feat(ai): pipeline assincrono — transcricao, analise, prompts (fase 20)

Sub-fase B do modulo de IA: novo servico apps/ai-worker (poll + FOR UPDATE
SKIP LOCKED) processa AIJob de TRANSCRIPTION/ANALYSIS disparados
automaticamente apos uma gravacao ficar disponivel, respeitando a cascata
de privacidade Tenant>Queue>Campaign e o entitlement do Plan. Transcricao
separa o WAV estereo em 2 canais (parser proprio, sem ffmpeg) e transcreve
cada perna independente; analise sempre redige dados sensiveis antes de
sair pro provider e valida o resultado contra o schema antes de persistir.
CRUD de AIPromptTemplate/AIPromptVersion em apps/api.

Testado ponta a ponta contra o worker real em Docker e Postgres real com
RLS (cascata de privacidade em 3 cenarios, WAV sintetico real no object
storage, claim/retry/dead-letter reais) — chamada de rede contra
OpenAI/Anthropic continua nunca exercitada (mesma restricao de rede desde
o Provider Layer). Detalhes em docs/AI_PIPELINE.md.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01X1HxY46WGU4G1zmVDNKcWw

docs/AI_PIPELINE.md

@@ -0,0 +1,118 @@
+# AI Pipeline (agente.md secao 104-116)
+
+Sub-fase B da fase de IA: transforma o Provider Layer (PHASE 19, ver
+`docs/AI_PROVIDERS.md`) num pipeline assíncrono de verdade — transcrição e
+análise de chamadas, disparado sozinho depois que uma gravação fica
+disponível.
+
+## Onde cada peça mora
+
+- `packages/ai/src/privacy.ts` — cascata Tenant > Queue > Campaign (secao
+  122), pura, sem I/O.
+- `packages/ai/src/retry.ts` — backoff exponencial + dead-letter (secao
+  108), pura.
+- `packages/ai/src/call-analysis-schema.ts` — schema JSON + validação
+  manual do resultado de análise (secao 112-113).
+- `packages/ai/src/wav-stereo-split.ts` — separa um WAV estéreo em dois
+  WAV mono (canal 0 = perna onde `record_session` foi chamado/"cliente",
+  canal 1 = perna bridgeada/"agente" — convenção não confirmada contra
+  áudio real distinguível nesta sessão, só com tons sintéticos).
+- `apps/freeswitch-events/src/ai-trigger.ts` — decide, no momento em que
+  uma gravação fica `AVAILABLE`, se vira um `AIJob(TRANSCRIPTION)`.
+  Chamado a partir de `recording.ts` logo depois do `Recording.create`.
+- `apps/ai-worker/` — serviço novo (Docker, `tsx` direto, mesmo padrão de
+  `apps/predictive-dialer`): tick a cada `AI_WORKER_TICK_INTERVAL_MS`
+  (default 5s), reserva até `AI_WORKER_JOBS_PER_TICK` (default 5) jobs
+  pendentes por tenant com `FOR UPDATE SKIP LOCKED`, processa
+  TRANSCRIPTION/ANALYSIS, marca COMPLETED ou aplica retry/dead-letter.
+- `apps/api/src/ai/ai-prompts.controller.ts` — CRUD de
+  `AIPromptTemplate`/`AIPromptVersion` (secao 114-116), mesma RLS híbrida
+  GLOBAL/tenant dos providers/models.
+
+## Decisão de disparar (ou não) um job
+
+Duas checagens independentes, as duas precisam passar (`ai-trigger.ts`):
+
+1. **Entitlement do Plan** (`aiEnabled` + `aiTranscriptionEnabled`) — "essa
+   conta contratou IA?". Não-lançante via `isFeatureEnabled` (novo em
+   `packages/entitlements`), porque isto é uma decisão em background, não
+   uma requisição HTTP que deveria retornar 403.
+2. **Cascata de privacidade** Tenant > Queue > Campaign (secao 122) —
+   "esse tenant/fila/campanha específica autorizou processar ESTA
+   chamada?".
+
+O job de ANALYSIS nunca é criado de cara — só depois que o job de
+TRANSCRIPTION correspondente completa com sucesso, reconsultando a mesma
+cascata (a config pode ter mudado entre os dois).
+
+## Resolução de provider/modelo
+
+agente.md não especifica um algoritmo de seleção quando o tenant tem
+múltiplos providers/modelos com a mesma capability. Política adotada
