DotNet WhenAll LoadAsync

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Prompt

Como evitar task.whenall com multiplos loadasync, utilizado com DbContext?

Google Modo IA

Para o Entity Framework Core, o uso de Task.WhenAll com o mesmo DbContext resultará no erro: “A second operation started on this context before a previous operation completed”. Isso ocorre porque o DbContext não é thread-safe e não suporta operações paralelas simultâneas na mesma instância.
Para resolver isso e evitar o Task.WhenAll problemático, você tem três caminhos principais:
1. Utilize IDbContextFactory (Recomendado para Paralelismo)
Se você precisa carregar dados em paralelo para ganhar performance, a solução oficial é injetar o IDbContextFactory. Isso permite criar uma instância isolada do contexto para cada tarefa.
csharp
// No construtor: private readonly IDbContextFactory<MyDbContext> _contextFactory;

public async Task LoadDataInParallel()
{
    var task1 = Task.Run(async () => {
        using var context = _contextFactory.CreateDbContext();
        return await context.Users.ToListAsync();
    });

    var task2 = Task.Run(async () => {
        using var context = _contextFactory.CreateDbContext();
        return await context.Orders.ToListAsync();
    });

    await Task.WhenAll(task1, task2); // Agora é seguro pois cada Task tem seu próprio Context
}
Use o código com cuidado.

2. Execução Sequencial (Simples e Segura)
Se a performance de carregar tudo ao mesmo tempo não for crítica, a forma mais segura de evitar o erro é simplesmente aguardar cada chamada individualmente. Isso garante que apenas uma operação utilize a conexão por vez.
csharp
var users = await _context.Users.ToListAsync();
var orders = await _context.Orders.ToListAsync(); // Só inicia após o término da anterior
Use o código com cuidado.

3. Projeção Única (Query Splitting ou Joins)
Em vez de múltiplos LoadAsync, tente consolidar as buscas em uma única consulta ao banco ou utilize o AsSplitQuery() se o problema for o carregamento de muitas coleções relacionadas (Avoid Cartesian Explosion).
Resumo de quando usar cada um:
  • IDbContextFactory: Use quando o paralelismo é indispensável (ex: Dashboards complexos ou Blazor Server).
  • Await sequencial: Use em fluxos simples de CRUD onde a latência do banco é baixa.
  • Split Queries: Use se os múltiplos “loads” forem para carregar propriedades de navegação de uma mesma entidade.
Você está enfrentando esse problema em uma aplicação Web API comum ou em um cenário de Background Service/Blazor?

Prompt

Como evitar task.whenall com multiplos loadasync?

Google Modo IA

Para evitar o uso de Task.WhenAll ao lidar com múltiplos LoadAsync, você pode adotar diferentes padrões dependendo do seu objetivo (performance, controle de concorrência ou ordem de execução):
1. Processamento Conforme Conclusão (Task.WhenAny)
Se você não quer esperar todos terminarem para começar a processar os resultados, use o padrão de remover tarefas de uma lista conforme elas finalizam. Isso melhora a responsividade.
csharp
var tasks = new List<Task<Data>> { LoadAsync(1), LoadAsync(2), LoadAsync(3) };
while (tasks.Count > 0)
{
    var finishedTask = await Task.WhenAny(tasks);
    tasks.Remove(finishedTask);
    var data = await finishedTask; // Processa assim que cada um termina
}
Use o código com cuidado.

2. Controle de Concorrência (SemaphoreSlim)
Para evitar sobrecarregar o sistema com muitos LoadAsync simultâneos (o que o WhenAll faz por padrão), utilize um SemaphoreSlim para limitar quantas tarefas rodam ao mesmo tempo.
csharp
var semaphore = new SemaphoreSlim(3); // Limite de 3 simultâneos
var tasks = items.Select(async item => {
    await semaphore.WaitAsync();
    try { return await LoadAsync(item); }
    finally { semaphore.Release(); }
});
await Task.WhenAll(tasks); // Ainda usa WhenAll, mas com execução controlada
Use o código com cuidado.

3. Iteração Assíncrona Moderna (Parallel.ForEachAsync)
No .NET 6+, a melhor alternativa ao WhenAll para coleções é o Parallel.ForEachAsync. Ele gerencia automaticamente o grau de paralelismo e é mais eficiente para processar grandes volumes de dados.
csharp
await Parallel.ForEachAsync(items, async (item, token) => {
    await LoadAsync(item); // Execução paralela controlada nativamente
});
Use o código com cuidado.

4. Execução Sequencial (Simples await)
Se os carregamentos dependem um do outro ou se a ordem é crítica, abandone o paralelismo e use o await individual. Isso evita a complexidade de gerenciar múltiplas tarefas.
csharp
var res1 = await LoadAsync(1);
var res2 = await LoadAsync(2); // Só inicia após o primeiro terminar
Use o código com cuidado.

Qual é o cenário específico dos seus LoadAsync (ex: muitas chamadas de API, leitura de arquivos ou carregamento de UI)?

Análise código .Net

DotNet No Comments

Consigo sim fazer essa avaliação — mas eu não consigo acessar diretamente um caminho local do seu Windows (C:\Users\...) a partir daqui. Para eu analisar o projeto de verdade (código, csproj, camadas, DbContext, queries, etc.), você tem 3 opções:

  1. Enviar um ZIP do repositório (ideal)
  2. Enviar somente partes relevantes (pasta de Data/Infra, DbContext, Repositories/Services, Controllers/Handlers, principais Entities e Migrations)
  3. Rodar análises automatizadas aí e me mandar os relatórios (Sonar/Analyzers/CodeMetrics), e eu interpreto e devolvo um parecer com recomendações

✅ Dica de privacidade: antes de enviar, remova/mascare secrets, connection strings, chaves, certificados e qualquer dado sensível (appsettings.* / user-secrets / pipelines).

O que eu vou entregar (quando você enviar o código ou os relatórios)

Um relatório estruturado com:

  • Misuse de Entity Framework (anti‑patterns + impacto: performance, concorrência, consistência, manutenção)
  • Violação de SOLID (por princípio, com exemplos e refatorações sugeridas)
  • Clean Code (legibilidade, complexidade, duplicação, acoplamento, testes, logs, exceptions)
  • Severidade e priorização: Quick wins (1–2 dias), Médio prazo (1–2 sprints), Estrutural (refatoração maior)
  • Trechos de código anotados (antes/depois) quando aplicável

Para começar: me diga 3 coisas rápidas

  1. O projeto usa EF Core ou EF6? (e versão do .NET: 6/7/8?)
  2. A arquitetura é Clean Architecture, DDD, N‑tier, CQRS/MediatR…?
  3. O problema percebido hoje é mais performance, bugs, dificuldade de evoluir, ou tudo isso?

