Um assistente inteligente para jogadores de Clash of Clans, com conhecimento detalhado sobre tropas, defesas, heróis, feitiços, estratégias de ataque e atualizações do jogo. Desenvolvido com LangChain, OpenAI GPT-4o, Streamlit e uma base de dados construída via web scraping.

Este projeto tem como objetivo oferecer uma interface interativa para que jogadores possam tirar dúvidas específicas sobre Clash of Clans — seja sobre estratégias de ataque, níveis de tropas por Centro de Vila (CV), eventos/atualizações recentes, ou até mesmo análise de imagens com informações visuais do jogo.

O diferencial do projeto está na combinação de:

• Classificação automática de perguntas por categoria
• Roteamento dinâmico de prompts para cadeias especializadas (LangChain)
• Persistência de histórico em SQLite
• Interação via chat com streaming de resposta
• Upload e análise de imagens com GPT-4o
• Entender o contexto da pergunta do usuário
• Filtrar dinamicamente as informações relevantes antes de gerar uma resposta
• Analisar imagens enviadas pelo jogador para entender o tipo de vila ou disposição das defesas
• Buscar notícias atualizadas na web, quando necessário, usando tools integradas via LangChain

Antes de enviar qualquer prompt ao modelo de linguagem, o sistema realiza uma filtragem prévia da base de dados com base em dois critérios principais:

1. Conteúdo da pergunta: O texto do usuário é analisado para identificar os tópicos relevantes (ex: tropas, CV, defesas).
2. Imagem enviada (se houver): Se uma imagem for incluída, ela é processada pelo modelo para identificar elementos visuais (como Torres Inferno, Layouts, etc.), permitindo respostas mais direcionadas ao contexto da vila exibida .

Essa filtragem garante que o modelo tenha acesso somente às informações relevantes, evitando respostas genéricas ou equivocadas.

A chain responsável por perguntas sobre novidades e atualizações do jogo utiliza a funcionalidade de tools do LangChain, que permite:

• Consultar mecanismos de busca em tempo real
• Capturar trechos de notícias e artigos relevantes
• Integrar a resposta com base no conteúdo encontrado na web

Esse recurso é ativado somente quando a base de dados local não possui informações suficientes, o que garante um bom equilíbrio entre precisão e atualidade.

Esses diferenciais tornam o assistente não apenas uma ferramenta útil, mas também uma demonstração prática de boas práticas no uso de LLMs , incluindo roteamento, uso de ferramentas, contexto multimodal e persistência de sessão.

• 📂 Classificação de perguntas: O modelo determina se o usuário está perguntando sobre ataque, CV, atualizações ou algo genérico.
• 🧩 Roteamento inteligente: Cada categoria é processada por uma chain específica.
• 💬 Chat com memória persistente: Cada sessão de usuário é registrada e salva.
• 📷 Upload de imagem com análise contextual: O usuário pode enviar imagens para análise contextual (ex: layout de vila).
• 🧽 Limpeza de histórico pela interface.
• 🧵 Respostas com streaming em tempo real.

# Clone o repositório
git clone https://github.com/skti-dev/coc-insights.git
cd coc-insights

# Crie e ative o ambiente virtual
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
.venv\Scripts\activate     # Windows

# Instale as dependências
pip install -r requirements.txt

# Crie um arquivo .env
touch .env

# Veja o arquivo env-example.txt para preencher o seu próprio .env

# Rode os arquivos dentro da pasta 'scripts' para fazer o web scraping e armazenar dentro de /data
python army_buildings.py
python army.py
python defenses.py

# A aplicação já está pronta e pode ser iniciada pelo comando do streamlit
streamlit run .\Home.py

• Clash of Clans Fandom Wiki
• LangChain Docs
• Streamlit Docs
• LangSmith Docs

• Melhorar a análise de imagem (classificação automática de vilas);
• Implementar feedback de usuário por resposta;
• Suporte para múltiplos idiomas;
• Dashboard de estatísticas de uso;

Criado por Augusto Seabra — LinkedIn