O que eu entrego
Cada serviço é projetado para resolver um problema real de produção. Abaixo, explico o que cada um envolve, por que empresas precisam, e quais metodologias modernas aplico em cada entrega.
AI Code Review & Refatoração
Do Vibe Coding à Produção Real
Código gerado por IA (Cursor, v0, Bolt, Claude Code) é rápido de criar, mas raramente está pronto para produção. Atuo fazendo auditoria completa do código — identificando vulnerabilidades de segurança, gargalos de performance, falhas de arquitetura e débito técnico. Aplico Loop Engineering para criar ciclos autônomos de validação que garantem que cada refatoração atenda aos padrões de produção antes do merge.
VPS & Deploy Blindado
Infraestrutura Segura e Preparada para Escala
Configurar um servidor para produção vai muito além de instalar o Docker. Aplico Harness Engineering — construo o ambiente completo com firewalls (UFW, fail2ban), proxies reversos (Nginx), certificados SSL automáticos, monitoramento e políticas de backup. Cada VPS é blindada para resistir a ataques e escalar sob carga real.
Integrações & n8n
Agentic Workflows para Automação Inteligente
Automações modernas não são simples webhooks — são Agentic Workflows completos. Projeto fluxos em n8n que orquestram agentes de IA, integram CRMs, disparam ações baseadas em eventos e mantêm contexto entre interações. Cada integração é projetada com Context Engineering, garantindo que os agentes tenham o contexto necessário para tomar decisões corretas.
Bancos de Dados & Cache
Data Engineering para Performance Real
Bancos de dados mal otimizados são a causa #1 de lentidão em produção. Faço análise profunda de queries, indexação, normalização/desnormalização estratégica e implementação de cache layers com Redis. Cada otimização é validada com métricas reais de latência e throughput.
Chatwoot Enterprise Customizado
Omnichannel com Módulos Proprietários
Instalação e configuração de Chatwoot Enterprise com módulos extras desenvolvidos exclusivamente: Kanban para gestão visual de atendimentos, disparador de mensagens em massa com segmentação, chatbot flows com integração de IA para atendimento autônomo, e agendador de consultas. Tudo rodando em containers Docker com alta disponibilidade.
Assessoria Técnica Continuada
Specs-Driven Development para Decisões Sólidas
Acompanhamento estratégico contínuo onde aplico Specs-Driven Development (SDD) — toda decisão técnica começa com uma spec formal que serve como fonte de verdade. Isso elimina ambiguidade, garante que IA e humanos trabalhem alinhados, e permite auditar cada decisão. Inclui revisões de segurança, otimização de custos em nuvem e planejamento de escalabilidade.
Metodologias que Aplico
Os conceitos mais atuais em engenharia de software com IA — e por que são essenciais agora
Specs-Driven Development (SDD)
Metodologia onde specs formais são a fonte de verdade do projeto — não o código. A IA gera código a partir de specs estruturadas, e toda evolução do sistema é validada contra a spec original. Isso elimina o "drift" que acontece quando agentes de IA geram código sem contexto arquitetural.
Com agentes de IA gerando cada vez mais código, a spec é o único artefato que mantém a consistência do sistema. Sem SDD, cada prompt gera código desalinhado do todo.
Loop Engineering
A evolução do prompt engineering. Em vez de escrever prompts individuais, o engenheiro projeta ciclos autônomos onde o agente planeja, executa, observa os resultados (testes, logs, erros) e decide o próximo passo sem intervenção humana. O papel do engenheiro é projetar o loop, não executá-lo.
Em 2026, a indústria migrou de "como promptar" para "como arquitetar workflows autônomos". O engenheiro virou designer de sistemas, não autor de código.
Harness Engineering
A disciplina de construir o ambiente (constraints, guardrails, gates de CI/CD) que permite agentes de IA escreverem código seguro para produção. Popularizado pela OpenAI, o conceito trata de projetar as travas de segurança que impedem que código autônomo cause danos.
Agentes autônomos são poderosos, mas sem harness, eles geram código que pode comprometer segurança, performance e estabilidade. O harness é o que separa protótipo de produção.
Context Engineering
Gerenciar o contexto, memória e histórico que alimenta agentes de IA. Inclui definir quais arquivos, docs e regras o agente recebe como input para garantir respostas relevantes e consistentes com a arquitetura do projeto.
LLMs não têm memória persistente. Context Engineering é o que garante que o agente "entenda" o projeto inteiro, não apenas o arquivo atual.
Agentic Workflows
Orquestração de pipelines onde agentes autônomos executam tarefas complexas end-to-end: planejamento, geração de código, execução de testes, debugging, e deploy. Múltiplos agentes especializados trabalham em paralelo, cada um com sua expertise.
A era do "copilot" ficou para trás. Em 2026, equipes de alto desempenho usam multi-agent collaboration — agentes especializados para frontend, backend, segurança e testes operando de forma coordenada.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Técnica que combina a capacidade generativa de LLMs com busca em bases de conhecimento atualizadas. Em vez de confiar na memória do modelo (que pode estar desatualizada), o sistema busca informações relevantes em tempo real e injeta no contexto do prompt.
RAG é o padrão baseline para qualquer sistema de IA em produção. Sem RAG, agentes alucinam informações desatualizadas e geram código baseado em APIs que já mudaram.
Human-in-the-Loop (HITL)
Modelo de governança onde agentes autônomos operam livremente até atingir pontos de decisão críticos, onde um humano valida antes de prosseguir. Combina velocidade da IA com o julgamento humano para decisões de alto impacto.
Confiança cega em IA é perigoso. HITL garante que decisões arquiteturais, mudanças de segurança e deploys passem por validação humana antes de irem para produção.
Multi-Agent Collaboration
Em vez de um único modelo generalista, times de engenharia orquestram múltiplos agentes especializados — um para frontend, outro para infraestrutura, outro para testes de segurança — que trabalham em paralelo e se comunicam entre si.
Modelos generalistas não são ótimos em tudo. Agentes especializados com modelos menores e task-specific oferecem performance superior e custo menor que um único modelo frontier.
Tecnologias & Modelos de IA
Os modelos e plataformas que integro nos projetos dos clientes
Claude Opus 4
Anthropic
Claude Fable 5
Anthropic
GPT-5.5
OpenAI
Gemini 3.5 Pro
Gemini 3.5 Flash
DeepSeek V4 Pro
DeepSeek
DeepSeek V4 Flash
DeepSeek
Qwen 3.7 Max
Alibaba
GLM 5.2
Zhipu AI
Kimi K2.7
Moonshot AI
Cursor AI
Cursor
Claude Code
Anthropic
v0
Vercel
Bolt
StackBlitz
LangGraph
LangChain
PydanticAI
Pydantic
n8n
n8n GmbH
MiniMax M3
MiniMax
Claude Opus 4
Anthropic
Claude Fable 5
Anthropic
GPT-5.5
OpenAI
Gemini 3.5 Pro
Gemini 3.5 Flash
DeepSeek V4 Pro
DeepSeek
DeepSeek V4 Flash
DeepSeek
Qwen 3.7 Max
Alibaba
GLM 5.2
Zhipu AI
Kimi K2.7
Moonshot AI
Cursor AI
Cursor
Claude Code
Anthropic
v0
Vercel
Bolt
StackBlitz
LangGraph
LangChain
PydanticAI
Pydantic
n8n
n8n GmbH
MiniMax M3
MiniMax
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