+(`apps/ai-worker/src/provider-resolution.ts`): prefere BYOK do próprio
+tenant sobre o provider GLOBAL da plataforma; dentro de cada grupo, o
+primeiro `AIModel` habilitado com a capability pedida, por `createdAt`.
+Sem heurística de custo/qualidade ainda — revisar se precisar de algo mais
+rico (ex.: fallback em cadeia, menor custo).
+
+## Resolução de prompt template (análise)
+
+`Campaign.analysisPromptTemplateId` sobrescreve quando setado; senão o
+primeiro `AIPromptTemplate` de `purpose=ANALYSIS` com versão ativa,
+preferindo um template do próprio tenant sobre o padrão GLOBAL. Se nada
+for encontrado, o job de ANALYSIS falha com uma mensagem clara ("nenhum
+template configurado") e segue o retry/dead-letter normal — não é um
+crash, é uma configuração pendente do admin do tenant.
+
+## Redação de dados sensíveis
+
+O texto da transcrição sempre passa pelo `SensitiveDataRedactor` (secao
+123) antes de sair pro `provider.analyze()`, **independente** do nível de
+privacidade — o nível de privacidade controla SE a análise roda, nunca O
+QUE é enviado quando roda. Defesa em profundidade.
+
+## Limitação conhecida: Campaign só pode opt-in, nunca opt-out
+
+`Campaign.aiTranscriptionEnabled`/`aiAnalysisEnabled` são dois booleanos
+independentes (existiam desde a fase Campaigns, secao 63), não o mesmo
+enum de 3 níveis de `Tenant`/`Queue`. Uma campanha não consegue forçar
+`AI_OFF` explicitamente quando o tenant/fila já tem um nível mais
+permissivo — só pode ligar mais IA, nunca desligar. Como "opt-in" é a
+direção mais segura por padrão, aceitável por agora.
+
+## O que foi testado de verdade nesta sessão
+
+Restrição de rede desta sessão continua valendo: só o servidor git é
+autorizado, nenhuma chamada real saiu pra OpenAI/Anthropic. Testado ao
+vivo, contra o container `b2bcall-ai-worker` rodando de verdade (não
+mocks) e Postgres real com RLS:
+
+- Cascata de privacidade + entitlement, 3 cenários reais: tenant
+  permissivo → job criado; `tenant.aiPrivacyLevel=AI_OFF` → nenhum job;
+  privacidade permitindo mas `Plan.aiEnabled=false` → nenhum job (o
+  entitlement bloqueia mesmo quando a privacidade libera).
+- `splitStereoWav` com um buffer sintético: valores extremos
+  (±32767/-32768), zero, negativo, todos de-interleaved corretamente;
+  header malformado lança como esperado.
+- `retry.ts`/`privacy.ts`/`call-analysis-schema.ts`: backoff exponencial
+  com teto, dead-letter no limite exato, cascata de privacidade nos 3
+  níveis, validação aceitando/rejeitando resultado de análise conforme
+  schema.
+- Pipeline completo ponta a ponta: WAV estéreo sintético real gravado no
+  object storage local, `Recording` real `AVAILABLE`, `AIJob` real
+  reservado via `FOR UPDATE SKIP LOCKED` pelo worker rodando em Docker,
+  download+split+resolução de provider bem-sucedidos, chamada de rede
+  real tentada contra uma porta loopback fechada (`http://127.0.0.1:1` —
+  nunca sai da máquina), falha real (`fetch failed`), retry com backoff
+  de 30s, dead-letter exatamente na 2ª tentativa configurada.
+- `processAnalysisJob` com uma transcrição semeada manualmente: resolveu
+  template, resolveu provider, redigiu o texto, tentou a chamada real,
+  falhou da mesma forma esperada.
+
+**Nunca exercitado**: a chamada de rede de verdade contra a API da OpenAI
+ou Anthropic (mesma restrição desde o Provider Layer); o encadeamento
+automático TRANSCRIPTION→ANALYSIS após uma transcrição *bem-sucedida* (só
+dá pra testar a criação do job de ANALYSIS a partir de uma transcrição
+semeada manualmente, já que nenhuma transcrição real chega a completar sem
+rede); a convenção de canal 0/1 contra áudio real distinguível (só tons
+sintéticos).