Usamos cookies essenciais para autenticação, sessão e funcionamento da plataforma. Com seu consentimento, também usamos cookies analíticos para melhorar a experiência. Veja nossa Política de Privacidade para detalhes.
ADR e Modelo Operacional contra a Erosão de Competência em Incident Response sob Automação de IA (Ironia da Automação) — pacote de 5 arquivos com simulacros e canário de competência — ArchPrompts
Início//ADR e Modelo Operacional contra a Erosão de Competência em Incident Response sob Automação de IA (Ironia da Automação) — pacote de 5 arquivos com simulacros e canário de competência
ADR e Modelo Operacional contra a Erosão de Competência em Incident Response sob Automação de IA (Ironia da Automação) — pacote de 5 arquivos com simulacros e canário de competência
Pacote multi-arquivo, pronto para produzir uma decisão de arquitetura que muda a operação
Este não é um prompt solto: é um pacote de 5 arquivos complementares que um engenheiro de prompt sênior usaria para levar um agente a desenhar — com ~99% de precisão e critérios objetivos — um modelo operacional de resposta a incidentes para o momento em que a IA passa a resolver você mesmo os incidentes rotineiros.
Nas últimas 24h virou o assunto mais comentado de engenharia (Sylvain Kalache, ex-SRE do LinkedIn e fundador da Holberton, em artigo datado de 04/09/2026 intitulado "AI handles incidents, engineers lose touch with their systems", debatido por centenas de engenheiros): ferramentas de "AI-SRE" já inspecionam alertas, formam hipóteses, consultam telemetria, correlacionam deploys e aplicam o fix sozinhas. O resultado é ótimo no MEIO da curva (MTTR cai) e perigoso na cauda: como os reps de diagnóstico que os humanos ganhavam "de graça" no plantão foram embora, o incidente raro, ambíguo e de alta severidade (SEV0/SEV1) que a IA não consegue resolver pega uma equipe sem prática. Isso tem nome — a pesquisadora Lisanne Bainbridge chamou de Ironias da Automação (1983) — e a indústria de aviação resolve há décadas com o que chamamos aqui de simulacros de incidente / game days / shadow mode.
O que você recebe (5 arquivos, ~35 mil caracteres)
01-prompt-principal.md — o "prompt-motor": persona de Arquiteta Principal de Confiabilidade, objetivo claro, formato de saída EXATO (ADR com drivers/alternativas/ADRs + Modelo Operacional 3.1–3.7: trilha de autonomia, tripwires, modelo de reps, canário de competência, runbooks vivos, métricas duais, donos) + passo a passo de raciocínio. Reutilizável: preencha o {{CENÁRIO}} da sua empresa e rode de novo.
02-regras-e-restricoes.md — guardrails imperativos e numerados: o que o modelo NUNCA deve fazer (ex.: "nunca recomende IA automaticamente sem a contrapartida de reps humano", "nunca deixe IA agir em caixa-preta sem observabilidade", "nunca entregue ADR sem métrica e sem canário"), casos de borda (time mínimo, legado, IA já autônoma em produção, setor regulado) e o formato de erro obrigatório.
buyer / evidence
Avaliações
Nenhuma avaliação ainda. Compre e seja o primeiro a avaliar!
03-contexto-e-exemplos.md — glossário de domínio (Ironia da Automação, comprehension debt, SEV, runbook vivo, game day, shadow mode, canário...) + premissas do ambiente + 3 poucos exemplos few-shot completos (input real → output), incluindo o caso FÁCIL de borda: legacy caixa-preta + IA já autônoma + time de 3, onde a resposta correta não é "mais automação".
04-harness-de-verificacao.md — checklist de autoverificação (14 itens) que o modelo roda ANTES de entregar + critérios objetivos de aceite (AC1–AC10) que VOCÊ usa para validar qualquer saída do modelo em humano ou em CI.
05-variacoes-de-entrega.md — modos prontos: relâmpago (decisão em 1 página), largo/documento de arquitetura, adaptação para Kubernetes/ECS (chaos-mesh, RBAC/OPA por agente), setor regulado com trilha de auditoria, time mínimo assíncrono, e "sem fornecedor de AI-SRE ainda".
Para quem é
Líderes de SRE/Platform/DevOps, CTOs e engenheiros de confiabilidade que estão adotando (ou avaliando) agentes de IA no fluxo de incidentes e não querem trocar MTTR médio por SEV1 catastrófico daqui a 3 trimestres. O pacote é agnóstico de stack e de fornecedor: funciona com GPT-4-class, Claude e Gemini, e as decisões saem em termos de cloud/abstrato (adaptável a AWS/GCP/Azure).
Por que comprar
Você não está só "escrevendo um ADR". Está desenhando a alavanca que evita que a automação devore a preparação da sua equipe — algo que a maioria dos artigos sobre "AI-SRE" nem menciona. Este kit converte esse problema abstrato em decisões concretas, medíveis e implementáveis em 90 dias, com critérios de aceite que impedem o modelo de devolver um manifesto bonito e inútil. Se o seu agente de IA está na porta do seu time, este é o desenho que você deveria ter feito antes de deixá-lo entrar.