CASE · HEALTHTECH · 62 DEVS · 5 SQUADS

RemédiosJÁ: cinco squads, um só padrão

Um e-commerce farmacêutico em crescimento acelerado tinha cinco squads escrevendo o mesmo tipo de serviço de cinco formas diferentes. A IA copiava todas elas. O sistema resolveu o problema na origem.

3,1xvelocidade de ciclobaseline do kickoff = 1x

−58%defeitos pós-mergeno primeiro trimestre

11regras arquiteturais versionadasnenhuma existia antes

64score AI-Readiness hojeera 29 no kickoff

O PONTO DE PARTIDA

A operação dobrou de tamanho em dezoito meses. O time de engenharia saiu de 24 para 62 pessoas e cada squad novo trouxe o padrão da empresa anterior de quem chegava.

O assistente de código acelerava cada dev individualmente e agravava o problema coletivo: cinco formas de validar um pedido, quatro formas de tratar erro de pagamento, nenhuma delas registrada. O diagnóstico mostrou que 71% dos defeitos pós-merge nasciam na fronteira entre squads — exatamente onde não havia contrato.

score AI-Readiness no kickoff: 29/100 · nível FRAGMENTADO

O DIFF DO REPOSITÓRIO

estado do repositório no kickoff → estado hoje

@@ remediosja/checkout-platform @@

services/

web/

README.md

+ ARCHITECTURE.md318 linhas

+ .rules/11 regras

+ context/pedido.mddomínio central

+ patterns/19 padrões unificados

+ agents/reviewer.mdvalida fronteira entre squads

+ pipelines/5 estágios

+ decisions/17 ADRs

+ guides/5 guias

A SEQUÊNCIA

SEMANAS 1–4Diagnóstico e blueprintscore 29 · fronteira entre squads como gargalo número um

MÊS 2Padrões unificados por domínio19 padrões extraídos do que cada squad já fazia melhor

MÊS 3Revisor de fronteira em produçãodefeitos entre squads caem 58% no trimestre

MÊS 4Decisões e guias versionadosscore 64 · nível ESTRUTURADO

"O padrão deixou de ser uma reunião e virou um arquivo. Foi aí que o time parou de divergir."

[nome] · Head de Engenharia, RemédiosJÁ

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