AutoDiag

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Ferramenta de diagnóstico OBD2 em Python para veículos 2015+ usando adaptadores ELM327 (USB, Bluetooth serial ou Wi-Fi). Lê códigos de falha (DTCs), coleta PIDs ao vivo, identifica o veículo pelo VIN, guarda o histórico em SQLite e oferece uma interface web local com acompanhamento do scan em tempo real.

Não tem um adaptador em mãos? autodiag scan --demo executa o fluxo completo com um veículo simulado — sem hardware nenhum.

Demo reproduzível

Esta captura foi gerada pela própria aplicação com o cenário determinístico P0171/P0300. Para reproduzir o mesmo fluxo localmente:

pip install autodiag
autodiag serve

Abra http://localhost:8000, entre em Scan, marque Modo demo e Sem análise IA, e clique em Iniciar Scan. Nenhum adaptador, chave de API ou acesso externo é necessário.

Evidências rápidas

Evidência	O que demonstra
Publicado no PyPI	Empacotamento e distribuição reais
136 funções de teste	DTCs, PIDs, VIN, histórico, providers e interface web
ruff + mypy + pytest na CI	Qualidade automatizada a cada mudança
autodiag scan --demo	Fluxo completo reproduzível sem hardware
CLI + FastAPI + SSE + SQLite	Produto vertical, não apenas uma chamada de LLM

O que ela faz hoje

• Leitura de DTCs (modo 03) via ELM327, com decodificação dos códigos P/C/B/U e consulta a uma base local com ~65 códigos comuns (descrição em português, severidade, sistema e causas prováveis).
• Limpeza de DTCs (modo 04), com confirmação.
• PIDs ao vivo (modo 01): RPM, velocidade, temperatura do motor e da admissão, posição da borboleta, MAF, fuel trim curto/longo B1, tensão da sonda O2 B1S1 e nível de combustível.
• Identificação do veículo: leitura do VIN (modo 09 02), decodificação local (WMI + ano-modelo) e enriquecimento opcional pela API pública da NHTSA (vPIC).
• Heurística de urgência (critico / atencao / informativo) baseada nos DTCs encontrados e em limites de PIDs (superaquecimento, fuel trim alto, MAF baixo).
• Modo demo (--demo na CLI e checkbox na web): adaptador simulado com um cenário realista de mistura pobre + falha de ignição (P0171/P0300), para testar a ferramenta inteira sem hardware.
• Análise opcional com IA, com qualquer modelo — Anthropic nativo (streaming + thinking adaptativo) ou qualquer endpoint OpenAI-compatible (OpenAI, OpenRouter, Groq, Together, vLLM, Ollama, LM Studio). A escolha é por variável de ambiente, sem editar código; --no-ai desativa.
• Histórico local em SQLite (~/.autodiag/history.db) com listagem e resumo estatístico (total, críticos, DTCs mais frequentes).
• Interface web (FastAPI + uvicorn) com página única e streaming do scan via Server-Sent Events, além de API JSON para histórico e consulta de DTCs.

Arquitetura

src/autodiag/
├── cli.py              # CLI (argparse): scan, history, summary, dtc, clear, serve
├── core/
│   ├── dtc.py          # Base local de DTCs (DTCInfo, lookup, severidade)
│   └── vehicle.py      # Decodificação de VIN (local + API NHTSA)
├── elm327/
│   ├── __init__.py     # Protocolo OBDReader + fábrica create_reader (real/simulado)
│   ├── reader.py       # Comunicação ELM327 (serial/Wi-Fi), decodificação de DTCs e PIDs
│   └── sim.py          # Adaptador simulado do modo demo
├── agents/
│   ├── provider.py     # Porta única para LLMs (Anthropic + OpenAI-compatible)
│   └── diagnostic.py   # Prompt de diagnóstico automotivo
├── db/
│   └── history.py      # Histórico de diagnósticos em SQLite
├── ui/
│   └── display.py      # Saída no terminal (rich): tabelas, painéis, status
└── web/
    ├── server.py       # FastAPI: página web, API JSON e stream SSE do scan
    └── static/         # index.html da interface web

Instalação

Direto do PyPI (Python 3.11+):

pip install autodiag
autodiag scan --demo   # experimente sem hardware

Para desenvolver, use uv:

git clone https://github.com/lucianoon/autodiag.git
cd autodiag
uv sync

Para usar a análise com IA (opcional), copie .env.example para .env e configure um modelo (também é lido de ~/.autodiag/.env). Veja Escolhendo o modelo — funciona com Anthropic, OpenAI, OpenRouter, Groq ou um servidor local como Ollama.

