas e motivo de fallback por chamada. Nenhuma imagem ou segredo é guardado.