Taco API Explorer: Adicionando inteligência de dados à maior tabela nutricional do Brasil

Fala, pessoal!

Gostaria de compartilhar as evoluções que implementamos no Taco API Explorer. Para quem não conhece, o projeto visa democratizar o acesso aos dados da Tabela TACO (Unicamp), mas percebemos que o público precisava de mais do que apenas "dados brutos" — eles precisavam de contexto.

As principais implementações de UX e Engenharia:

Normalização de Radar Chart: Resolvemos o problema de escala em gráficos de radar (onde nutrientes como Ferro esmagavam os outros visualmente) criando uma camada de dados visuais limitada a 100% do VD, mantendo os valores reais (ex: 1200%) no Tooltip.

Arquitetura de Estado com Zustand: Implementamos persistência híbrida. O histórico de consultas da IA fica na memória da sessão, enquanto os alimentos favoritos são persistidos via localStorage através do middleware do Zustand, garantindo performance e privacidade.

Engine de PDF Vetorial: Integração com @react-pdf/renderer para gerar relatórios nutricionais e tabelas no padrão ANVISA diretamente no cliente, sem onerar o servidor.

Lógica de Perfis Nutricionais: Criamos um dicionário dinâmico de Valores Diários (VD). Agora a "densidade nutritiva" de um alimento é recalculada instantaneamente se o usuário trocar o perfil de "Atleta" para "Criança", por exemplo.

Insight de Volume: Implementamos um algoritmo simples de proporção calórica para educar o usuário sobre densidade energética (ex: "Você precisaria comer 5x mais desse alimento para ter as calorias daquele").

O projeto continua gratuito e com API aberta para quem quiser integrar em seus próprios sistemas. 🚀

Link do projeto: taco.codivatech.com
Documentação OpenAPI: taco.codivatech.com/developer/docs

O que acharam dessas novas funcionalidades? Feedbacks são muito bem-vindos!