Se você responder isso, eu já ajusto o foco da análise.

Checklist do que eu vou procurar (e como vou marcar “uso indevido”)

1) Entity Framework — Principais “misuses” / anti‑patterns

A. Performance e consultas

  • N+1 queries (loop que dispara query por item)\ Sinais: .ToList() cedo demais + depois acessando navegações; lazy loading sem controle; foreach com FirstOrDefault/Single no DbSet.
  • Client evaluation / materialização precoce\ Sinais: .AsEnumerable() cedo; projeção depois do materialize; ToList() antes de Where/Select.
  • Tracking desnecessário em leituras\ Sinais: queries de leitura sem .AsNoTracking() (quando não vai atualizar).
  • Includes excessivos / “cartesian explosion”\ Sinais: muitos .Include().ThenInclude() em coleções; retorno gigante; lentidão e memória alta.
  • Paginação incorreta\ Sinais: Skip/Take sem OrderBy; paginação feita em memória.
  • Projeção ineficiente\ Sinais: buscar entidade inteira quando só precisa de 3 campos (não usa Select para DTO).

B. Ciclo de vida do DbContext / concorrência

  • DbContext como Singleton (grave)\ Sinais: registrado como singleton; guardado em campo estático; reusado entre requests.
  • DbContext compartilhado em paralelo\ Sinais: Task.WhenAll com o mesmo context; uso em threads múltiplas.
  • Transações mal gerenciadas\ Sinais: múltiplos SaveChanges() em fluxo crítico sem transação; mistura de conexões.

C. Arquitetura e acoplamento

  • “Repository pattern em cima do EF” (o “repository do repository”) — muitas vezes vira redundância e piora consultas\ Sinais: GenericRepository<T> com GetAll() retornando IEnumerable<T>; falta de IQueryable controlado; specifications ruins.
  • Exposição de IQueryable para camadas superiores sem contrato (vazamento de infraestrutura)\ Sinais: services/controladores montando query arbitrária sobre DbSet.
  • Domínio acoplado ao EF\ Sinais: Entities com atributos de EF por todo lado, lógica de negócio misturada com navegações e carregamentos.

D. Modelagem e consistência

  • Entidades anêmicas + lógica no Service gigante
  • Falta de invariantes no domínio (entidade aceita estados inválidos)
  • Migrations caóticas, sem revisão; alteração de schema arriscada
  • Uso indevido de lazy loading (especialmente fora do request)

✅ Resultado: eu costumo classificar cada achado como (P0 crítico / P1 alto / P2 médio / P3 baixo) com “como reproduzir” e “como corrigir”.

2) SOLID — O que vou medir no seu código

SRP (Single Responsibility)

  • Classes “Deus” (Service/Manager com 1000+ linhas)
  • Handlers/Controllers fazendo: validação + regra + persistência + integração + mapping + logging tudo junto

OCP (Open/Closed)

  • switch/case gigante por tipo/status/canal
  • Ifs espalhados por toda parte para variações previsíveis (ex.: regras por “tipo de cliente”)

LSP (Liskov)

  • Heranças onde subclasses quebram contrato (lança exceptions inesperadas; altera semântica)

ISP (Interface Segregation)

  • Interfaces “gordas”: IService com 20 métodos, implementações forçadas a “não usar metade”

DIP (Dependency Inversion)

  • Domínio/Application dependendo de EF/infra diretamente
  • Services instanciando dependências com new (sem DI)
  • Dependência em classes concretas, não abstrações

📌 Na prática, eu vou apontar:

  • quais dependências estão invertidas
  • onde extrair políticas (domínio) de mecanismos (infra)
  • onde aplicar Strategy/Policy/Specification sem exagero

3) Clean Code — Sinais objetivos que eu procuro

  • Nomes ruins (métodos genéricos: Process, Handle2, DoWork)
  • Métodos longos (muitos níveis de indentação, muitos parâmetros)
  • Complexidade ciclomática alta (muitos if, &&, ||, switch)
  • Duplicação de regras e validações
  • Exceptions como fluxo (try/catch controlando lógica)
  • Logs ruins (sem correlação, sem contexto, loga dados sensíveis)
  • Testabilidade baixa (métodos estáticos, dependências escondidas, código sem interfaces)
  • Mistura de camadas (Controller acessa DbContext direto; Application acessa HttpClient sem abstração, etc.)

Se você quiser rodar a varredura aí (e só me mandar os outputs)

Aqui vai um “kit rápido” de checks úteis (você roda e cola os resultados):

1) Build e warnings

dotnet build -c Release

2) Formatação (se já tiver dotnet format configurado)

dotnet format

3) Analyzers recomendados (se puder adicionar)

  • SonarAnalyzer.CSharp
  • StyleCop.Analyzers
  • Microsoft.CodeAnalysis.NetAnalyzers

4) Métricas (se você usa VS Enterprise: Code Metrics)

Ou me mande um print/export das métricas de Maintainability / Cyclomatic Complexity.

Se você me mandar:

  • lista dos Top 20 arquivos por complexidade
  • e os Top 20 por duplicação / warnings\ eu já consigo apontar o grosso das violações.

Como você pode me enviar para eu analisar agora

✅ Melhor caminho:

  1. Compacte voyager (sem bin/obj)
  2. Garanta que não vai appsettings.Production.json com segredos
  3. Faça upload aqui do ZIP

Ou, se não puder mandar o repo todo:

📂 Envie estas pastas/arquivos (já dá para um diagnóstico bem forte):

  • *.csproj, Directory.Build.props/targets (se houver)
  • Camada de infraestrutura/dados: DbContext, EntityTypeConfigurations, Migrations
  • Services/UseCases/Handlers principais
  • Controllers (ou endpoints minimal)
  • 3–5 fluxos críticos (ex.: criação de ordem, fechamento, cálculo, etc.)
  • Um exemplo de query “pesada” (ex.: listagem com filtros)

Próxima pergunta (para eu começar do jeito certo)

Você prefere que eu faça a avaliação:

  1. Foco performance EF (N+1, includes, tracking, paginação, concorrência)
  2. Foco arquitetura SOLID/Clean (camadas, acoplamento, coesão, testes)
  3. Equilibrado (um pouco de cada, com priorização)

Se você me mandar o ZIP (ou um recorte do projeto), eu começo a revisão e te devolvo um relatório com achados e recomendações práticas.

