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Metodologia

O que uma equipa pequena consegue entregar quando a máquina faz a parte repetitiva

Não vendemos «usamos IA»: mostramos o pipeline e os dados do nosso próprio site. Pessoas a decidir, agentes a executar e uma CI que não deixa passar trabalho pela metade.

996
Páginas publicadas
5
Idiomas em paridade
635
Artigos técnicos
22
Verificações automáticas

A metodologia da Soamee combina o processo CRAFT (Consult, Research, Architect, Forge, Track) com desenvolvimento assistido por agentes de IA e uma integração contínua que bloqueia qualquer entrega incompleta. As decisões de produto, arquitetura e design são sempre humanas; os agentes tratam do trabalho repetitivo e verificável: boilerplate, traduções, migrações, testes e verificações de SEO. Cada alteração passa por revisão humana e por 22 automações de CI que verificam cobertura de traduções, imagens, metadados SEO, Schema.org, miniaturas sociais e links partidos antes de chegar a produção. O resultado mensurável no nosso próprio repositório: 996 páginas publicadas em cinco idiomas, 635 artigos e 130 casos de sucesso mantidos em paridade por uma equipa boutique de Madrid.

O pipeline

CRAFT, com uma camada de agentes por baixo

O processo não muda: muda quem faz cada tarefa dentro de cada fase. Em cima, as portas de qualidade que ninguém salta. Em baixo, o que delegamos aos agentes.

Portas de qualidade

Revisão humana · Testes · CI · Auditoria SEO · Deploy

01
Consult
Consultoria inicial

Percebemos o negócio e o problema. Saímos com objetivos mensuráveis e um âmbito preliminar.

02
Research
Investigação

Analisamos utilizadores, fluxos e sistemas existentes. Decidimos o que construir e o que integrar.

03
Architect
Arquitetura

Desenhamos a arquitetura, o modelo de dados e o plano de entregas priorizado por valor.

04
Forge
Desenvolvimento

Sprints de 2-3 semanas com demo no final de cada um. Software a funcionar desde o primeiro mês.

05
Track
Medição e evolução

Implementamos, medimos o uso real e evoluímos: manutenção, melhorias e novos módulos.

Camada de agentes

Nenhuma tarefa chega a produção sem passar pelas cinco portas, seja quem for que a escreveu.

Divisão de trabalho

O que decide uma pessoa e o que acelera a máquina

A pergunta honesta de qualquer cliente é: «se é a IA que faz, porque é que estou a pagar-vos?». Esta é a resposta, sem enfeites.

Sempre humano

Aqui não delegamos. É onde um projeto se ganha ou se perde.

  • O que construir e por que ordem: âmbito, prioridades e cortes
  • Arquitetura, modelo de dados e decisões caras de desfazer
  • Design visual e de produto: nada de templates genéricos
  • Revisão de todo o código antes de fazer merge
  • Contacto direto consigo: quem programa está na demo
  • Responsabilidade pelo resultado. A ferramenta não assina nada

Acelerado por agentes

Trabalho verificável, repetitivo e aborrecido. Exatamente onde a máquina não se cansa.

  • Boilerplate e andaimes a partir de uma arquitetura já decidida
  • Traduções para cinco idiomas com revisão posterior
  • Migrações em massa e refactors mecânicos em centenas de ficheiros
  • Testes, fixtures e scripts de CI
  • Rastreio de documentação de APIs de terceiros
  • Verificações de acessibilidade, SEO técnico e metadados

Escrevemo-lo às claras: publicámos uma autópsia do nosso próprio repositório com o que funcionou e o que tivemos de refazer. Ler a autópsia do repositório →

Controlo de qualidade

As portas que ninguém salta

Escrever código depressa é fácil. Difícil é garantir que nada fica pela metade a essa velocidade. Por isso o trabalho incompleto nem chega ao ramo principal.

