Guardado en BD: 2025-12-08 19:11:30+00 (hora de Canarias)
Mostrado en tu cliente: 2025-12-08 16:11:30-03 (convertido a Paraguay, 3 horas menos)
Ambas representan el MISMO momento en el tiempo, solo que en zonas horarias diferentes.
🌍 Resumen del Sistema
Componente Zona Horaria Estado
PostgreSQL (almacenamiento) +00 Atlantic/Canary ✅ CORRECTO
Backend FastAPI Atlantic/Canary ✅ CORRECTO
Frontend (usuario) Local del navegador ✅ CORRECTO (convierte automáticamente)
Tu cliente PostgreSQL -0300 Paraguay ℹ️ Solo afecta cómo VES las fechas
💡 Conclusión
1. PostgreSQL (Base de Datos)
Variables de entorno: TZ=Atlantic/Canary y PGTZ=Atlantic/Canary
Configurado en todos los archivos Docker: docker-compose.yml, docker-compose.prod.yml, docker-stack.yml
2. Backend (FastAPI/Python)
Configuración de zona horaria al inicio de main.py
Conexión a PostgreSQL con parámetro de timezone
Event listener que establece timezone en cada conexión a la BD
Variable de entorno: TZ=Atlantic/Canary
3. Frontend (React)
Ya estaba usando fechas locales correctamente con el constructor new Date(year, month, day)
4. Migración SQL
Creado set_timezone_canary.sql para actualizar la BD existente
Backend v1.2.11:
Nueva Funcionalidad - Control de Generación de PDF:
Campo nuevo: generate_pdf en modelo Checklist (Boolean, default: True)
Lógica modificada: Al completar inspección se verifica si el checklist tiene habilitada la generación de PDF
Comportamiento:
Si generate_pdf = True → Se genera y guarda el PDF automáticamente
Si generate_pdf = False → No se genera PDF, pdf_url queda en NULL
Logs informativos: Muestra en consola si el PDF se generó o se omitió
Frontend v1.3.8:
Interfaz para Control de PDF:
Checkbox nuevo en modal de edición de checklist: "Generar PDF automáticamente al completar inspección"
Estado por defecto: Activado (mantiene comportamiento actual)
Persistencia: El valor se guarda en la base de datos al editar checklist
Dónde está:
Admin → Checklists → Click en "✏️ Editar" de cualquier checklist
Debajo del checkbox de "Habilitar sistema de puntuación"
He implementado el sistema de 3 estados para el requisito de fotos/archivos que solicitaste.
Problema Original:
Solo había 2 estados:
✅ Permitir fotos (checkbox activado)
❌ No permitir fotos (checkbox desactivado)
Faltaba: Fotos opcionales vs obligatorias
Solución Implementada:
3 Estados disponibles:
🚫 No permitir adjuntos (photo_requirement = 'none')
No se muestra el input de fotos
El mecánico NO puede adjuntar archivos
📎 Opcional (photo_requirement = 'optional')
Se muestra el input de fotos
El mecánico PUEDE adjuntar si lo desea
No es obligatorio para continuar
⚠️ Obligatorio (photo_requirement = 'required')
Se muestra el input de fotos con etiqueta "OBLIGATORIO"
El mecánico DEBE adjuntar al menos 1 archivo
Validación bloquea continuar sin adjuntos
🎯 Nueva Funcionalidad Completa
Se ha implementado un sistema de chat conversacional con IA que permite adjuntar archivos (imágenes y PDFs), similar a ChatGPT, con prompt personalizable y envío completo al webhook.
📋 Características Implementadas
1. Adjuntar Archivos en el Chat
✅ Botón 📎 para adjuntar archivos
✅ Soporte para imágenes (JPG, PNG, etc.) y PDFs
✅ Preview de archivos adjuntos antes de enviar
✅ Eliminación individual de archivos adjuntos
✅ Múltiples archivos por mensaje
✅ Validación de tipos de archivo
2. Procesamiento Backend de Archivos
✅ Endpoint modificado para recibir FormData con archivos
✅ PDFs: Extracción automática de texto con pypdf
✅ Imágenes: Conversión a base64 para Vision AI
✅ Análisis combinado de texto + imágenes
✅ Límite de 2000 caracteres por PDF para optimizar
3. Integración con IA
✅ OpenAI Vision: Soporte multimodal (texto + imágenes)
✅ Gemini: Soporte de imágenes y texto
✅ Contexto enriquecido con archivos adjuntos
✅ Prompts adaptados según tipo de archivo
4. Custom Prompt por Checklist
✅ Campo assistant_prompt configurable por pregunta
✅ Campo assistant_instructions para instrucciones adicionales
✅ Control de longitud de respuesta (short/medium/long)
✅ Contexto automático del vehículo en cada mensaje
5. Persistencia del Chat
✅ Nuevo campo chat_history en modelo Answer
✅ Migración SQL: add_chat_history_to_answers.sql
✅ Guardado automático del historial completo
✅ Restauración del chat al reabrir
6. Envío al Webhook (n8n)
✅ Todos los chats incluidos en send_completed_inspection_to_n8n()
✅ Campo chat_history en cada respuesta del webhook
✅ Incluye metadata de archivos adjuntos
✅ Tipo de pregunta identificado en webhook
✅ Datos completos para análisis posterior
- Implementado soft delete para preguntas
- Nuevas columnas: is_deleted (boolean), updated_at (timestamp)
- Migración SQL: add_soft_delete_to_questions.sql
- Endpoint DELETE marca preguntas como eliminadas en lugar de borrarlas
- GET /api/checklists/{id} filtra preguntas eliminadas (is_deleted=false)
- Validación de subpreguntas activas antes de eliminar
- Índices agregados para optimizar queries
- Mantiene integridad de respuestas históricas y PDFs generados
- Permite limpiar checklists sin afectar inspecciones completadas
