Ai para o desenvolvimento de software que torna a sua equipa 2 vezes mais rápida. Sem Copilot e sem fugas de código para a OpenAI.
O Ai-review deteta bugs, vulnerabilidades de segurança e infrações de estilo antes do sénior. Testes e documentação, de série. O onboarding de um novo programador: dias em vez de meses. Cenários de Ai prontos para a equipa de desenvolvimento que entram em funcionamento em 2–3 semanas. O CTO, o team lead, os séniores e o DevOps configuram eles próprios os padrões e os prompts, sem tickets ao fornecedor.
- ◉ Ai code review e segurança
- ⌬ Testes e documentação automáticos
- ⛯ GitLab · GitVerse · Gitea · Jira
- ⛨ On-prem · o código não sai para fora
O sénior não programa: revê. Não há documentação. O novo colega pergunta durante um mês «onde está isto no código?». A release foi revertida de noite outra vez.
O Copilot e o Cursor não podem ser usados: o código vai parar à OpenAI e à Anthropic. A segurança da informação e os juristas opõem-se. E a equipa afoga-se em revisões, dívida técnica e onboarding. Um em cada dois PR espera três dias pelo team lead. Não se escrevem testes «porque não há tempo». A documentação: um Confluence de há dois anos.
Os séniores afogam-se em PR e não programam
O team lead dedica 60–70% do seu tempo a revisões. O PR espera três dias. O júnior corrige segundo os comentários durante uma semana. Metade das observações são sempre as mesmas: tipagem, naming, falta de testes, mau logging.
Um programador novo demora 3 meses a entrar na base de código
Não há documentação ou está desatualizada. Ninguém escreveu os ADR. As decisões de arquitetura estão na cabeça de dois séniores. O júnior pergunta no chat e espera. A velocity da equipa cai a cada contratação.
As vulnerabilidades e a dívida técnica aparecem em produção
Injeções SQL, fugas de tokens, dependências vulneráveis, race conditions: são detetadas na auditoria de segurança ou num incidente. Os testes não cobrem os edge cases. As regressões aparecem no cliente.
Não «implementámos Ai para o desenvolvimento». Mas sim números em velocity, incidentes e qualidade de código.
Cada cenário, com uma economia clara. Não «melhorámos o processo», mas time-to-merge, deploys/day, MTTR, cobertura de testes e carga dos séniores, em concreto.
Time-to-merge nos PR típicos
O Ai faz a primeira revisão em minutos. O sénior entra com o trabalho feito e só dedica tempo às decisões de arquitetura. O júnior aprende mais depressa.
Velocity da equipa
O sénior programa, não revê. O júnior não espera. A documentação e os testes são gerados. O backlog avança mais depressa, as features saem a tempo.
Até ao primeiro PR produtivo do novo programador
Chat de Ai sobre a base de código. Responde no momento: «onde está isto», «porque é assim», «como se acrescenta». Em vez de 3 meses de adaptação.
Bugs em produção
O Ai security review deteta OWASP, fugas de segredos e dependências vulneráveis antes do merge. Os testes automáticos cobrem os edge cases.
O Ai vive dentro do perímetro de desenvolvimento. Do Git ao IDE do programador.
Ligamos o seu Git, Jira, CI/CD, documentação e monitorização, colocamos agentes de Ai em processos concretos e entregamos o controlo ao CTO e aos team leads. O código e os segredos não saem para fora: nem para a OpenAI nem para a Anthropic.
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01
Ligamos o Git, o Jira, o CI/CD e a documentação num perímetro fechado GitLab self-hosted, GitVerse, SourceCraft, Gitea, Bitbucket DC, Gerrit, Jira DC, YouTrack, Tracker, Linear, Jenkins, TeamCity, GitLab CI, ArgoCD, Confluence, Notion, Sentry, Grafana.
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02
Escolhemos um modelo de agente do catálogo de engenharia Ai code review, security review, testes automáticos, documentação automática, chat sobre a base de código, assistente de CI/CD, gerador de migrações, assistente de postmortem, refatorização. Mais de 18 cenários prontos.
