Resumo Executivo
para um sistema pronto para produção
microsserviços independentes
de código de produção
suíte de testes automatizados
pipelines CI/CD
endpoints REST API
O Projeto
Um sistema de informação para emissão, rastreamento e gestão de certificados de armazém de grãos. O sistema atende quatro perfis de usuário — Operadores de Armazém, Proprietários de Grãos, Corretores de Bolsa e Reguladores — cada um com um portal e modelo de permissões distinto.
O domínio é altamente regulamentado: cada certificado possui um ciclo de vida legal, as transferências de propriedade devem ser auditadas e o sistema deve se integrar com a infraestrutura nacional de bolsa de grãos.
O Método
Um engenheiro atuando como Product Owner e orquestrador de IA. Sete agentes de IA atribuídos a funções específicas: Analista de Negócios, Arquiteto de Soluções, Desenvolvedor Backend, Desenvolvedor Frontend, Engenheiro de QA, Engenheiro DevOps, Redator Técnico.
Cada agente recebeu um briefing estruturado no formato CLAUDE.md: definição de função, escopo, restrições, formato de saída e critérios de qualidade. O engenheiro revisou, integrou e tomou todas as decisões finais. Nenhum código gerado foi comitado sem avaliação crítica.
O resultado: produção equivalente a uma equipe de 7–9 pessoas, entregue ao custo de um único engenheiro senior.
O Que Foi Construído
13 microservices independentes, cada um responsável por um único contexto delimitado:
Certificate Service — emissão, gestão de ciclo de vida, transições de status. Ownership Service — cadeias de transferência, registro de penhores, log de auditoria. Warehouse Service — registro de armazéns, capacidade, status de credenciamento. Grain Owner Service — perfis de proprietários, portfólio, certificados em posse. Exchange Integration Service — ponte com a API da bolsa nacional. Notification Service — alertas orientados a eventos, e-mail, push. Document Service — geração de PDF, gerenciamento de templates. Audit Service — log de auditoria imutável, relatórios regulatórios. Auth Service — integração com Keycloak, atribuição de papéis, validação de tokens. API Gateway — roteamento, rate limiting, rastreamento de requisições. Admin Service — operações de back-office, substituições manuais. Report Service — analytics, dashboards, exportações regulatórias. File Service — armazenamento de documentos, backend compatível com S3.
Cada serviço possui seu próprio esquema de banco de dados gerenciado por migrações Flyway. Cada um executa em seu próprio Deployment do Kubernetes com limites de recursos, probes de liveness e readiness, e um pipeline dedicado de CI/CD no GitLab.
319 testes automatizados cobrem as camadas unitária, de integração e de contrato. Testcontainers inicia instâncias reais de PostgreSQL para testes de integração — sem mocks na camada de banco de dados.
Stack Tecnológico
Comparação com Desenvolvimento Tradicional
| Equipe Tradicional | Este Projeto (Orientado por IA) | |
|---|---|---|
| Prazo | 3–4 meses | 12 dias |
| Tamanho da equipe | 7–9 engenheiros | 1 engenheiro |
| Microservices | 13 | 13 |
| Cobertura de testes | variável | 319 testes automatizados |
| Pipelines CI/CD | variável | 12, desde o primeiro dia |
| Custo | referência | ~10% da referência |
A abordagem orientada por IA não substitui a expertise em engenharia — ela a multiplica. Velocidade e qualidade dependem diretamente das qualificações do orquestrador: compreensão de arquitetura, decomposição de problemas, prompting preciso e avaliação crítica da saída da IA. O humano permanece no controle.
Conclusões
12 dias. 13 serviços. 55.293 linhas. 319 testes. 12 pipelines. 80 endpoints. Um engenheiro.
Cada número é rastreável a um commit no GitLab, um log de execução CI/CD ou um relatório de testes. Sem estimativas. Sem mock-ups. Sem contagens infladas de linhas de boilerplate autogerado.
Isso é o que a orquestração de IA parece quando aplicada com disciplina de engenharia — não como um atalho, mas como um multiplicador de força.