SAP vs ERP

Inteligência Artificial No Comments

Prompt

Quais as melhores soluções para integrar SAP (usando API RESTful) com Oracle ERP (usando acesso direto ao Banco de Dados)?

Gemini

Integrar o SAP com o Oracle ERP utilizando métodos tão distintos — de um lado uma interface moderna baseada em serviços (REST) e do outro um método legado de acesso direto ao banco de dados — exige uma camada de integração robusta para garantir a segurança, a integridade dos dados e a performance.

Aqui estão as melhores soluções para esse cenário, divididas por arquitetura:

1. iPaaS (Integration Platform as a Service) – A Solução Recomendada

Utilizar uma plataforma de integração moderna é a forma mais segura de conectar esses mundos. Essas ferramentas possuem conectores nativos tanto para APIs REST quanto para JDBC/ODBC (Oracle).

  • SAP Integration Suite (BTP): Se a sua empresa já usa SAP, esta é a escolha natural. Ela possui adaptadores prontos para se conectar a bancos de dados externos e transformar os dados para o formato JSON/XML exigido pelas APIs do SAP.

  • MuleSoft ou Dell Boomi: Líderes de mercado que funcionam como um “tradutor” universal. Eles podem buscar dados no Oracle via SQL, aplicar regras de negócio e disparar o POST/PATCH para a API do SAP de forma orquestrada.

2. Camada de Middleware com Python ou Node.js (Customizado)

Se você busca uma solução de baixo custo (Open Source) e tem equipe de desenvolvimento, pode criar um serviço intermediário.

  • Como funciona: Um script em Python (usando bibliotecas como cx_Oracle para o banco e requests para o SAP) atua como um worker.

  • Vantagem: Total controle sobre a lógica de transformação.

  • Desvantagem: Requer manutenção de infraestrutura, logs e tratamento de erros manual.

3. Oracle Integration Cloud (OIC)

Se o peso da integração estiver mais focado no lado Oracle, o OIC é excelente. Ele consegue ler as tabelas/views do Oracle ERP nativamente e expor ou consumir serviços REST para o SAP.

Fluxo Lógico da Integração

Aspecto Oracle (Banco de Dados) Camada de Integração (Middleware) SAP (API REST)
Ação Leitura de Tabelas/Views Mapeamento e De-para Consumo do Endpoint
Segurança Credenciais de DB / VPN Criptografia e Logs OAuth 2.0 / API Key
Formato SQL / Relacional JSON / XML RESTful

Considerações Críticas

  • Uso de Views e Staging Tables: Nunca conecte o SAP diretamente às tabelas transacionais do Oracle. Crie Views ou Tabelas de Passagem (Staging) no Oracle para que o impacto de performance seja mínimo e a segurança seja preservada.

  • Sincronização: Defina se a integração será Baseada em Eventos (gatilhos no banco) ou Batch (processamento por lotes em horários específicos).

  • Tratamento de Erros: Como o banco de dados não devolve erros de aplicação (ex: “cliente não encontrado”), o seu middleware deve ser capaz de capturar o erro da API do SAP e gravar esse status de volta em uma tabela de log no Oracle.

Qual é o volume de dados que você pretende trafegar e qual o nível de criticidade (tempo real ou diário)? Com essa informação, posso te ajudar a detalhar a arquitetura técnica.

Prompt

A solução Informatica, para integração atenderia essa demanda?

Gemini

Sim, a Informatica atende plenamente a essa demanda, sendo uma das soluções líderes de mercado para este cenário híbrido.

Seja através do clássico Informatica PowerCenter (on-premise) ou do moderno IDMC (Intelligent Data Management Cloud), a ferramenta é especialista em “unir esses dois mundos”.

Veja como ela resolve cada ponto do seu problema:

Por que a Informatica é ideal para este cenário?

A força da Informatica está na sua capacidade de lidar com ETL (Extract, Transform, Load) de alta performance, essencial quando se fala em acesso direto a bancos de dados Oracle, ao mesmo tempo em que possui conectores modernos para APIs.

1. Conector Oracle (Lado do Banco de Dados)

Diferente de scripts manuais, a Informatica utiliza conectores nativos otimizados que:

  • Lidam com grandes volumes de dados sem sobrecarregar o ERP Oracle.

  • Permitem captura de dados alterados (CDC – Change Data Capture), enviando para o SAP apenas o que mudou no banco, em vez de ler toda a tabela novamente.

2. REST API Connector (Lado do SAP)

A Informatica possui um conector de Web Services/REST que:

  • Consome o JSON/XML da API do SAP nativamente.

  • Gerencia automaticamente a autenticação (OAuth 2.0, API Keys).

  • Faz a orquestração: ela pode ler o Oracle, transformar os dados (ex: converter o formato de data do banco para o formato esperado pela API) e fazer a chamada REST.

3. Transformação de Dados

Este é o ponto onde ela brilha. Como o SAP e o Oracle ERP raramente possuem a mesma estrutura de dados, a Informatica oferece uma interface visual para fazer o “de-para” (mapping) complexo, tratar nulos e validar regras de negócio antes do dado chegar ao destino.

Qual versão escolher?

Solução Perfil Melhor Uso
Informatica IDMC (Cloud) Moderna / SaaS Se você busca agilidade e integração com SAP S/4HANA na nuvem.
Informatica PowerCenter Robusta / On-premise Se o seu Oracle e seu SAP estão dentro do seu próprio data center e você precisa de controle total da infra.

Onde ter atenção (Pontos de Cuidado)

  • Custo de Licenciamento: A Informatica é uma ferramenta enterprise. Se o volume de integrações for muito pequeno (apenas 1 ou 2 tabelas), o custo pode ser alto comparado a soluções mais leves ou iPaaS.

  • Curva de Aprendizado: Exige profissionais capacitados na ferramenta para configurar os mappings e fluxos de trabalho corretamente.

Resumo da Arquitetura com Informatica

Você já possui licenciamento da Informatica na empresa ou está avaliando a compra para este projeto específico? Se estiver avaliando, posso te indicar também algumas alternativas mais leves (como o Talend ou o próprio SAP BTP) para comparação.

