'use client'; import { useMemo } from 'react'; import { useQuery } from '@tanstack/react-query'; import Link from 'next/link'; import { apiFetch } from '../../../lib/api'; import { useSession } from '../../../components/session-provider'; interface Decision { id: string; title: string; impact: string | null; status: string; rationale: string | null; tags: string[]; createdAt: string; } interface Observation { id: string; metric: string; value: string; subjectType: string; createdAt: string; observedAt: string | null; } interface Task { id: string; status: string; priority: string | null; tags: string[]; createdAt: string; } const STYLE_INDICATORS = [ { id: 'decisiveness', label: 'Decisivitate', desc: 'Cât de rapid și ferm iei decizii' }, { id: 'risk', label: 'Toleranță la risc', desc: 'Preferința pentru soluții conservatoare vs. îndrăznețe' }, { id: 'planning', label: 'Orientare spre planificare', desc: 'Task-uri cu due date vs. spontane' }, { id: 'collaboration', label: 'Orientare colaborativă', desc: 'Decizii cu stakeholders vs. autonome' }, { id: 'documentation', label: 'Documentare', desc: 'Cât de detaliat documentezi deciziile și observațiile' }, { id: 'consistency', label: 'Consistență', desc: 'Regularitatea logării datelor personale' }, ]; export default function DigitalTwinPage() { const { activeTenant } = useSession(); const tenantId = activeTenant?.tenantId ?? ''; const { data: decisions = [] } = useQuery({ queryKey: ['dt-dec', tenantId], queryFn: () => apiFetch('/v1/decisions?limit=200', { tenantId }), enabled: Boolean(tenantId), staleTime: 120_000 }); const { data: observations = [] } = useQuery({ queryKey: ['dt-obs', tenantId], queryFn: () => apiFetch('/v1/observations', { tenantId }), enabled: Boolean(tenantId), staleTime: 120_000 }); const { data: tasks = [] } = useQuery({ queryKey: ['dt-tasks', tenantId], queryFn: () => apiFetch('/v1/tasks?limit=500', { tenantId }), enabled: Boolean(tenantId), staleTime: 120_000 }); const profile = useMemo(() => { const totalDecisions = decisions.length; const documentedDecisions = decisions.filter((d) => d.rationale && d.rationale.length > 20).length; const highImpact = decisions.filter((d) => d.impact === 'high' || d.impact === 'critical').length; const tasksWithDue = tasks.filter((t) => t.dueDate !== undefined).length; const urgentTasks = tasks.filter((t) => t.priority === 'urgent').length; const obsLast30 = observations.filter((o) => (Date.now() - new Date(o.observedAt ?? o.createdAt).getTime()) < 30 * 86400_000).length; const scores: Record = { decisiveness: Math.min(100, totalDecisions * 5), risk: highImpact > 0 && totalDecisions > 0 ? Math.min(100, Math.round((highImpact / totalDecisions) * 200)) : 30, planning: tasks.length > 0 ? Math.min(100, Math.round((tasksWithDue / tasks.length) * 100)) : 50, collaboration: totalDecisions > 0 ? Math.min(100, Math.round((documentedDecisions / totalDecisions) * 100)) : 0, documentation: totalDecisions > 0 ? Math.min(100, Math.round((documentedDecisions / totalDecisions) * 100)) : 0, consistency: Math.min(100, obsLast30 * 5), }; return scores; }, [decisions, observations, tasks]); return (

Digital Twin

Model de preferințe și stil decizional — derivat din comportamentul tău în CEO OS.

Limitări obligatorii: Modelul este derivat exclusiv din datele auto-raportate în CEO OS. Nu predice comportamentul viitor. Nu actionează autonom. Explică probabilități observate, nu certitudini. Scorurile sunt orientative — nu se folosesc pentru evaluarea altor persoane.

{/* Style profile */}

Profil stil decizional

{STYLE_INDICATORS.map((ind) => { const score = profile[ind.id] ?? 0; return (

{ind.label}

{ind.desc}

{score}%
); })}
{/* Context */}

{decisions.length}

decizii logate

{observations.length}

observații personale

{tasks.length}

taskuri în sistem

Îmbunătățește modelul

Cu cât loghezi mai multe decizii cu rațional și observații personale, cu atât modelul devine mai precis.

Adaugă decizii → Loghează observații → Performance Coach →
); }