feat: Introduce bot-digitador service for automated data entry in Integración Total. Add CLI and GUI interfaces for CSV processing, implement auto-start functionality on Windows, and enhance README with setup instructions and usage details. Include necessary configurations in docker-compose for service integration.

services/poblacion_apta/domain/verificador_st/__init__.py

@@ -3,6 +3,7 @@ from domain.verificador_st.pipeline import (
   consolidado_to_records,
   export_no_aptos_csv,
   export_paso_bot_csv,
+  export_todos_csv,
   process_cleaning_sources,
 )
 
@@ -10,5 +11,6 @@ __all__ = [
   "consolidado_to_records",
   "export_no_aptos_csv",
   "export_paso_bot_csv",
+  "export_todos_csv",
   "process_cleaning_sources",
 ]

services/poblacion_apta/domain/verificador_st/core.py

@@ -51,6 +51,8 @@ TABLA_MODERADORA = {
     2025: {4700, 19200, 50300},
     2026: {5000, 20100, 52800},
 }
+# Todos los montos de la tabla; la clasificación no filtra por año.
+VALORES_MODERADORA = {v for vals in TABLA_MODERADORA.values() for v in vals}
 
 # Longitudes según tabla entregada por el usuario.
 # Los tipos marcados como alfanuméricos permiten letras y números.
@@ -554,14 +556,15 @@ def normalizar_autorizacion(valor):
 
 def separar_copago_moderadora(valor, anio):
     """
-    Si el valor coincide con tabla moderadora del año => cuota_moderadora.
-    Si no coincide => copago.
+    Si el valor coincide con cualquier cuota de la tabla (sin importar el año)
+    => cuota_moderadora. Si no coincide => copago.
+    El parámetro anio se conserva por compatibilidad de firma.
     """
     monto = to_int(valor, default=0)
     if monto == 0:
         return 0, 0
 
-    if anio in TABLA_MODERADORA and monto in TABLA_MODERADORA[anio]:
+    if monto in VALORES_MODERADORA:
         return 0, monto
 
     return monto, 0

services/poblacion_apta/domain/verificador_st/pipeline.py

@@ -223,3 +223,21 @@ def export_no_aptos_csv(rows: list[dict[str, Any]]) -> str:
     df = df.rename(columns=CSV_FINAL_IT_RENAME)
     df = df.reindex(columns=headers)
   return df.to_csv(sep="|", index=False, encoding="utf-8-sig")
+
+
+def export_todos_csv(rows: list[dict[str, Any]]) -> str:
+  """CSV pipe-separated con todas las filas (aptos y no aptos) e OBSERVACION."""
+  headers = [*CSV_FINAL_IT_HEADERS, "OBSERVACION"]
+  if not rows:
+    df = pd.DataFrame(columns=headers)
+  else:
+    df = pd.DataFrame(rows)
+    for c in COLUMNAS_FINAL_IT:
+      if c not in df.columns:
+        df[c] = ""
+    if "OBSERVACION" not in df.columns:
+      df["OBSERVACION"] = ""
+    df = df.reindex(columns=[*COLUMNAS_FINAL_IT, "OBSERVACION"]).fillna("")
+    df = df.rename(columns=CSV_FINAL_IT_RENAME)
+    df = df.reindex(columns=headers)
+  return df.to_csv(sep="|", index=False, encoding="utf-8-sig")