Prompt

Quais soluções semelhantes e alternativas ao Informatica, poderiam ser utilizadas?

Gemini

Para substituir ou complementar o Informatica, existem diversas soluções que variam conforme o orçamento, a necessidade de performance e a facilidade de uso. Como o seu cenário envolve Extração (Oracle DB) e Consumo de API (SAP REST), as alternativas podem ser divididas em três categorias:

1. Líderes de Mercado (iPaaS e ETL Enterprise)

Essas ferramentas competem diretamente com o Informatica em termos de robustez e segurança.

  • Talend (Qlik Talend Cloud): * Por que considerar: É a alternativa mais próxima do Informatica. Possui componentes nativos poderosos para SQL (Oracle) e para chamadas REST (SAP).

    • Vantagem: Oferece uma versão Open Studio (gratuita para desenvolvimento) e gera código Java nativo, o que costuma ser muito rápido para grandes volumes.

  • MuleSoft (Anypoint Platform): * Por que considerar: Se o foco for transformar a integração em um serviço reutilizável. Ele é excelente para criar uma “camada de API” entre o Oracle e o SAP.

    • Vantagem: Gestão de APIs superior, facilitando o monitoramento de quem está acessando os dados do Oracle.

  • Oracle Data Integrator (ODI): * Por que considerar: Se o banco de dados Oracle for o “coração” da sua operação. Ele usa a arquitetura E-LT, processando as transformações dentro do próprio banco Oracle, o que é extremamente performático.

    • Vantagem: Conectividade nativa profunda com Oracle ERP.

2. Soluções “Nativas” dos Fabricantes

Muitas vezes, usar a ferramenta de um dos lados simplifica o licenciamento e o suporte.

  • SAP Integration Suite (BTP): * Melhor escolha se: O objetivo final for alimentar o SAP com segurança. Ele já entende os formatos de dados do SAP e possui conectores JDBC para buscar dados no Oracle.

  • Oracle Integration Cloud (OIC):

    • Melhor escolha se: O gatilho da integração nascer no Oracle ERP. Ele possui adaptadores prontos para SAP e facilita o mapeamento visual entre os campos dos dois sistemas.

3. Alternativas Open Source e Modern Data Stack

Para empresas que preferem evitar o “lock-in” de grandes fornecedores ou buscam custos menores.

  • Pentaho Data Integration (PDI / Kettle):

    • Muito popular no Brasil, é excelente para ler bancos de dados e disparar chamadas REST. É mais simples de aprender que o Informatica.

  • Apache Hop: * Um fork moderno do Pentaho, focado em orquestração de dados e compatibilidade com nuvem.

  • Airbyte + dbt:

    • A solução queridinha da “Modern Data Stack”. O Airbyte faz a ingestão (Oracle → Staging) e um script Python ou ferramenta de integração consome a API do SAP.

Comparativo Rápido

Ferramenta Complexidade Foco Principal Custo Estimado
Talend Média ETL Tradicional e Cloud Médio / Alto
MuleSoft Alta Conectividade via API Alto
Pentaho Baixa Integração de Dados Baixo (Open Source)
SAP BTP Média Ecossistema SAP Variável (por consumo)
ODI Alta Performance em Banco Oracle Alto

Qual escolher?

  • Se você tem muito volume de dados no Oracle: Vá de Talend ou ODI.

  • Se a prioridade é governança e segurança no SAP: Vá de SAP Integration Suite.

  • Se o orçamento está apertado e a equipe é técnica: Pentaho ou Python customizado.

Você gostaria que eu detalhasse o fluxo de como uma dessas ferramentas (como o Talend ou o SAP BTP) faria a conexão técnica entre o Oracle e a API do SAP?

Java SQL Parser

Java No Comments

Prompt

Can you find best top 10 solutions to parse SQL in Java?

Gemini

Parsing SQL in Java depends heavily on your use case: do you need a lightweight tool to extract table names, or a full-blown query engine to optimize and execute queries?

Here are the top 10 solutions for parsing SQL in Java, categorized by their strengths and use cases.

1. JSqlParser (Top Choice for General Use)

JSqlParser is the most popular open-source library for Java. It uses JavaCC to translate SQL into a hierarchy of Java classes, allowing you to navigate the structure using the Visitor Pattern.

  • Best for: Modifying SQL, extracting metadata (tables, columns), and simple SQL translation.

  • Pros: RDBMS agnostic; supports MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, and BigQuery.

  • Cons: Not a validator; it may accept syntactically incorrect SQL if the grammar isn’t strict.

2. Apache Calcite

Calcite is a dynamic data management framework. It doesn’t just parse; it provides a full SQL parser, validator, and cost-based optimizer.

  • Best for: Building your own database/query engine or performing deep semantic analysis.

  • Pros: Industry standard used by Apache Hive, Flink, and Druid.

  • Cons: Very steep learning curve; high resource overhead for simple tasks.

3. jOOQ (Parser API)

While famous as a DSL for writing SQL, jOOQ includes a powerful standalone parser. It can take a raw SQL string and convert it into a jOOQ Query object.

  • Best for: Dialect transpilation (e.g., converting Oracle SQL to PostgreSQL) and type-safe query manipulation.

  • Pros: Extremely robust; handles complex vendor-specific syntax.

  • Cons: Commercial license required for some features; library size is large.

4. General SQL Parser (GSP)

A commercial powerhouse, GSP is known for its incredible breadth of dialect support and deep analysis capabilities.

  • Best for: Enterprise-grade data lineage, SQL formatting, and complex refactoring.

  • Pros: Supports over 20+ dialects (Snowflake, Hive, Teradata, etc.) better than most open-source tools.

  • Cons: Expensive commercial license.

5. ANTLR (with Community SQL Grammars)

ANTLR is a parser generator. You don’t get a “SQL library” out of the box; instead, you take a .g4 grammar file (for MySQL, PL/SQL, etc.) and generate the Java code.

  • Best for: Custom SQL-like languages or when you need total control over the parsing logic.

  • Pros: Highly flexible; generate parsers in multiple languages.

  • Cons: High manual effort; you must maintain the grammar files yourself.

6. H2 Database Parser

The H2 Database is written in Java and contains its own internal recursive-descent parser. You can use its internal classes (like org.h2.command.Parser) to parse SQL.