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03
O CTO e os team leads configuram-no eles próprios Padrões de codificação, guidelines, modelos de review, políticas de segurança, limites de ações automáticas, gates de CI/CD. Os prompts e as regras vivem no Git e são versionados. A/B e rollback com um único commit.
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04
O programador vê o resultado onde programa A revisão, no PR do GitLab; o chat sobre o código, no VS Code e no JetBrains; os testes, como commit no ramo; o alerta de CI, no Mattermost ou no Slack; o postmortem, no Confluence.
O que torna a equipa de engenharia 2 vezes mais rápida.
Não vendemos um «Copilot russo». Oferecemos um construtor, modelos e conectores sobre o que já tem, para que o CTO e o team lead montem eles próprios o assistente de acordo com os seus padrões e a sua base de código, sem fugas de código para o exterior.
Construtor de padrões no-code
Guidelines, modelos de review, políticas de segurança, gates de CI: de forma visual e no Git. Sem desenvolvimento à medida.
Modelos para dev
Mais de 18 cenários: review, testes, docs, chat sobre o código, segurança, migrações, refatorização, postmortem.
Conectores com Git e Jira
GitLab self-hosted, GitVerse, SourceCraft, Gitea, Bitbucket DC, Gerrit, Jira DC, YouTrack, Tracker, Linear.
Ai code review
Padrões, naming, bugs, desempenho, testes, documentação, tipagem. Segundo as suas guidelines, não segundo um «bom código» abstrato.
Security review e SAST
OWASP Top 10, CWE, fugas de segredos, dependências vulneráveis, IDOR, RCE, injeções. Em cada PR antes do merge.
Geração automática de testes
Unit, integration, e2e a partir do código e da spec. Edge cases, mocks, fixtures. JUnit, pytest, Jest, Vitest, Go test.
Documentação automática
Docs de API a partir do código, README, ADR e runbook. Atualiza-se automaticamente quando o código muda. Sem guias desatualizados.
Chat sobre a base de código (RAG)
«Onde está isto no código?», «como acrescento um campo ao modelo X?», «porque está feito assim?». Com citação do ficheiro e da linha.
Assistente de CI/CD
Análise de pipelines falhados, distinção entre erro real e flake, recomendação de fix. Reduz o MTTR do CI.
Assistente de incidentes
Stack trace → lista de incidentes semelhantes, hipóteses, propostas de fix. Rascunho automático de postmortem.
Gerador de migrações e scaffolding
Migrações de BD, CRUD, endpoints REST/gRPC, OpenAPI, formulários de front. Segundo os seus modelos e o estilo do projeto.
Auditoria e explicabilidade
Cada ação do Ai fica no log. Prompts, versões do modelo, alterações de código. Auditoria completa para segurança e compliance.
Ligamo-nos ao seu Git, Jira, IDE e CI/CD.
Nada de «passem tudo para o GitHub». Pegamos no seu GitLab self-hosted, Gitea, GitVerse, Jira DC, Jenkins e TeamCity, e colocamos o Ai por cima. Webhooks, integrações nativas de Git e LSP para o IDE, de série.
// VCS & code review
// trackers & PM
// CI/CD
// IDE & editores
// docs · monitoring · chat
O Ai toma a decisão onde o programador a espera.
A revisão aparece no PR do GitLab um minuto depois do push. O chat sobre o código, no VS Code e no JetBrains via LSP. Os testes são commitados no ramo do PR. O alerta de um CI em baixo chega ao Mattermost com uma hipótese de fix. O rascunho do ADR aparece no Confluence. O postmortem do incidente é construído a partir do Sentry e do Grafana. A decisão é tomada pelo programador onde ele já trabalha.
Repositórios, PR/MR, tarefas, specs, ADR, documentação, logs de CI, incidentes do Sentry, métricas do Grafana. O Ai vê a engenharia no seu conjunto.
