fix: standardize project name to LogWhispererAI (no space)

- Replace all occurrences of 'LogWhisperer AI' with 'LogWhispererAI'
- Fix 47 instances across 30 files including:
  - Documentation (README, PRD, specs, docs)
  - Frontend components (Footer, Navbar, Hero, etc.)
  - Backend files (Dockerfile, server.js)
  - Workflow files (n8n, bash scripts)
  - Configuration files (AGENTS.md, LICENSE)

Ensures consistent branding across the entire codebase.

docs/1.setup_procedure/agents.md

@@ -1,6 +1,6 @@
-# LogWhisperer AI - Agent Staff Catalog
+# LogWhispererAI - Agent Staff Catalog
 
-Catalogo completo degli agenti AI specializzati che collaborano sul progetto LogWhisperer AI.
+Catalogo completo degli agenti AI specializzati che collaborano sul progetto LogWhispererAI.
 
 ---
 
@@ -211,7 +211,7 @@ Mantiene aggiornata la documentazione e il changelog.
 Esperto in automazione e orchestrazione n8n.
 
 **Responsabilità:**
-- Interfacciare LogWhisperer AI con l'istanza Docker su 192.168.254.12
+- Interfacciare LogWhispererAI con l'istanza Docker su 192.168.254.12
 - Configurazione e testing dei Webhook di ricezione log
 - Monitorare esecuzioni per garantire applicazione "Metodo Sacchi" nei prompt LLM
 - Troubleshooting della connessione tra script Bash locale e API n8n

docs/1.setup_procedure/setup.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-Ottimo progetto. Per trasformare **LogWhisperer AI** in un prodotto reale in 4 giorni usando **OpenCode.ai**, dobbiamo configurare l'ambiente in modo che l'agente non si limiti a scrivere codice, ma agisca come un vero team di sviluppo (Tech Lead + Developer + QA).
+Ottimo progetto. Per trasformare **LogWhispererAI** in un prodotto reale in 4 giorni usando **OpenCode.ai**, dobbiamo configurare l'ambiente in modo che l'agente non si limiti a scrivere codice, ma agisca come un vero team di sviluppo (Tech Lead + Developer + QA).
 
 Ecco come configurare OpenCode.ai seguendo la tua metodologia **Spec-Driven**, **TDD** e il **Metodo Sacchi**.
 

docs/frontend_landing_plan.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Piano d'Azione per lo Sviluppo della Landing Page
 
-**Obiettivo:** Creare una landing page di alta qualità che comunichi efficacemente l'UVP di LogWhisperer AI e converta i visitatori in utenti attivi.
+**Obiettivo:** Creare una landing page di alta qualità che comunichi efficacemente l'UVP di LogWhispererAI e converta i visitatori in utenti attivi.
 
 ## 🎯 UVP da Comunicare
 > *"Il DevOps tascabile che traduce i crash del tuo server e ti dice l'esatto comando per risolverli"*

docs/git-history.md

@@ -1,6 +1,6 @@
-# Git History - LogWhisperer AI
+# Git History - LogWhispererAI
 
-**Repository:** LogWhisperer AI  
+**Repository:** LogWhispererAI  
 **Branch Principale:** `main`  
 **Ultimo Aggiornamento:** 2026-04-02  
 **Commit Corrente:** `88cfe9a`  
@@ -18,7 +18,7 @@
 
 ## Panoramica
 
-Questo documento traccia la storia dei commit del progetto LogWhisperer AI. Viene aggiornato periodicamente per riflettere l'evoluzione del codebase.
+Questo documento traccia la storia dei commit del progetto LogWhispererAI. Viene aggiornato periodicamente per riflettere l'evoluzione del codebase.
 
 ### Convenzioni di Commit
 

docs/prd.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 # Product Requirements Document (PRD) - MVP
-## Progetto: LogWhisperer AI (aka Sacchi's Server Sentinel)
+## Progetto: LogWhispererAI (aka Sacchi's Server Sentinel)
 
 **Status:** 🟢 MVP Active Development - Sprint 1 Completed  
 **Last Updated:** 2026-04-02  

docs/prompt.project.manager.md

@@ -4,7 +4,7 @@ Here is the English translation:
 
 **PROMPT TO INSERT INTO THE AI:**
 
-*"Act as a Tech Lead and Project Manager expert in Lean Startup and Micro-SaaS methodologies. I have provided you with the Product Requirements Document (PRD) for the 'LogWhisperer AI' project.
+*"Act as a Tech Lead and Project Manager expert in Lean Startup and Micro-SaaS methodologies. I have provided you with the Product Requirements Document (PRD) for the 'LogWhispererAI' project.
 Our goal is to launch this MVP to market in just 4 days ('fail fast, fail cheap' approach) using No-Code/Low-Code logic wherever possible to save time.
 Your task is to analyze the PRD and generate a development strategy ('Spec-driven development') structured as follows:*
 

docs/reviews/sprint1_review.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 # Project Review - Sprint 1
-## LogWhisperer AI - Log Ingestion
+## LogWhispererAI - Log Ingestion
 