  • Best for: Projects already using H2 or needing a high-speed, hand-written parser.

  • Pros: Very fast and battle-tested in a production database.

  • Cons: Not designed as a standalone library; internal APIs can change.

7. ZetaSQL

Developed by Google, ZetaSQL is the parser used for BigQuery and Spanner. It has been open-sourced with Java wrappers.

  • Best for: Projects that need to be 100% compatible with Google Cloud’s SQL dialect.

  • Pros: Precise semantic analysis and strict validation.

  • Cons: Primarily focused on the “GoogleSQL” dialect; complex setup.

8. Druid SQL Parser

Apache Druid contains a specialized parser built on Calcite but optimized for its own analytical needs.

  • Best for: Big data analytics and time-series query parsing.

  • Pros: Excellent performance for analytical (OLAP) queries.

9. Zql (The “Old School” Choice)

Zql is a lightweight SQL parser written in JavaCC. It is much simpler (and older) than JSqlParser.

  • Best for: Very small, legacy, or resource-constrained applications.

  • Pros: Minimal footprint.

  • Cons: Not updated frequently; lacks support for modern SQL features like Window Functions or JSON operators.

10. Presto/Trino Parser

Trino (formerly Presto) has a highly efficient, hand-written parser designed to handle massive scale.

  • Best for: High-performance distributed query processing.

  • Pros: Clean Abstract Syntax Tree (AST) for complex SELECT statements.

Comparison Summary

Tool License Best For Complexity
JSqlParser Apache/LGPL General Metadata Extraction Moderate
Calcite Apache Database Building / Optimization High
jOOQ Dual (Free/Paid) SQL Transpilation Moderate
GSP Commercial Enterprise Lineage / Formatting Low (API-wise)
ANTLR BSD Custom Dialects Very High

Would you like me to provide a code example for one of these, such as using JSqlParser to extract table names from a query?

CSharp Keyence MD X2500

DotNet No Comments

Prompt

Create C# code to send QR code with text “QXD9000” for keyence MD X2500.

Abacus

Here’s C# code to send a QR code with text “QXD9000” to a Keyence MD-X2500 marker:

using System;
using System.Net.Sockets;
using System.Text;

namespace KeyenceMarkerControl
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            string ipAddress = "192.168.0.10"; // Replace with your MD-X2500 IP address
            int port = 9004; // Default Keyence port
            string qrText = "QXD9000";
            
            try
            {
                SendQRCodeToKeyence(ipAddress, port, qrText);
                Console.WriteLine("QR code sent successfully!");
            }
            catch (Exception ex)
            {
                Console.WriteLine($"Error: {ex.Message}");
            }
        }

        static void SendQRCodeToKeyence(string ipAddress, int port, string qrText)
        {
            using (TcpClient client = new TcpClient())
            {
                // Connect to the Keyence marker
                client.Connect(ipAddress, port);
                NetworkStream stream = client.GetStream();

                // Command to set QR code data
                // Format: "WD,<data>\r" for write data command
                string command = $"WD,{qrText}\r";
                byte[] data = Encoding.ASCII.GetBytes(command);

                // Send the command
                stream.Write(data, 0, data.Length);
                Console.WriteLine($"Sent: {command.Trim()}");

                // Read response
                byte[] buffer = new byte[1024];
                int bytesRead = stream.Read(buffer, 0, buffer.Length);
                string response = Encoding.ASCII.GetString(buffer, 0, bytesRead);
                Console.WriteLine($"Response: {response.Trim()}");

                // Optional: Send print command
                string printCommand = "IP\r"; // Issue Print command
                byte[] printData = Encoding.ASCII.GetBytes(printCommand);
                stream.Write(printData, 0, printData.Length);
                Console.WriteLine($"Sent: {printCommand.Trim()}");

                // Read print response
                bytesRead = stream.Read(buffer, 0, buffer.Length);
                response = Encoding.ASCII.GetString(buffer, 0, bytesRead);
                Console.WriteLine($"Response: {response.Trim()}");

                stream.Close();
            }
        }
    }
}

Key points:

  1. IP Address & Port: Update ipAddress with your MD-X2500’s actual IP address. Default port is typically 9004.
  2. Commands:
    • WD,<data>\r – Write data to the marker
    • IP\r – Issue print command to mark the QR code
  3. Alternative commands you might need:
    • WP,<program_number>\r – Select a specific program/pattern
    • RC\r – Remote control ON
    • RF\r – Remote control OFF
  4. Configuration: Ensure your MD-X2500 is configured for:
    • Ethernet communication enabled
    • QR code pattern set up in the device
    • Remote control mode enabled

Adjust the commands based on your specific MD-X2500 configuration and communication protocol settings.

Top 10 Open Database

Banco de Dados Inteligência Artificial No Comments

Prompt

Quais os 10 melhores bancos de dados, open source, com maior facilidade de administração On Premise? Identifique ferramentas que podem ser utilizadas para facilitar a administração.

Blackbox AI

Primeiro, a pergunta é em português: “Quais os 10 melhores bancos de dados, open source, com maior facilidade de administração On Premise? Identifique ferramentas que podem ser utilizadas para facilitar a administração.”

 

### 10 Melhores Bancos de Dados Open-Source com Facilidade de Administração On Premise

 

Selecionamos os 10 bancos de dados open-source mais populares e acessíveis para administração em ambientes locais (On Premise), priorizando aqueles com instalação simples, documentação robusta, comunidades ativas e ferramentas de gerenciamento intuitivas. A “facilidade de administração” foi avaliada com base em fatores como configuração inicial, manutenção rotineira (backups, monitoramento), escalabilidade básica e suporte a interfaces gráficas. Esses bancos são adequados para implantações locais, evitando dependências pesadas de nuvem. A lista não é exaustiva e reflete tendências atuais (dados de 2023-2024, com base em popularidade no GitHub, Stack Overflow e relatórios como o DB-Engines Ranking).