Comentário no PR, suggestion diff, commit no ramo, atualização da documentação, criação de ADR, tarefa no Jira, escalamento no Mattermost.
PR/MR no Git, IDE via LSP, chatbot no Mattermost e no Pachca, painel web, CLI, plugins de VS Code e JetBrains.
Mais de 18 agentes de Ai para as tarefas típicas de engenharia.
Modelo + a sua base de código = um agente operacional nos PR e no IDE. Sem meses de I&D. Cada cenário, com ROI e rasto de auditoria para a segurança da informação.
Ai code review em cada PR
Segundo os seus padrões e o seu style guide. Estilo, naming, tipagem, bugs, desempenho, testes. O júnior aprende mais depressa e o sénior liberta-se da rotina.
Ai security review
OWASP Top 10, CWE, fugas de segredos, dependências vulneráveis, IDOR, injeções. Gate no merge: critical bloqueia, high notifica a segurança.
Geração automática de testes unit e e2e
A partir do código e da spec: testes prontos com edge cases, mocks e fixtures. JUnit, pytest, Jest, Vitest, Go test, RSpec.
Chat sobre a base de código para o onboarding
RAG sobre o seu código e o Confluence. «Onde está», «porque é assim», «como se acrescenta». Com citação do ficheiro e da linha. O novo colega é produtivo em 3 semanas.
Documentação automática e ADR
Docs de API, README e runbook a partir do código. ADR da decisão de arquitetura a partir do PR. Atualiza-se automaticamente. A documentação vive no Git, não num Confluence de há dois anos.
Assistente de CI/CD e detetor de flakes
Análise do pipeline em baixo em segundos. Erro real vs. flake. Hipótese de fix e diff. Reduz o MTTR do CI 3 vezes.
Assistente de incidentes e postmortem
Stack trace e métricas → incidentes semelhantes, hipóteses, fix. Rascunho de postmortem segundo um modelo blame-free. Reduz o MTTR em incidentes.
Gerador de migrações e CRUD
Migrações de BD, endpoints CRUD, spec de OpenAPI, formulários de frontend segundo o estilo do seu projeto. Não um modelo universal, mas o seu.
Analista de Ai para o CTO
Pergunte por voz: «Mostra-me as equipas com queda de velocity no trimestre e os pontos de estrangulamento», e obtenha números, gráfico, causas e o que descarregar.
O Ai para o desenvolvimento deve ser gerido por quem responde pela velocity e pela qualidade do código. Não pelo fornecedor nem pela OpenAI.
O CTO conhece a arquitetura. O team lead conhece a base de código. O sénior conhece os padrões da equipa. A segurança conhece os riscos. São eles que configuram o Ai à sua medida: com prompts e regras no Git, não através de um ticket ao fornecedor do Copilot.
Ai = um Copilot proibido pela segurança da informação
- ✕O código vai parar à OpenAI e à Anthropic. Os juristas e a segurança opõem-se. Não pode ser ativado.
- ✕Sugestões genéricas de «como escrever um endpoint REST», mas sem conhecer a sua base de código nem os seus padrões.
- ✕O programador aceita uma alucinação e leva-a para produção. Código sem sentido.
- ✕O sénior continua a rever à mão: o Copilot ajuda o júnior a escrever, mas não ajuda a rever.
- ✕Não funciona com C++/Rust/Embedded: foi treinado com JS e Python.
Ai = uma ferramenta nas mãos do CTO e do team lead
- ✓O código não sai para fora. On-prem no seu centro de dados ou AiST BOX. A segurança e os juristas ficam satisfeitos.
- ✓Reajuste com a sua base de código e o seu histórico de commits. Conhece os padrões da sua equipa em concreto.
- ✓Cada proposta do Ai é explicada: citação do style guide, ligação ao ADR ou a um código semelhante.
- ✓O team lead e os séniores editam os prompts e as regras no Git: são versionados e revistos como código.
