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Auditor de Intenção Arquitetural — um pacote de 5 arquivos que leva um LLM a produzir um laudo de arquitetura auditável a partir de código que cresceu com IA.
O problema: depois de meses de código gerado por agentes e copilotos, quase ninguém sabe mais qual arquitetura o sistema implementa nem qual era a intenção original. As fronteiras viram "fantasma", decisões passam a existir por omissão e a documentação só conta a versão que ninguém seguiu. Este pacote transforma esse caos num documento decisório: o Laudo de Intenção Arquitetural.
Para quem: arquitetos de software, tech leads, staff engineers, donos de plataforma e times que passaram a revisar (ou deixaram de revisar) grandes volumes de código gerado por IA.
Você fornece: o dossiê técnico do sistema — árvore de diretórios, manifestos de dependência, trechos de integração, schema/migrations, contratos de API, e os ADRs/READMEs/diagramas existentes (a "intenção declarada").
Você recebe: um laudo em 10 seções fixas com identificação, escopo e evidências (E1..En), arquitetura implícita observada, intenção declarada, matriz de desvio, decisões implícitas, ADRs de reconstrução, riscos de intenção, plano de regularização priorizado e lacunas.
Arquivos do pacote:
01-prompt-principal.md — o prompt reusável: persona de arquiteto/auditor, objetivo, raciocínio passo a passo e schema exato de saída em 10 seções.02-regras-e-restricoes.md — guardrails: nunca inventar evidência, nunca confundir declarado com observado, nunca classificar VIOLAÇÃO sem decisão registrada, nunca recomendar reescrita big-bang; casos de borda e formato de erro.03-contexto-e-exemplos.md — glossário, premissas do ambiente e dois exemplos completos de input → output (um normal, um dossiê incompleto que deve virar o erro E-800).buyer / evidence
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04-harness-de-verificacao.md — checklist de autoverificação do modelo (18 itens) + critérios objetivos de aceite que o comprador usa para validar a saída.05-template-de-variacao.md — variações: versão curta executiva, versão por serviço, adaptação por stack (JS/TS, Java, Go, Python) e modo pré-merge incremental.Como usar: cole 01 + 02 + 03 no mesmo contexto do modelo e, em seguida, o dossiê do seu sistema. O modelo devolve o laudo no schema fixo. Para ajustar tom/tamanho, acrescente 05.
Como validar: rode o pacote nas duas entradas de teste do arquivo 03 e aplique o checklist do arquivo 04 às saídas. A entrada normal deve produzir matriz de desvio rastreável e ADRs com status Proposto; a entrada incompleta deve devolver erro E-800 com esboço parcial — nunca um laudo fabricado.
Toda saída de IA deve ser revisada por quem decide: o laudo aponta evidências e propõe decisões, mas a aprovação de um ADR é humana.