  1. PostgreSQL
    • Por que fácil? Instalação via pacotes (apt/yum), configuração via arquivos de texto simples, e suporte nativo a SQL avançado. É robusto para aplicações empresariais, com replicação e backups integrados.
    • Facilidade On Premise: Alta, devido a ferramentas como pgAdmin para gerenciamento visual.
  2. MySQL
    • Por que fácil? Instalação rápida em Linux/Windows, configuração básica via my.cnf, e comunidade vasta. Ideal para aplicações web.
    • Facilidade On Premise: Muito alta para iniciantes, com scripts de automação.
  3. MariaDB
    • Por que fácil? Fork do MySQL, compatível e ainda mais leve; instalação similar, com foco em estabilidade.
    • Facilidade On Premise: Excelente para substituir MySQL sem mudanças, com ferramentas compartilhadas.
  4. SQLite
    • Por que fácil? Não requer servidor; é um arquivo único, ideal para protótipos ou aplicações pequenas.
    • Facilidade On Premise: Máxima simplicidade – nenhum daemon ou configuração complexa.
  5. MongoDB
    • Por que fácil? Instalação via binários, configuração JSON-like, e escalabilidade horizontal. Bom para dados não estruturados.
    • Facilidade On Premise: Boa para NoSQL, com MongoDB Compass para interface gráfica.
  6. Redis
    • Por que fácil? Instalação em minutos, configuração via redis.conf, focado em cache e sessões.
    • Facilidade On Premise: Alta para operações básicas, com comandos CLI simples.
  7. CouchDB
    • Por que fácil? Instalação via pacotes, interface web integrada (Fauxton), e replicação fácil.
    • Facilidade On Premise: Boa para documentos JSON, com administração via navegador.
  8. InfluxDB
    • Por que fácil? Instalação rápida, configuração para time-series data, e queries SQL-like.
    • Facilidade On Premise: Adequado para IoT/analytics, com CLI e web UI.
  9. Neo4j
    • Por que fácil? Instalação via binários, configuração para grafos, e queries Cypher intuitivas.
    • Facilidade On Premise: Boa para dados relacionais complexos, com browser integrado.
  10. H2 Database
    • Por que fácil? Embutido em Java, configuração mínima, ideal para testes ou aplicações leves.
    • Facilidade On Premise: Máxima para desenvolvedores Java, sem servidor dedicado.

Esses bancos são open-source (licenças como GPL, Apache), gratuitos e suportados por comunidades ativas. Para implantações On Premise, considere requisitos de hardware (ex.: PostgreSQL/MySQL precisam de mais RAM para grandes cargas) e backups regulares. Se precisar de alta disponibilidade, adicione ferramentas como HAProxy.

Ferramentas para Facilitar a Administração

Para simplificar tarefas como monitoramento, backups, queries e configuração, use ferramentas específicas ou gerais. Muitas são open-source e compatíveis com On Premise. Aqui, listamos ferramentas populares por categoria, com exemplos de bancos suportados:

  • Interfaces Gráficas (GUI) para Gerenciamento Visual:
    • pgAdmin (PostgreSQL): Interface web/desktop para queries, backups e monitoramento.
    • phpMyAdmin (MySQL/MariaDB): Web-based, fácil para CRUD operations e estrutura de tabelas.
    • MongoDB Compass (MongoDB): GUI para explorar dados, executar queries e otimizar índices.
    • RedisInsight (Redis): Interface para visualizar chaves, executar comandos e monitorar performance.
    • Fauxton (CouchDB): Integrada, para gerenciar bancos e documentos via navegador.
  • Ferramentas de Monitoramento e Backup:
    • Prometheus + Grafana: Gerais (suporta PostgreSQL, MySQL, Redis via exporters); dashboards para métricas em tempo real.
    • Nagios ou Zabbix: Monitoramento de saúde do servidor e alertas para múltiplos bancos.
    • pgBackRest (PostgreSQL) ou mysqldump (MySQL/MariaDB): Para backups automatizados.
    • Barman (PostgreSQL): Gerenciamento avançado de backups e recuperação.
  • Ferramentas de Migração e Desenvolvimento:
    • Flyway ou Liquibase: Gerais para versionamento de schemas (suporta PostgreSQL, MySQL, etc.).
    • DBeaver: Cliente universal para queries em PostgreSQL, MySQL, MongoDB, etc.
    • Adminer: Alternativa leve ao phpMyAdmin, web-based para múltiplos bancos.
  • Ferramentas Gerais para On Premise:
    • Docker: Para containerização fácil de bancos (ex.: rodar PostgreSQL em containers isolados).
    • Ansible ou Puppet: Automação de instalação e configuração em servidores locais.

Essas ferramentas reduzem a curva de aprendizado e erros manuais. Recomendo verificar compatibilidade de versões e testar em ambientes de staging. Para mais detalhes, consulte documentações oficiais (ex.: postgresql.org, mysql.com). Se precisar de comparações específicas ou exemplos de instalação, pergunte!

RFP SaaS

Arquitetura No Comments

Prompt

Criar um questionário abrangente para avaliar fornecedores de software como serviço (SaaS) é uma tarefa complexa que requer uma abordagem estruturada. Abaixo está um exemplo de como criar um questionário que aborde os requisitos especificados, mantendo o formato e a estrutura necessários.

Estrutura do Questionário

  1. Introdução e Informações do Fornecedor

    • Nome do Fornecedor
    • Descrição do Serviço
    • Plataforma/Soluções Oferecidas

  2. Requisitos de Segurança

    • Autenticação e Autorização
    • Criptografia de Dados
    • Conformidade com Normas de Segurança (ISO 27001, etc.)

  3. Disponibilidade e Suporte

    • Níveis de Serviço Oferecidos (SLAs)
    • Horário de Suporte
    • Canais de Suporte (e-mail, telefone, chat)

  4. Conformidade e Certificações

    • Certificações de Segurança (SOC 2, ISO 27001)
    • Conformidade com Regulamentações (LGPD, GDPR)

  5. Escalabilidade e Flexibilidade

    • Capacidade de Escala
    • Flexibilidade em Modificar Configurações

  6. Custo e Transparência de Preços

    • Estrutura de Preços
    • Custos Adicionais Possíveis

  7. Experiência do Usuário (UX) e Interface do Usuário (UI)

    • Clareza na Interface
    • Facilidade de Uso

  8. Integração e APIs

    • Opções de Integração
    • Documentação de APIs

  9. Suporte ao Cliente e Recursos

    • Níveis de Suporte Oferecidos
    • Recursos de Autoajuda Disponíveis

  10. Conformidade com Regulamentações e Leis

    • Conformidade Legal
    • Políticas de Privacidade

Exemplo de Questionário:

Seção 1: Introdução

  1. Qual é o nome da sua empresa?
  2. Descreva brevemente o serviço ou produto que você oferece.

Seção 2: Segurança

  1. Quais medidas de segurança você implementa para proteger os dados dos usuários?
  2. Você é compatível com quais padrões de segurança (ISO 27001, etc.)?

