Em um dia fizemos um workshop de IA no Itaú no outro ganhamos um prêmio de cobrança com o Nubank! Que semana top 💜
Na Monest, meu melhor uso até agora com o Grok bot é conectar ao Slack, ele monitora todos os canais dos clientes.
E basicamente toda vez que alguem posta alguma evolução na conta ou coisas que precisam ser destravadas com diretores ele me comunica pra entrar em contato com o executivo e em relações/vendas enterprise isso é tipo absurdo...
Me rendi ao grok bot e como caso de uso pra aprender a usar to fazendo uma empresa do zero só com agentes de IA.
Em 10 horas já to subindo o MVP.
De verdade isso aqui é insanidade
é muito doido que depois que comecei a correr toda distancia de 1km~2km eu penso ah não precisa de uber da pra ir a pé.
Ainda mais em SP que se duvida chego antes hahaha
A gente passa o dia ajustando prompt.
Às vezes o sintoma é o prompt. A causa é o roteamento: o agente caiu no fluxo errado.
Quantas vezes a gente chama de "ajuste de prompt" o que na verdade é desenho de fluxo?
ia stateless muda o que é testar
vc roda uma conversa, passa, e isso n quer dizer quase nada. a próxima pode cair em outro caminho
teste manual com amostra pequena funciona pra software determinístico, pra ia n
to tentando entender como se testa de verdade, em volume, antes de ir pro ar
o devedor n tem paciência pra gente consultar a api do credor no meio da conversa
no whatsapp ninguém nota 4 segundos, na voz 4 segundos é eternidade
Como você sabe se a empresa depende de você estar presente ou se você só não aprendeu a confiar na máquina?
Tenho me feito essa pergunta toda semana e a resposta muda dependendo do dia.
Tenho muita vontade do que a galera que acompanha negócio aqui gostaria de saber do que rola no dia a dia de uma empresa que ta crescendo igual louca na era da IA
O projeto com o qual estou mais empolgado na Monest é o context layer da empresa.
Todas as interações comerciais são tratadas por agentes e populando o context layer, depois que vira cliente todas as interações com o time de CE tambem são analisadas por agentes.
O resultado final é uma plataforma que consegue se autorregular com base nos dados e nos contextos do mundo externo.
Post mortem em tech é bastante conhecido ontem fizemos nosso primeiro na área de operações da Monest. E vou te dizer que sensação maravilhosa é olhar um problema e sair dele com actions itens e pensar depois disso nunca mais vamos sofrer com esses problemas
É muito louco pensar na complexidade que é você ter uma empresa que tem mais de 100 pessoas e 60% delas não tem 1 ano de casa. Como você cobra profundidade de conhecimento se boa parte delas ainda tá aprendendo sobre tudo?
Toda vez que a Monest dá um salto, a gente entra num platô. Parece contraditório, mas não é.
Cada fase de crescimento vem com uma estrutura que funciona até parar de funcionar. O que resolvia um problema há seis meses vira gargalo. O processo que dava conta do time de hoje engasga com o time maior de amanhã.
Aí entra um período estranho. A empresa continua rodando, mas nada parece estar certo. Decisão que era óbvia fica difícil. Liderança que estava confortável passa a duvidar de si mesma.
A Monest triplicou de tamanho de 2025 pra 2026.
É isso que um platô de crescimento significa: a gente cresceu rápido demais. O trabalho, nesse momento se torna reconstruir o que sustenta a próxima fase antes de tentar viver nela.
Não existe atalho pra esse desconforto. Existe, sim, um jeito mais rápido de atravessar: ouvir o time de perto, porque quem tá na operação sente o gargalo antes de qualquer relatório, e buscar ajuda de quem já passou por esse exato momento antes.
Ter resposta pronta importa menos do que saber onde buscar ela.
IA me deixou um completo dodói da cabeça.
Nas últimas duas semanas eu refiz 100% a UI do chat da Monest, criei um Dash Builder do zero, fiz um sistema de Benchmark de STT e estou reestruturando o motor de voz.
HIC nunca foi tão real.
