// VANITYLESS TECH · AI-FIRST ENGINEERING

Software não é obra de arte.
É ciência e engenharia aplicada.

IA generativa amplifica tudo o que toca — qualidade e caos na mesma intensidade. A Innovace traz o método e a disciplina que fazem a qualidade prevalecer.

Vanityless tech AI-first engineering Resultado verificável

Engenharia de software com IA ainda não é território com processo consolidado.

  • Os desafios são novos.
  • As ferramentas evoluem a cada semana.
  • Os métodos são constantemente revisados.

Nossa jornada é feita de aprendizados acumulados, experimentação intencional e coragem para desafiar modos de trabalho.

Vanityless tech.

Em cada decisão técnica, uma pergunta: isso gera resultado real ou é vaidade técnica?

01

Simplicidade radical

Simples não é fácil. Complexidade desnecessária é dívida técnica disfarçada de sofisticação.

02

Obsessão por eficiência

Cada ciclo de CPU importa. Não desperdiçamos recursos com abstrações que não agregam valor real.

03

Inteligência orquestrada

Tecnologia não é fim, é amplificadora. Existe para potencializar a capacidade humana — com controle e propósito.

04

Resiliência como respeito ao cliente

O cliente delegou processos críticos do negócio. Uma falha compromete toda a cadeia de valor que ele construiu.

05

Pragmatismo como bússola

Arquitetura orientada pela realidade dos problemas, não por tendências. Se não gera impacto, é apenas ruído.

AI-first engineering.

IA como protagonista do processo de trabalho — não como solução técnica avulsa para problemas pontuais.

IA como produto é feature. IA como processo é mudança estrutural na forma de trabalhar.

Sem método e disciplina, IA amplifica o caos com a mesma intensidade que amplifica qualidade e produtividade.

Governança

  • Controle centralizado de modelos, ferramentas e agentes — por projeto e por criticidade.
  • Toda interação com LLM rastreável, auditável e atribuída.
  • Políticas que garantem segurança de dados, compliance e restrições determinísticas.

Padronização

  • Sem padrão, o conhecimento morre com quem o criou.
  • Métodos pessoais, prompts soltos e configurações ad hoc tornam o trabalho intransferível.
  • Padronizamos configurações, contextos e métodos para que qualquer engenheiro entre em qualquer projeto sem retrabalho.

Colaboração exponencial

  • Os artefatos de engenharia mudaram.
  • Skills, steerings, contextos MCP e specs são artefatos de desenvolvimento — tanto quanto código.
  • Um steering não versionado compromete o projeto da mesma forma que um commit perdido.

Precisão de requisitos

  • Requisito em linguagem coloquial é vibe, não engenharia. Ambiguidade no input gera ambiguidade no output — do humano e do modelo.
  • Padronizamos estrutura e linguagem (EARS) para que a interpretação seja precisa, verificável e reproduzível.

Da exploração à prática.

IMPLEMENTAÇÃO ATUAL

  1. 1

    Governança

    Controle via AWS — centralizado para modelos, ferramentas e agentes por projeto. Toda interação com LLM rastreável, auditável e atribuída. Políticas de segurança de dados, compliance e proteção de IP.

  2. 2

    Método

    Configurações, contextos e métodos padronizados. O conhecimento não mora mais na cabeça de quem usa — vive em artefatos.

  3. 3

    Colaboração

    Skills, steerings, contextos MCP e design-specs versionados como código. Continuidade de projeto não depende mais de pessoas-chave.

  4. 4

    Requisitos

    Estrutura e linguagem padronizadas (EARS). Requisitos precisos, verificáveis e reproduzíveis — tanto para o humano quanto para o modelo.

Três fases.
Sem mistério.

Projeto típico. Duração e profundidade ajustam ao porte do time e à maturidade técnica.

01

Diagnóstico

2 a 4 semanas

ESCOPO

Imersão na equipe. Entrevistas, observação de fluxo, leitura de código e métricas existentes.

ENTREGA

Mapa de oportunidades priorizado. Plano de ação concreto — com escopo, esforço e ganho esperado.

DECISÃO

Base para decidir onde investir. Nada começa sem diagnóstico.

02

Implantação

8 a 16 semanas

ESCOPO

Definição de processos, configuração de ferramentas, capacitação em ondas, integração com pipelines existentes.

ENTREGA

Time operando na nova forma de trabalho. Métricas definidas e coletadas. Documentação versionada.

DECISÃO

Autonomia da equipe. A operação não depende da Innovace.

03

Continuidade

Mensal · opcional

ESCOPO

Acompanhamento de indicadores, curadoria do ecossistema, resposta a dúvidas técnicas.

ENTREGA

Revisão mensal. Ajustes de processo e atualização de configuração conforme o ecossistema evolui.

DECISÃO

Estabilidade ao longo do tempo. Opcional — só faz sentido se traz valor.

Com o que trabalhamos.

Stack pragmático e atualizado. A escolha certa depende do contexto — não há resposta única.

ASSISTENTES

  • Kiro
  • Cursor
  • Claude Code
  • Windsurf
  • GitHub Copilot

MODELOS & AGENTES

  • Anthropic Claude
  • OpenAI GPT
  • AWS Bedrock
  • LiteLLM
  • MCP

MÉTODO

  • EARS (requisitos)
  • Specs versionadas
  • Skills & Steerings
  • RAG corporativo

PLATAFORMA

  • AWS
  • GitHub / GitLab
  • Langfuse
  • OpenTelemetry
  • Grafana