Cobertura de traduções

Se uma página ou artigo sai em espanhol sem as quatro traduções, o push falha. Sem conteúdo órfão.

npm run check:translations

Imagens verificadas

Verifica que toda imagem referenciada existe e que dois conteúdos distintos não reutilizam a mesma.

npm run check:images

Auditoria SEO

Títulos, descrições, h1, canónicas e hreflang de cada URL construído. Sem exceções manuais.

npm run check:seo

Schema.org

Validação do JSON-LD de cada template para que motores de busca e LLM percebam a página.

npm run check:schema

Miniaturas sociais

Cada URL tem o seu cartão social com o seu próprio copy, gerado a pedido e verificado na CI.

npm run check:og

Hook antes do push

As mesmas verificações correm na tua máquina antes de subir seja o que for. A CI é a rede, não o primeiro aviso.

.githooks/pre-push

A isto somam-se as auditorias agendadas: Lighthouse, links partidos, vigilância de metadados e snapshots de posicionamento. 22 automações no total.

A prova

O nosso próprio site é o caso de estudo

Não podemos mostrar os números internos dos nossos clientes. Podemos abrir o repositório de soamee.com, construído exatamente com o mesmo pipeline.

996
Páginas .astro

Publicadas e mantidas, sem contar rotas dinâmicas

130
Casos de sucesso

26 casos × 5 idiomas, sempre sincronizados

635
Artigos

127 originais em espanhol com as suas 4 traduções

67
Componentes

Sistema de design próprio, sem templates comprados

Páginas publicadas por idioma

Páginas publicadas por idioma Espanhol: 238. Inglês: 197. Português: 192. Italiano: 192. Alemão: 192 Espanhol 238 Inglês 197 Português 192 Italiano 192 Alemão 192

A paridade multilingue é a métrica mais honesta de um pipeline: é a primeira coisa que qualquer equipa sem capacidade abandona.

O que significa para si

O que muda no seu projeto

Três consequências concretas de trabalhar assim, sem promessas que não possamos cumprir.

Mais superfície por sprint

O que noutra agência entra como «fase 2» — os outros idiomas, o painel de administração, a documentação — costuma caber no âmbito inicial.

Menos dívida escondida

As verificações automáticas apanham diariamente o que uma equipa humana só deteta na auditoria do ano seguinte.

Sem caixa negra

Dizemos-lhe que parte foi gerada por um agente e que parte foi revista por uma pessoa. E o código é seu desde o primeiro commit.

FAQ

Perguntas frequentes

As que nos fazem na primeira chamada, respondidas antes de as ter de fazer.

A IA escreve todo o código do meu projeto?
Não. Os agentes geram uma parte importante do código repetitivo, mas cada alteração passa por revisão humana antes do merge. As decisões de arquitetura, produto e design são sempre de uma pessoa da equipa.
Se usam IA, o código tem pior qualidade?
O risco existe e por isso montámos as portas de qualidade: revisão humana obrigatória, testes e 22 automações que verificam traduções, imagens, SEO, Schema.org e links antes de cada deploy. A fasquia é posta pelo processo, não pela ferramenta.
Quem é o proprietário do código?
É seu, desde o primeiro commit. Trabalhamos no seu repositório ou transferimo-lo no fecho, com todo o histórico de alterações e a documentação técnica.
Posso saber que parte foi gerada por um agente?
Sim. Os commits com participação de um agente ficam marcados no histórico de git, por isso pode auditar a divisão quando quiser.
Esta metodologia serve para qualquer projeto?
Rende imenso em projetos com padrões repetitivos, conteúdo multilingue, migrações ou muito boilerplate. Em lógica de negócio muito complexa ou design original a poupança é menor: aí o peso continua humano e dizemo-lo à partida.
E os meus dados confidenciais?
Não entram em ferramentas de terceiros sem a sua autorização expressa. Trabalhamos com dados sintéticos ou anonimizados em desenvolvimento e assinamos o acordo de confidencialidade antes de começar.
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