 **Data Review:** 2026-04-02  
 **Sprint:** 1 - Log Ingestion Script  
@@ -430,7 +430,7 @@ Tutti i deliverable dello Sprint 1 sono stati prodotti e verificati con successo
 
 ---
 
-**Review Condotta da:** Agent Staff LogWhisperer AI  
+**Review Condotta da:** Agent Staff LogWhispererAI  
 **Data:** 2026-04-02  
 **Prossima Review:** Post-Sprint 2
 

docs/roadmap_ideas.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Roadmap & Suggerimenti di Sviluppo
 
-> **Documento Living** - Questo file raccoglie idee, suggerimenti e potenziali nuove funzionalità per LogWhisperer AI.
+> **Documento Living** - Questo file raccoglie idee, suggerimenti e potenziali nuove funzionalità per LogWhispererAI.
 > 
 > Ultimo aggiornamento: 2026-04-03
 
@@ -289,4 +289,4 @@ Hai un'idea? Aggiungila a questo documento seguendo il formato:
 
 ---
 
-*Documento mantenuto dal team LogWhisperer AI*
+*Documento mantenuto dal team LogWhispererAI*

docs/setup_config_archive.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 🤖 Staff di Agenti AI - LogWhisperer AI
+# 🤖 Staff di Agenti AI - LogWhispererAI
 
 Questo documento definisce i ruoli, le responsabilità e le configurazioni per i sotto-agenti da utilizzare in OpenCode.ai per garantire un workflow "Spec-Driven" e "Safety First".
 

docs/specs/ai_pipeline.md

@@ -10,7 +10,7 @@
 ## 1. Overview
 
 ### 1.1 Scopo
-L'AI Processing Pipeline è il cuore intelligente di LogWhisperer AI. Trasforma log grezzi di sistema in insight azionabili utilizzando OpenRouter per accedere a modelli AI (GPT-4o-mini) con fallback automatico e costi ottimizzati.
+L'AI Processing Pipeline è il cuore intelligente di LogWhispererAI. Trasforma log grezzi di sistema in insight azionabili utilizzando OpenRouter per accedere a modelli AI (GPT-4o-mini) con fallback automatico e costi ottimizzati.
 
 ### 1.2 Flusso Dati
 
@@ -56,7 +56,7 @@ Il prompt di sistema incorpora esplicitamente i tre pilastri del Metodo Sacchi:
 ### 2.2 System Prompt Completo
 
 ```javascript
-const SYSTEM_PROMPT = `Sei LogWhisperer AI, un assistente DevOps esperto specializzato nell'analisi di log di sistema.
+const SYSTEM_PROMPT = `Sei LogWhispererAI, un assistente DevOps esperto specializzato nell'analisi di log di sistema.
 
 ## MISSIONE
 Analizza i log ricevuti e fornisci insight azionabili in italiano, semplice e chiaro.
@@ -305,7 +305,7 @@ const SITE_URL = process.env.OPENROUTER_SITE_URL || 'https://logwhisperer.ai';
 const APP_NAME = process.env.OPENROUTER_APP_NAME || 'LogWhispererAI';
 
 // System Prompt (incollare qui il SYSTEM_PROMPT completo)
-const SYSTEM_PROMPT = `Sei LogWhisperer AI...`;
+const SYSTEM_PROMPT = `Sei LogWhispererAI...`;
 
 // Input dal nodo precedente
 const inputData = $input.first().json;

docs/sprint1_verification.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Sprint 1 Verification Report
 
-**Progetto:** LogWhisperer AI  
+**Progetto:** LogWhispererAI  
 **Sprint:** 1 - Log Ingestion Script  
 **Data Verifica:** 2026-04-02  
 **Verificatore:** OpenCode Agent  
@@ -38,7 +38,7 @@
 
 ## 1. Overview
 
-Questo documento certifica il completamento dello Sprint 1 del progetto LogWhisperer AI. Lo sprint aveva come obiettivo la creazione di uno script Bash per l'ingestion dei log di sistema, seguendo la metodologia TDD (Test-Driven Development) e il Metodo Sacchi.
+Questo documento certifica il completamento dello Sprint 1 del progetto LogWhispererAI. Lo sprint aveva come obiettivo la creazione di uno script Bash per l'ingestion dei log di sistema, seguendo la metodologia TDD (Test-Driven Development) e il Metodo Sacchi.
 
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docs/tools_fake_backend.md

@@ -8,7 +8,7 @@
 
 ## 📋 Descrizione
 
-Il `fake-backend` è un server Node.js/Express che simula le risposte dell'API di LogWhisperer AI. È progettato per:
+Il `fake-backend` è un server Node.js/Express che simula le risposte dell'API di LogWhispererAI. È progettato per:
 
 - **Sviluppo UI**: Testare l'interfaccia utente con risposte realistiche
 - **Demo offline**: Mostrare il prodotto senza connessione internet