Forward Deployed Engineer · Product Builder
Transformo problemas da operação em software utilizável — conectando descoberta, decisões de produto, implementação full-stack e IA aplicada.
IA aplicada · Agentes · Integrações
Um jeito mais simples
de registrar o turno.A necessidade da operação, resumida
deixe as regras explícitas
Dois perfis, tarefas diferentes. Manter simples a ação diária de quem registra o ponto e dar à gestão uma visão das exceções.
Uma interface no navegador, uma API Node.js e PostgreSQL ligam o registro do turno a regras explícitas de horas extras semanais.
Testar os cálculos de horas. Manter correções sujeitas à aprovação da gestão. Observar o que a operação precisa em seguida.
Projetos selecionados
Três projetos. Restrições diferentes.
Decisões que você pode inspecionar.
Registro incompleto? Sinalizar para revisão.
Uma ferramenta mobile-first que transforma o registro manual de ponto em um fluxo compartilhado entre a equipe e a gestão.
9 testes automatizados de horas, horas extras e alertas
Uma pessoa controla o envio.
Um pipeline supervisionado que transforma feeds públicos de notícias em um briefing focado, com resumos opcionais por IA.
Acionamento manual — sem agendamento ativo
Mantenha o raciocínio conectado.
Um espaço de projeto que conecta evidências, sugestões de um agente e decisões humanas com responsável.
Protótipo local funcionando · dados fictícios
Outros projetos
Projetos de apoio ao trabalho com agentes e ao acompanhamento de entregas.
Skills reutilizáveis que tornam a engenharia assistida por IA mais previsível: auditoria de segurança de repositório somente leitura, um portão de qualidade de código proporcional ao risco, revisão ortográfica de textos de interface e isolamento seguro de branch e worktree.
Um script de validação confere a estrutura do repositório no CI. A organização segue o mattpocock/skills.
Um acompanhamento de entregas que transforma pull requests integrados, commits e arquivos ROADMAP em uma linha do tempo por projeto. Uma GitHub Action registra cada entrega no Firestore sem duplicar, um painel web privado mostra estágio e próximos passos, e um servidor MCP permite que um assistente de IA leia a linha do tempo e registre marcos.
Repositório privado, porque acompanha projetos reais. As regras do Firestore, a atualização em tempo real e o isolamento entre repositórios são testados no emulador.
Como eu trabalho
Construir → aprender → melhorar.
Começar pelas pessoas, pelo atrito do dia a dia e pelas regras que uma solução precisa respeitar.
Café: necessidades diferentes para a equipe e para a gestão.Traduzir uma necessidade ambígua em um fluxo delimitado, com trade-offs explícitos e um caminho de validação.
Café: um fluxo no navegador do celular, sem app nativo.Conectar interface, regras de negócio, dados e integrações. Deixar visíveis os casos de falha importantes.
Briefing: filtrar e priorizar antes de pedir resumo a um modelo.Testar o comportamento crítico, tornar o fluxo observável e usar evidências para escolher a próxima melhoria.
SDR: a autoridade humana é garantida na fronteira dos comandos.Notas do trabalho
O que os projetos me ensinaram
sobre construir com restrições.
Um navegador no celular manteve a primeira versão acessível. A complexidade importante estava nas regras de negócio.
Ler a decisão ↗IA / BriefingO fluxo ainda gera um resumo básico. A geração melhora uma etapa delimitada, depois da seleção.
Ler a decisão ↗Autoridade / SDRSugestões atribuíveis ajudam uma pessoa a pensar. A autoridade humana faz parte do desenho do sistema.
Ler a decisão ↗Vamos construir algo útil
Vamos conversar sobre o seu time, o problema e como seria uma primeira entrega útil.