Agregar sección Contactos con UTabs y conexión a Metabase

- Implementar UTabs (Contactos, Aplicaciones, Perfil) en app.vue
- Crear componentes ContactsList, ContactsFilters, ContactItem
- Agregar server routes para obtener contactos via Metabase API
- Sistema de aliases por usuario guardados en archivos JSON
- Filtros: nombre (fuzzy search), ID, teléfono, empleado
- Click en contacto abre WhatsApp
- Estilo glassmorphism consistente con la app

nuxt4/app/composables/useFuzzySearch.ts

@@ -0,0 +1,119 @@
+/**
+ * Composable para búsqueda fuzzy de texto
+ * Normaliza acentos y es tolerante a typos básicos
+ */
+export const useFuzzySearch = () => {
+  /**
+   * Normaliza un texto para comparación:
+   * - Convierte a minúsculas
+   * - Elimina acentos/diacríticos
+   * - Elimina espacios extra
+   */
+  const normalize = (text: string): string => {
+    return text
+      .toLowerCase()
+      .normalize('NFD')
+      .replace(/[\u0300-\u036f]/g, '')
+      .trim()
+  }
+
+  /**
+   * Verifica si el texto contiene la query (fuzzy)
+   * Retorna true si hay match
+   */
+  const fuzzyMatch = (text: string, query: string): boolean => {
+    if (!query) return true
+    if (!text) return false
+
+    const normalizedText = normalize(text)
+    const normalizedQuery = normalize(query)
+
+    // Match exacto (substring)
+    if (normalizedText.includes(normalizedQuery)) return true
+
+    // Match por palabras - cada palabra de la query debe coincidir con alguna palabra del texto
+    const textWords = normalizedText.split(/\s+/)
+    const queryWords = normalizedQuery.split(/\s+/)
+
+    return queryWords.every(queryWord =>
+      textWords.some(textWord =>
+        textWord.startsWith(queryWord) || textWord.includes(queryWord)
+      )
+    )
+  }
+
+  /**
+   * Calcula un score de relevancia (0-100)
+   * Mayor score = mejor match
+   */
+  const fuzzyScore = (text: string, query: string): number => {
+    if (!query) return 100
+    if (!text) return 0
+
+    const normalizedText = normalize(text)
+    const normalizedQuery = normalize(query)
+
+    // Match exacto completo
+    if (normalizedText === normalizedQuery) return 100
+
+    // Match al inicio
+    if (normalizedText.startsWith(normalizedQuery)) return 90
+
+    // Match exacto (substring)
+    if (normalizedText.includes(normalizedQuery)) {
+      const position = normalizedText.indexOf(normalizedQuery)
+      return 80 - (position / normalizedText.length) * 20
+    }
+
+    // Match por palabras
+    const textWords = normalizedText.split(/\s+/)
+    const queryWords = normalizedQuery.split(/\s+/)
+
+    let matchedWords = 0
+    let startMatches = 0
+
+    queryWords.forEach(queryWord => {
+      const match = textWords.find(textWord =>
+        textWord.startsWith(queryWord) || textWord.includes(queryWord)
+      )
+      if (match) {
+        matchedWords++
+        if (match.startsWith(queryWord)) startMatches++
+      }
+    })
+
+    if (matchedWords === 0) return 0
+
+    const matchRatio = matchedWords / queryWords.length
+    const startBonus = startMatches / queryWords.length * 10
+
+    return Math.round(matchRatio * 60 + startBonus)
+  }
+
+  /**
+   * Filtra y ordena una lista por relevancia de búsqueda
+   */
+  const filterAndSort = <T>(
+    items: T[],
+    query: string,
+    getText: (item: T) => string
+  ): T[] => {
+    if (!query) return items
+
+    return items
+      .map(item => ({
+        item,
+        score: fuzzyScore(getText(item), query)
+      }))
+      .filter(({ score }) => score > 0)
+      .sort((a, b) => b.score - a.score)
+      .map(({ item }) => item)
+  }
+
+  return {
+    normalize,
+    fuzzyMatch,
+    fuzzyScore,
+    filterAndSort
+  }
+}