Thiago Oliveira retweeted
opa!!!!!!!!
vou responder com calma nesse sabadão...
acho que ja é consenço que o gargalo não é shippar código, mas garantir qualidade no código gerado e que tudo gerado está indo de acordo com a visão de futuro da empresa
então como organizamos na Monest?
tudo começa no repositório `monest-docs`, nesse repositório, antes de começar qualquer projeto, fazemos uma RFC, essa RFC será feita pelo time responsável por fazer essa nova funcionalidade, e deverá ser aprovada por 2 TL's, existe um template base com as informações necessárias para começar o projeto
após a RFC aprovada, usamos github submodules para levar esse contexto da RFC da para o repositório de frontend/backend, e também usamos a RFC como base para os tickets criados no Linear
com o spread da RFC nas codebases e ela sendo usada como base para o Linear para criação das tarefas, vamos começar a codar, depois de garantir na planning que: todos estamos na msm página, se a gnt não tiver na msm pagina, parabéns, vamos gerar linhas pra krl de código apontando para uma direção que não é aonde a empresa quer ir, e tudo vai ser gerado mt rápido
durante o ciclo de desenvolvimento, nosso CLAUDE.md sabe que precisa buscar na RFC e na Issue no Linear informações sobre o projeto e a feature que deverá ser feita
além disso, temos uma arquivo de guidelines nas codebases, cada um com +- 1000 linhas com todas as régras do repositório: arquitetura, nomeclatura de arquivos, variávels, regras de arquitetura e sintaxes gerais
claude code lendo a issue, lendo a rfc, e lendo as guidelines, vai TACAR PAU e codar a feature e abrir uma PR
automaticamente com a PR aberta, o coderabbit, que possuí o mesmo contexto do Claude (guidelines, rfc, etc...) vai ler o código, colocar comentários
temos uma skill que fica em um feedback loop infinito pegando o que o coderabbit escreveu, e avaliando se é um comentário pertinente, e caso sim, aplicando o fix na PR (é engração, por mais q o comando para o rabbit seja o msm do claude, o rabbit é mt assertivo revisando, pq ele tem menos contexto de arquivos)
após isso, o trabalho do desenvolvedor é "testar o trabalho gerado pelo Claude" e direcionar o Claude caso algo tenha saído errado
tudo isso acontece com alguns guardrails, exemplo:
- toda PR pode ter no máximo 500 linhas
- toda PR precisa do approve do rabbit e de um outro dev
- temos ao todo 16 shards de testes automatizados e2e, cada um levando em média 10 minutos para rodar
- lint/tsc
- teste unitário p krl tb
"por que limitar linhas????"
porque fizemos um estudo interno onde PR's com + de 500 linhas tinham 4x menos comentários, e se o dev n ler o código, como q ele vai explicar pro key acoount como a feature funciona quando ele perguntar um edge case??? então sim, eu preciso garantir que as pessoas ainda LEIAM o que foi gerado
métricas side q eu olho:
- qtd de bug tickets por squad
- qtd de post mortem
- oscilação nas golden-metrics
hoje + de 80% do código da Monest é gerado via Claude e eu não vejo motivos para isso não ser 100%, mas sempre respeitando o LIMITE COGNITIVO DO SER HUMANO DE LER UM CÓDIGO E ENTENDER
não adianta gerar 39283218 features e nem saber comunicar seu cliente sobre o que de fato ela faz, quais as regras de negócio, o que da e o que não da pra fazer
depois que o ciclo de desenvolvimento da feature/projeto ta feita, a gnt faz uma ADR, cujo unico objetivo é DOCUMENTAR a feature, e dizer o ENTRY POINT
se vc n diz o entry point, vc vai perguntar pra IA "como funciona a feature X", e ela vai ficar igual a uma barata tonta na sua codebase tentando achar onde o código começa e talvez te responda com uma MENTIRA, documentando o entrypoint vc sabe exatamente ONDE COMEÇA a bagaça, e POR ONDE PASSA
Replying to @thiarioli @Morett_the_best
Queria entender como vocês lidam com o volume de PRs, code review, deploy, herança de contexto, e também como outros times estão trabalhando.
O que mais escuto é que é fácil fazer uma LLM negociar dívidas e que, em 3 meses, dá pra fazer o que a Monest faz.
Estamos há 3 anos fazendo isso e até agora não apareceu ninguém pra competir com a gente :)
Thiago Oliveira retweeted
🚨🚨🚨🚨🚨 ALERTA
Monest acabou de quebrar o seu record, fizemos *1 MILHÃO* de conversas com AI no mês de Janeiro
Isso da uma média de mais de 32 mil conversas por dia
Isso é só o começo, vamos fazer mais de 10 milhões por mês até o fim do ano
🚀🚀🚀🚀🚀
Conhece alguma empresa que tem um discador automático com faturamento em torno de 1M?
Me recomenda aqui :)
@sseraphini @Morett_the_best @samsantosb