Uso

Com um adaptador ELM327 conectado ao veículo:

# Diagnóstico completo (detecta a porta automaticamente em macOS/Linux)
uv run autodiag scan

# Porta específica ou adaptador Wi-Fi
uv run autodiag scan --port /dev/cu.usbserial-1410
uv run autodiag scan --wifi 192.168.0.10

# Sem análise de IA
uv run autodiag scan --no-ai

# Apagar DTCs do veículo (pede confirmação)
uv run autodiag clear

Sem hardware, ainda funcionam:

# Fluxo de diagnóstico completo com veículo simulado (P0171 + P0300)
uv run autodiag scan --demo

# Consultar um código na base local
uv run autodiag dtc P0171

# Histórico e estatísticas dos diagnósticos salvos
uv run autodiag history --limit 20
uv run autodiag summary

# Interface web em http://localhost:8000
uv run autodiag serve --open

A detecção automática de porta funciona em Windows, Linux e macOS: as portas seriais do sistema são enumeradas via pyserial e filtradas por identificadores típicos de adaptadores ELM327 (chipsets CH340/CP210x/FTDI/PL2303 e nomes "OBDII"). Se o seu adaptador não for reconhecido, informe a porta com --port (ex.: COM3 no Windows, /dev/ttyUSB0 no Linux).

Escolhendo o modelo

O acesso ao LLM tem uma porta única (agents/provider.py) com dois backends atrás da mesma interface, escolhidos por variável de ambiente:

Variável	Valores
AUTODIAG_LLM_BACKEND	auto (padrão), anthropic, openai
AUTODIAG_MODEL	id do modelo; default claude-opus-5 ou gpt-4.1-mini
AUTODIAG_BASE_URL	endpoint OpenAI-compatible (também aceita OPENAI_BASE_URL)
AUTODIAG_API_KEY	credencial; cai para OPENAI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY

No modo auto: chave da Anthropic ⇒ backend anthropic; senão, base URL ou chave OpenAI ⇒ backend openai; sem nada, a análise por IA é pulada.

# Anthropic (backend nativo: streaming + thinking adaptativo)
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

# OpenAI
export OPENAI_API_KEY=sk-...

# OpenRouter, Groq, Together, DeepInfra, Fireworks…
export AUTODIAG_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
export AUTODIAG_API_KEY=sk-or-v1-...
export AUTODIAG_MODEL=meta-llama/llama-3.3-70b-instruct

# Ollama ou LM Studio local — sem credencial nenhuma
export AUTODIAG_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
export AUTODIAG_MODEL=llama3.1

O backend OpenAI-compatible exige um extra opcional:

pip install 'autodiag[openai]'

Para um scan pontual, --model sobrescreve o ambiente:

uv run autodiag scan --model claude-sonnet-5

Servidores locais normalmente não pedem credencial; quando há base URL e nenhuma chave, o cliente envia um placeholder — o servidor ignora o valor.

Testes

Os testes cobrem a lógica pura (decodificação de DTCs e PIDs com um reader falso, VIN, heurística de urgência e histórico com banco temporário) e não exigem hardware nem chaves de API:

uv sync
uv run pytest

Qualidade de código é verificada com ruff (lint) e mypy (tipos):

uv run ruff check .
uv run mypy

Testes, lint e type-check rodam em CI (GitHub Actions, Ubuntu, Python 3.12) a cada push e pull request.

O processo de versão e publicação por OIDC está documentado em RELEASING.md.

Limitações e segurança

• O diagnóstico é informativo e não substitui inspeção por profissional qualificado; a limpeza de DTCs exige confirmação explícita.
• A base local cobre códigos comuns. Códigos específicos de fabricante podem exigir documentação ou scanner proprietário.
• O modo demo valida o software, mas não substitui testes com diferentes adaptadores ELM327 e veículos reais.
• A análise por LLM é opcional e nunca deve ser usada como única base para uma decisão de segurança.

Licença

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