- ✓Compatibilidade com todas as linguagens: Python, Go, Java, Kotlin, Rust, C++, TypeScript, 1C.
Uma solução que convence o CTO, a segurança da informação e os programadores ao mesmo tempo.
O desenvolvimento é um compromisso entre velocity, qualidade, segurança e substituição de importações. A AiST foi concebida para que todas as partes digam «sim».
Números em velocity e qualidade
- Velocity da equipa +30–50%
- Time-to-merge −50–70%
- Bugs em produção −40–60%
- Tempo de onboarding −60–75%
- Cobertura de testes +20–40 p.p.
- ROI em 2–4 meses
Segurança e substituição de importações
- On-prem ou AiST BOX no seu centro de dados
- O código, os segredos e as specs não saem para fora
- Registo do Ministério do Desenvolvimento Digital / preparado para infraestruturas críticas (KII)
- Auditoria completa de consultas e prompts
- Mascaramento de segredos e dados pessoais
- Exportação para SIEM (Kaspersky, MaxPatrol)
Governança e «sem ser picuinhas»
- Prompts e regras, no Git
- Versões, A/B, rollback de modelos
- Explicação de cada revisão
- Limites e ajuste de tom («sem picuinhices»)
- Compatibilidade com VS Code, JetBrains, Vim
- Todas as linguagens: Python, Go, Java, Rust, 1C
As perguntas que o CTO e a segurança da informação colocam antes do piloto.
Em quanto tempo arranca o primeiro cenário?
Ai code review e chat sobre a base de código: 1–2 semanas depois de ligar o Git. Testes automáticos e security review: 2–3 semanas; é preciso reajustar com os seus padrões. Assistente de CI/CD e postmortem: 3–4 semanas; são necessários logs históricos e incidentes.
Isto é um Copilot? O código vai parar à OpenAI?
Não. A AiST Dev é instalada integralmente no seu próprio hardware ou como AiST BOX no centro de dados. O código, os segredos, as specs e os ADR não saem do perímetro. Sem API externas para a OpenAI, a Anthropic ou a Google. Podem usar-se LLM próprios (abertos ou reajustados).
E as alucinações e o «código nocivo»?
O Ai propõe suggestions, não faz commits por conta própria. Cada proposta é explicada com uma citação do style guide ou um fragmento semelhante do código. Um achado critical de segurança bloqueia o merge. Os testes são executados no CI antes de aceitar a suggestion. A decisão final é do programador e do revisor.
Que linguagens e stack suportam?
Python, Go, Java, Kotlin, C#, TypeScript, JavaScript, Rust, C/C++, Swift, PHP, Ruby, Scala, 1C. Frameworks: Spring, Django, FastAPI, Express, Next.js, Nest, Rails, Phoenix. Bases de dados: PostgreSQL, ClickHouse, Tarantool, Yandex Database, MongoDB, Redis. Reajustamos com a sua base de código e as suas bibliotecas internas.
E o Ministério do Desenvolvimento Digital e a substituição de importações?
A plataforma e os modelos constam do registo do Ministério do Desenvolvimento Digital russo. Compatíveis com GitVerse, SourceCraft, Astra Linux, RedOS, Postgres Pro, Tarantool. Apta para infraestruturas de informação críticas (KII) e empresas públicas. Certificação FSTEC (o regulador russo de segurança da informação), a pedido.
Quanto custa?
Subscrição segundo o número de programadores e cenários, ou compra de uma licença perpétua para on-prem. O piloto tem um preço fixo com uma economia clara desde o início: calculamos a poupança em horas de engenharia, velocidade de revisão, time-to-market e número de incidentes.
Mostramos-lhe em 30 minutos que cenário de engenharia vai acelerar a sua equipa primeiro.
Recolhemos o seu perfil (stack, dimensão da equipa, base de código, backlog de dores), o seu stack de sistemas e os seus casos típicos, e voltamos com 3 cenários à sua medida, uma estimativa de ROI e um plano de piloto de 2–3 semanas.