IA usada como assistente, nunca como parte da engenharia
licenças ativas ≠ arquitetura alterada→ .rules/ai-participation.mdO SISTEMA OPERACIONAL DE ENGENHARIA
Seu repositório não foi feito para ser lido por máquinas.
O problema não é ausência de IA. É ausência de engenharia preparada para IA.
A AIUBY instala no seu repositório o contexto, as regras, os agentes e as decisões que fazem a IA gerar código coerente com a arquitetura da sua empresa.
- Times de 20 a 300 devs
- Múltiplas squads
- Instalação em 4 a 8 semanas
- Entregável versionado no seu Git
- a partir de R$ 49.900
- Tudo entra por pull request
A CATEGORIA
O que é um Sistema Operacional de Engenharia
Um Sistema Operacional de Engenharia é a camada de contexto, regras, agentes e conhecimento versionada dentro do repositório, que permite que humanos e agentes de IA operem sob o mesmo contrato. Sem essa camada, a IA lê arquivos isolados e produz código localmente correto, mas sistemicamente incoerente. Com ela, cada geração de código herda a arquitetura, os padrões e as decisões da empresa.
PARA EVITAR MAL-ENTENDIDO
- Não é software house
- Não é revenda de ferramenta
- Não é consultoria genérica
- Não é treinamento de prompts
- Não é implantação isolada de copilots
É a instalação, com data para terminar, da camada que faltava no seu repositório: contexto, regras, padrões, decisões e agentes com escopo — versionados no seu Git, revisáveis em pull request, legíveis por humanos e por máquinas.
O QUE ENTRA NO SEU REPOSITÓRIO
~/seu-repositorio
- + ARCHITECTURE.mddomínios, fronteiras, glossário e donos
- + CONTEXT.mdo que a IA lê antes de gerar qualquer coisa
- + .rules/o contrato arquitetural: o que pode e o que não pode
- + patterns/padrões reutilizáveis extraídos do seu próprio código
- + agents/escopo, critério de rejeição e escalonamento por agente
- + decisions/ADRs versionados, indexáveis por agente
- + runbooks/rotina de incidente por serviço
- + policies/política de segurança e de uso de IA no pipeline
- + workflows/revisão automatizada com gate de merge
Tudo em texto, no seu Git, revisável em pull request. Nada roda em servidor da AIUBY.
01 / O RECONHECIMENTO
Sua empresa comprou IA. Sua engenharia continua a mesma.
Fluxos de desenvolvimento ainda desenhados só para humanos
0 agentes no pipeline→ .github/workflows/ai-review.ymlConhecimento técnico preso em pessoas, não em sistemas
bus factor < 3→ decisions/ + runbooks/Arquitetura que nunca foi projetada para participação de IA
.rules/ inexistente→ ARCHITECTURE.md + context/Código inconsistente entre squads do mesmo produto
n padrões = n squads→ patterns/ (17 padrões)Ganhos de produtividade pontuais, nunca estruturais
ganho não composto→ pipelines/ + observability/O problema não é ausência de IA. É ausência de engenharia preparada para IA.
PARA QUEM É
O método se aplica quando o gargalo já é estrutural
Abaixo de um certo tamanho, coerência entre times ainda se resolve conversando. Acima dele, não — e é aí que a camada precisa existir escrita.
PERFIL DA ORGANIZAÇÃO
- produto digital próprio, com time interno de desenvolvimento
- múltiplos repositórios ou múltiplas squads
- de 20 a 300 desenvolvedores
- arquitetura distribuída ou plataforma em crescimento
- conhecimento técnico concentrado em poucas pessoas
- IA já em uso, sem ganho estrutural comprovado
COM QUEM FALAMOS
- CTOs e CIOs
- heads e diretores de engenharia
- tech leads e líderes de plataforma
- líderes de DevOps
- gestores de transformação digital
NÃO É O MOMENTO SE
- o time tem menos de 10 desenvolvedores em um repositório só
- o produto ainda está buscando encaixe e a arquitetura muda toda semana
- não há como dar acesso de leitura a repositório algum
- o que se procura é execução de features, não mudança de capacidade
02 / O INSIGHT
A IA não é uma ferramenta externa. Ela virou uma camada operacional da engenharia de software.