Seção 3: Conformidade e Certificações

  1. Você possui certificações relevantes (SOC 2, ISO 9001)?
  2. Como você garante a conformidade com regulamentações relevantes?

Seção 4: Funcionalidades e Integrações

  1. Quais são as principais funcionalidades do seu produto?
  2. Quais integrações você oferece (APIs, etc.)?

Seção 5: Suporte e Documentação

  1. Que tipo de suporte você oferece?
  2. Qual é a qualidade da documentação fornecida?

Seção 6: Conformidade e Ajustes

  1. Você pode personalizar o produto/serviço de acordo com as necessidades do cliente?
  2. Qual é o processo de feedback e melhoria contínua?

Seção 7: Finalização

  1. Quais são os próximos passos após o envio deste questionário?
  2. Como você notificará o cliente sobre o andamento do processo?

Para o Respondedor:

  • Certifique-se de que todas as seções sejam preenchidas completamente.
  • Forneça informações de contato para esclarecimentos adicionais, se necessário.

Formato de Entrega:

  • Preenchido em formato digital (e.g., PDF preenchível)
  • Enviado por e-mail para [inserir e-mail]

Com este modelo, você pode criar um questionário detalhado e estruturado para avaliar fornecedores de SaaS, garantindo que todas as informações necessárias sejam coletadas de maneira clara e organizada.

Adapta

Questionário Abrangente para Avaliação de Fornecedores SaaS

Abaixo está um modelo completo, estruturado e pronto para uso, que você pode enviar a fornecedores de software como serviço (SaaS). Ele cobre segurança, privacidade, disponibilidade, integração, suporte, aspectos comerciais, viabilidade do fornecedor, entre outros. Inclui escalas de maturidade, perguntas “knockout” (eliminatórias), indicações de evidências a anexar e uma matriz de pontuação sugerida.

Você pode utilizar todo o conteúdo como base para criar uma versão preenchível em PDF ou um formulário online. Se quiser, posso transformar este questionário em um roteiro estruturado para planilha (com pontuação automática) ou em um texto pronto para formulário digital.

Instruções ao Respondente

  • Preencha todas as questões marcadas como [Obrigatório].
  • Onde indicado, anexe evidências/documentos. Caso não possa anexar, descreva o motivo e prazo para disponibilização.
  • Utilize a escala de maturidade quando solicitada: 0 (não aplicável/ausente), 1 (iniciante), 2 (básico), 3 (intermediário), 4 (avançado), 5 (excelente/otimizado).
  • Se uma pergunta não se aplicar, informe “Não se aplica” e explique brevemente.
  • Ao final, confirme a veracidade das informações.

Seção 1: Introdução e Informações do Fornecedor

  1. Nome legal da empresa [Obrigatório]
  2. Nome fantasia (se houver)
  3. País de constituição e jurisdições onde opera [Obrigatório]
  4. Descrição breve do serviço/produto SaaS [Obrigatório]
  5. Segmento(s) atendido(s) (ex.: financeiro, varejo, saúde, educação) [Obrigatório]
  6. Principais diferenciais competitivos
  7. Modelo de implantação: 100% SaaS multitenant, SaaS single-tenant, hospedagem dedicada/gerenciada, híbrido [Obrigatório]
  8. Data de início de operação do produto (ano) [Obrigatório]
  9. Tamanho da base de clientes (faixas: <50, 50–200, 200–1.000, >1.000)
  10. Referências de clientes (nomes e contatos, se autorizado)
  11. Ponto focal técnico e comercial (nome, e-mail, telefone) [Obrigatório]

Evidências solicitadas:

  • Folheto/one-pager de produto
  • Diagrama de alto nível da solução

Seção 2: Produto, Arquitetura e Roadmap

  1. Descreva a arquitetura de alto nível (componentes, data stores, serviços) [Obrigatório]
  2. O produto é multitenant? Explique a segregação lógica entre clientes [Obrigatório]
  3. Ambientes disponíveis: desenvolvimento, homologação/sandbox, produção [Obrigatório]
  4. Suporte a multi-região e redundância geográfica
  5. Estratégia de escalabilidade (horizontal/vertical, auto-scaling)
  6. Tecnologias/plataformas principais (ex.: linguagens, frameworks, cloud provider)
  7. Roadmap público/compartilhável dos próximos 12 meses
  8. Política de gestão de mudanças e janelas de manutenção [Obrigatório]
  9. Notificação prévia de mudanças de breaking changes (prazos, canais)

Evidências solicitadas:

  • Diagrama de arquitetura atualizado
  • Política de change management
  • Roadmap resumido (se disponível)

Seção 3: Segurança da Informação e AppSec

3.1. Governança e Controles

  1. Existe um programa formal de segurança da informação (CISO/responsável, comitês)? [Obrigatório]
  2. Políticas documentadas: segurança, classificação de dados, controle de acesso, resposta a incidentes, gestão de vulnerabilidades [Obrigatório]
  3. Treinamento de segurança para colaboradores e desenvolvedores (frequência) [Obrigatório]
  4. Programa de conscientização de phishing/engenharia social
  5. Política de uso de dispositivos pessoais (BYOD) e MDM

3.2. Autenticação e Autorização 6. Suporte a SSO (SAML 2.0, OIDC) [Obrigatório] 7. Suporte a MFA (TOTP, WebAuthn, SMS—desencorajado) [Obrigatório] 8. Modelos de autorização: RBAC, ABAC, custom claims [Obrigatório] 9. Provisionamento/desprovisionamento via SCIM

3.3. Criptografia e Gestão de Chaves 10. Criptografia em repouso (algoritmos, serviços KMS/HSM) [Obrigatório] 11. Criptografia em trânsito (TLS 1.2+/1.3, ciphersuites) [Obrigatório] 12. Gestão de chaves: rotação, segregação, acesso, logs [Obrigatório] 13. Opção de BYOK/CSE (bring your own key/customer-supplied encryption)

3.4. Desenvolvimento Seguro (SSDLC) 14. Práticas: revisão de código, SAST/DAST, análise de dependências, escaneamento de contêineres [Obrigatório] 15. SBOM gerado e disponível sob solicitação [Obrigatório] 16. Política de correção de vulnerabilidades (SLA por criticidade) [Obrigatório] 17. Testes de intrusão externos periódicos (freq., escopo, sumário executivo) [Obrigatório] 18. Programa de divulgação responsável/bug bounty

