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name: due-diligence-transnacional
description: >
  Orquestra investigação de due diligence de pessoa física em bases públicas
  americanas (FEC, LDA, FARA, registros corporativos estaduais,
  OpenCorporates, imprensa). Otimizado para alvos brasileiros; suporta
  qualquer nacionalidade quando o alvo possui vínculo com os EUA. Use quando
  o usuário pedir para investigar, fazer due diligence, "checar" ou
  "rastrear" alguém em bases americanas; quando mencionar nomes
  latino-americanos com possível atividade nos EUA (offshores, doações,
  lobby, refinarias, real estate em Miami); ou quando pedir um dossiê
  estruturado a partir de um nome. Aciona sub-skills especializadas e
  produz PDF final com fontes citadas e níveis de confiança.
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# Due Diligence Transnacional — Orquestrador

## Quando ativar

Ative quando o usuário disser algo como:
- "Investigar Fulano nas bases dos EUA"
- "Quero rastrear se X tem empresa nos EUA"
- "Faz due diligence em Y"
- "Cruza o nome Z com FEC, lobby, FARA"
- Comando explícito: `/investigar "Nome"`

## Quando NÃO ativar

- Alvo sem nenhum vínculo documentado com os EUA → pipeline não terá resultados
- OSINT visual (foto, vídeo) → use `osint-investigation`
- Pessoa sem relevância pública → recusar e explicar (vide `references/ethical-guardrails.md`)

## Pipeline (5 estágios)

### Estágio 1 — Coletar contexto do alvo

Pergunte ao usuário:
1. Nome completo do alvo (em português ou inglês)
2. Ocupação/empresa principal
3. Cidade/estado de residência (se conhecida)
4. Parentes diretos (cônjuge, pais, filhos) se relevantes
5. Razão jornalística para a investigação (vai para o log do projeto)
6. Bases prioritárias (default: todas)

Salve em `cases/<slug-do-alvo>/target.yaml`. Schema em
`schemas/target.schema.json`.

### Estágio 2 — Expandir variações de identidade

Acione a sub-skill `expand-brazilian-identity` passando o `target.yaml`.
Output: `identity-variations.json` (schema em
`schemas/identity-variations.schema.json`).

**STOP — revisão humana obrigatória.** Mostre as variações ao usuário e
pergunte se quer adicionar/remover. Não avance sem confirmação explícita.

### Estágio 3 — Buscas em paralelo

Para cada base na lista de prioridades, dispare a sub-skill correspondente
**como sub-agente** (contexto isolado, ferramentas só do necessário):

| Base                       | Sub-skill                  |
|----------------------------|----------------------------|
| FEC                        | `search-fec`               |
| LDA + FARA                 | `search-lobby-fara`        |
| Florida / Delaware / Texas | `search-state-corps`       |
| OpenCorporates             | `search-opencorporates`    |
| Imprensa BR + EUA          | `search-news-archive`      |

Cada sub-skill recebe `identity-variations.json` e produz
`findings/<base>.json`. Use sub-agentes para isolar contexto — cada sub-skill
roda com escopo estreito e contexto independente.

### Estágio 4 — Triangular achados

Acione `triangulate-findings` passando todos os `findings/*.json`.
Output: `findings-consolidated.json` com:
- Coincidências de endereço entre achados
- Coincidências de data de incorporação
- Pessoas vinculadas que aparecem em mais de uma base
- Flags de confiança elevada (≥ 2 fontes primárias)
- Lacunas identificadas (ex: "FARA não retornou — possível buscar manualmente")

**STOP — revisão humana obrigatória.** Mostre o JSON consolidado.
Pergunte se há achado a remover ou contexto a adicionar.

### Estágio 5 — Gerar dossiê PDF

Acione `generate-dossier-pdf` com `findings-consolidated.json`.
Output: `dossier.pdf` em `cases/<slug-do-alvo>/`.

Estrutura do dossiê (vide `templates/dossier_template.py`):
1. Capa + metadados da consulta
2. Resumo executivo (gerado pelo modelo a partir dos achados)
3. Metodologia
4. Variações de identidade buscadas
5. Achados por base (com fonte + nível de confiança)
6. Triangulações
7. Lacunas e próximas frentes
8. Contexto legal aplicável (§ 30121 etc.)
9. Apêndice com timestamps de todas as consultas

## Ferramentas MCP disponíveis

Antes de disparar sub-skills, verifique quais MCP servers estão ativos nesta sessão.
A presença de ferramentas MCP muda como as sub-skills executam as buscas.

| MCP server | Ferramentas-chave | Impacto |
|------------|------------------|---------|
| `fec-mcp` | `mcp__fec-mcp__search_contributions` e outros | Sub-skill `search-fec` opera em Nível 1 (direto, estruturado) |
| `osint-investigation` | `mcp__osint-investigation__*` | Sub-skill `search-fec` opera em Nível 2; outras sub-skills ganham capacidade OSINT adicional |
| Nenhum | — | Sub-skills usam scripts Python como fallback (Nível 3) |

**Ao iniciar cada sub-agente, informe explicitamente quais MCP tools estão
disponíveis.** Isso permite que a sub-skill escolha o nível de execução correto
sem precisar re-detectar.

Instruções de instalação dos servidores MCP em `docs/setup.md` →
"Ferramentas opcionais (MCP)".

## Princípios para o orquestrador

- Nunca pule estágios. Se uma sub-skill falhar, registre a falha no JSON
  com `{"status": "error", "reason": "..."}` — isso vira "lacuna" no dossiê.
- Não reinterprete achados das sub-skills. O orquestrador só consolida.
- Toda comunicação com o usuário em **português** ou em **inglês** se o usuário digitar.
- Antes de gerar o PDF, sempre confirmar a lista de achados com o usuário.

## Referências

- `references/methodology.md` — metodologia detalhada
- `references/confidence-levels.md` — escala de confiança
- `references/ethical-guardrails.md` — quando recusar uma investigação