03 / O SISTEMA — 4 CAMADAS INSTALADAS EM ORDEM
~/acme-platform7 arquivos
- src/
- tests/
- README.md
- + ARCHITECTURE.md+412
- + .rules/4 arquivos
- + context/9 arquivos
- + patterns/17 padrões
01
Arquitetura de Repositório AI-Native
A IA passa a entender o sistema inteiro, não arquivos isolados. Contexto central, regras arquiteturais versionadas e padrões reutilizáveis passam a viver no repositório.
02
Fluxo de Engenharia com IA
A IA vira parte ativa do time: geração de código, revisão de PR, testes e análise de bugs executados por agentes especializados com escopo definido.
03
DevOps com IA
Validação, segurança, análise de logs e deploy com inteligência dentro do pipeline — não em uma aba separada do navegador.
04
Camada de Conhecimento
Decisões técnicas versionadas, runbooks e guias legíveis por humanos e agentes. Fim da dependência de conhecimento individual.
04 / O QUE O SISTEMA MUDA
arraste cada barra de ANTES para DEPOIS ↔ — sistema instalado · ganho composto, não pontual
Demonstração do método, não medição agregada de clientes. Os intervalos ilustram a direção da mudança em cada dimensão; o cálculo de cada indicador está em /metodologia.
VELOCIDADE DE CICLO
1,0xestado atual
ANTESDEPOIS
DEFEITOS PÓS-MERGE
0%estado atual
ANTESDEPOIS
ADERÊNCIA A PADRÕES
+0%estado atual
ANTESDEPOIS
TRANSFORMAÇÕES
0estado atual
ANTESDEPOIS
05 / O SISTEMA INSTALADO
abra cada linha para ver o que entra no repositório ↓ · cenários completos: ver todos os cenários
Clientes identificados, com nome publicado mediante autorização. Nenhum indicador é exibido sem baseline, janela de medição e forma de apuração — a mesma regra que aplicamos às métricas do cliente.
~15 desenvolvedores no início do trabalho · núcleo único de engenharia+ context/+ .rules/+ patterns/+ agents/ver o cenário completo →
~10 desenvolvedores no início do trabalho · múltiplos módulos de produto+ context/+ .rules/+ agents/+ workflows/ver o cenário completo →
~10 desenvolvedores no início do trabalho · múltiplas aplicações no mesmo ecossistema+ context/+ .rules/+ agents/+ workflows/ver o cenário completo →
O QUE ESTÁ CONTRATADO — E O QUE NÃO ESTÁ
5ofertas com preço e prazo públicosportfólio aberto · /servicos
R$ 49.900para instalar o sistema em um repositóriopreço público · faixa em /servicos
6dimensões medidas no diagnósticometodologia pública
0ferramentas novas vendidas juntonão somos revenda
20–300desenvolvedores — a faixa em que o método se aplicacritério de qualificação
100%do entregável versionado no seu Gitnada roda em servidor da AIUBY
R$ 24.900para o diagnóstico completo, antes de instalar qualquer coisaporta de entrada · 2 a 4 semanas
60spara medir a própria prontidão, sem cadastrodiagnóstico aberto
06 / A OFERTA
AI-Native Repository Foundation
Escopo fechado no kickoff, entregável versionado dentro do seu repositório. Não é retainer de consultoria: é uma instalação com data para terminar.
Ver escopo completo →Ver as 5 ofertas →
4 a 8 semanas
do kickoff ao handover
escopo fixo
fechado no kickoff, sem hora extra
a partir de R$ 49.900
por repositório ou produto · execução contínua cotada à parte
Todo artefato entra por pull request e passa pela revisão do seu time. Nada roda em servidor da AIUBY, e nada é entregue em formato que você não possa versionar.
Kickoff e análise do repositório
objetivosescopomatriz de responsabilidadesleitura do código e do histórico
07 / DIAGNÓSTICO AI-READY
Seis perguntas. Um score de maturidade. Agora.
aiuby@diagnostic — sessão ativa
08 / ORIGEM
A AIUBY nasce de experiência prática em sistemas corporativos de grande escala, plataformas de alto crescimento, arquiteturas distribuídas e times complexos — e do padrão que essa experiência revelou: a maioria das organizações não foi projetada para a era da IA.
Engenheiros não serão substituídos. Serão ampliados.
A AIUBY existe para acelerar essa transição.
Diagnosticar minha engenharia