Projetos

Motor de regras

Regras de desconto e elegibilidade como dados, com o motivo de cada decisão.

Regra de negócio escrita como given aninhado vira um arquivo que ninguém quer tocar: a décima regra é a exceção da terceira, e a ordem importa sem que ninguém saiba por quê. Um motor de regras transforma cada regra num dado com nome, condição e efeito — e a decisão passa a vir com a lista do que se aplicou.

Peça	O que ela exercita
lambda como dado	a condição e o efeito de cada regra
prioridade explícita	a ordem deixa de ser a do arquivo
o relatório da decisão	quem liga no suporte pergunta por quê
`exclusiva`	a regra que, quando vale, impede as outras

Estrutura#

text

motor-descontos/
  src/
    regras.df      o catalogo — so dados
    motor.df       avaliar, na ordem de prioridade
  tests/
    regras_test.df  um trial por regra

forge.toml

[project]
name = "motor-descontos"
version = "0.1.0"
description = "Descontos como regras"
entry = "src/main.df"
dataforge = ">=1.1"

[dependencies]

[scripts]
start = "run src/main.df"
test = "test tests/"

O núcleo#

Este bloco roda sozinho — copie para um arquivo e rode dataforge run. Ele termina com assert, e é assim que esta página é conferida a cada build.

src/motor.df

action regra(nome, prioridade, quando, desconto, exclusiva := no):
    yield {"nome": nome, "prioridade": prioridade, "quando": quando,
           "desconto": desconto, "exclusiva": exclusiva}

REGRAS := [
    regra("black-friday", 1, lambda p: p["data"] is "2026-11-27", 0.30, yes),
    regra("primeira-compra", 2, lambda p: p["compras_antes"] is 0, 0.10),
    regra("carrinho-grande", 3, lambda p: p["total"] bigger_eq 500, 0.05),
    regra("fidelidade", 4, lambda p: p["compras_antes"] bigger_eq 10, 0.08)
]

action avaliar(pedido, regras):
    aplicadas := []
    cycle r in sorted(regras, lambda a: a["prioridade"]):
        given r["quando"](pedido):
            aplicadas.append(r)
            given r["exclusiva"]:
                halt
    // desconto composto, com teto: dois descontos de 50% nao sao 100%
    fator := 1.0
    cycle r in aplicadas:
        fator := fator * (1 - r["desconto"])
    desconto := min(1 - fator, 0.35)
    yield {"total": round(pedido["total"] * (1 - desconto), 2),
           "desconto": round(desconto, 4),
           "porque": aplicadas >> morph r: r["nome"]}

novo := avaliar({"data": "2026-09-21", "compras_antes": 0, "total": 600}, REGRAS)
out novo
assert novo["porque"] is ["primeira-compra", "carrinho-grande"]
assert novo["total"] is 513.0

bf := avaliar({"data": "2026-11-27", "compras_antes": 12, "total": 600}, REGRAS)
assert bf["porque"] is ["black-friday"]
assert bf["total"] is 420.0

O teste#

No projeto, a regra mora em src/ e o teste a importa pelo caminho relativo — dataforge test tests/ descobre o arquivo sozinho.

tests/nucleo_test.df

adopt ../src/motor as M

crucible "descontos":
    trial "o teto segura a soma":
        p := {"data": "2026-09-21", "compras_antes": 12, "total": 1000}
        expect M.avaliar(p, M.REGRAS)["desconto"] smaller_eq 0.35

    trial "a exclusiva impede as outras":
        p := {"data": "2026-11-27", "compras_antes": 0, "total": 1000}
        expect M.avaliar(p, M.REGRAS)["porque"] is ["black-friday"]

As decisões#

Decisão	Sem ela
prioridade é um campo	reordenar o arquivo muda o preço cobrado
o resultado traz `porque`	o suporte não consegue explicar um preço
teto no desconto composto	três regras somadas dão 120% e o pedido sai com preço negativo
regra exclusiva para a avaliação	a Black Friday soma com o cupom que ela devia substituir

Para ir além#

Carregue as regras de um arquivo — a condição vira uma expressão avaliada com Arcane.Dsl.
Registre cada decisão com porque para auditoria.
Teste por propriedade: nenhum pedido sai com total negativo — Propriedades.

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