3.5. Monitoramento, Logs e Resposta a Incidentes 19. Centralização de logs, retenção e imutabilidade [Obrigatório] 20. Detecção de ameaças, EDR/XDR, alertas e 24×7 (se existir) 21. Plano de resposta a incidentes, RACI, comunicação a clientes e autoridades [Obrigatório] 22. Histórico de incidentes relevantes nos últimos 24 meses (resumo)

3.6. Segurança de Terceiros e Supply Chain 23. Processo de due diligence para suboperadores/fornecedores [Obrigatório] 24. Acordos de segurança e DPAs com suboperadores [Obrigatório] 25. Lista de suboperadores e funções (link ou anexo) [Obrigatório]

Escala de maturidade (0–5) para cada subitem acima.

Evidências solicitadas:

  • Políticas de segurança (sumário)
  • Sumário executivo de pen test recente
  • Política de resposta a incidentes
  • Política de gestão de vulnerabilidades
  • SBOM amostral (se possível)

Seção 4: Privacidade e Proteção de Dados (LGPD/GDPR)

  1. Papéis conforme LGPD/GDPR: controlador, operador ou ambos? [Obrigatório]
  2. Base legal típica para tratamento de dados (contrato, legítimo interesse, consentimento etc.) [Obrigatório]
  3. Tipos de dados tratados (pessoais, sensíveis, crianças/adolescentes) [Obrigatório]
  4. Finalidades, retenção e minimização de dados [Obrigatório]
  5. Localização dos dados e transferências internacionais (SCCs, países, mecanismos de adequação) [Obrigatório]
  6. DPO indicado (contato) [Obrigatório]
  7. Atendimento a direitos dos titulares (acesso, correção, exclusão, portabilidade). SLAs [Obrigatório]
  8. DPIA/ROPA disponíveis sob solicitação (se aplicável)
  9. Política de privacidade pública e específica para clientes [Obrigatório]
  10. Uso de dados para treinar modelos/analytics: é opcional? Opt-out disponível? [Obrigatório]
  11. Subprocessadores e governança de privacidade (lista e notificações) [Obrigatório]
  12. Notificação de incidentes de dados a clientes/autoridades (prazos/fluxo) [Obrigatório]

Evidências solicitadas:

  • Política de privacidade
  • DPA (Data Processing Addendum) modelo
  • Lista de subprocessadores
  • Modelos de SCCs (se aplicável)

Seção 5: Disponibilidade, Continuidade e Recuperação de Desastres

  1. SLA de disponibilidade (percentual e janelas de manutenção) [Obrigatório]
  2. SLOs internos e objetivos de erro
  3. Histórico de disponibilidade dos últimos 12 meses (link para status page) [Obrigatório]
  4. Estratégia de alta disponibilidade (zonas/regiões, failover) [Obrigatório]
  5. Plano de continuidade de negócios (BCP) e recuperação de desastres (DRP) [Obrigatório]
  6. RTO e RPO por serviço/componente [Obrigatório]
  7. Testes de DR (frequência e resultados)
  8. Mitigação de DDoS e proteção de borda (WAF, CDN)

Evidências solicitadas:

  • BCP/DRP sumário
  • Relatório de teste de DR (sumário)
  • Link da status page

Seção 6: Identidade, Acesso e Auditoria

  1. Contas administrativas separadas e privilegiadas (PAM) [Obrigatório]
  2. MFA obrigatório para administradores [Obrigatório]
  3. Princípio de menor privilégio e revisões periódicas de acesso [Obrigatório]
  4. Trilhas de auditoria (quem fez o quê, quando; exportáveis) [Obrigatório]
  5. Retenção e integridade de logs (evidências de acesso/alteração)

Seção 7: Integrações e APIs

  1. Tipos de APIs: REST, GraphQL, gRPC; estabilidade e versionamento [Obrigatório]
  2. Autenticação das APIs: OAuth2, OIDC, API keys, mTLS [Obrigatório]
  3. Limites e políticas de rate limit e quotas [Obrigatório]
  4. Webhooks (assinatura/verificação de integridade)
  5. SDKs oficiais e linguagens suportadas
  6. Catálogo de integrações nativas (ERP/CRM/IDP/etc.)
  7. Documentação pública e ambientes sandbox [Obrigatório]
  8. Eventos/streaming (webhooks, event bus, CDC) e garantias de entrega

Evidências solicitadas:

  • Link da documentação de API
  • Guia de autenticação e exemplos de código

Seção 8: Dados – Importação, Exportação, Backup e Exclusão

  1. Importação de dados (formatos, ferramentas, suporte) [Obrigatório]
  2. Exportação self-service em formatos abertos (CSV/JSON/Parquet, API) [Obrigatório]
  3. Frequência de backups, retenção e testes de restauração [Obrigatório]
  4. Exclusão/anonimização segura mediante solicitação (SLAs) [Obrigatório]
  5. Data ownership: quem é o titular/ proprietário dos dados? [Obrigatório]
  6. Data residency configurável por cliente (se aplicável)
  7. Suporte a criptografia por cliente/tenant (opção de chave por cliente)

Seção 9: Conformidade e Certificações

  1. Certificações vigentes: SOC 2 (Tipo I/II), ISO 27001, ISO 27701, ISO 27018, PCI DSS (se aplicável), HIPAA (se aplicável) [Obrigatório se alegado]
  2. Escopo das certificações (serviços/data centers) [Obrigatório]
  3. Auditorias independentes e frequência
  4. Política de auditoria de clientes e direito de auditoria contratual
  5. Evidências sob NDA (ex.: relatório SOC 2, cartas de atestação)

Evidências solicitadas:

  • Certificados (vigentes)
  • Carta do auditor/relatório sumário

Seção 10: Suporte, Operação e Sucesso do Cliente

  1. Planos de suporte e horários: padrão/estendido/24×7 [Obrigatório]
  2. Canais: portal, e-mail, telefone, chat [Obrigatório]
  3. SLAs de suporte por severidade (S1–S4), tempos de resposta e resolução [Obrigatório]
  4. Processo de escalonamento e gestão de problemas (RCA pós-incidente) [Obrigatório]
  5. Base de conhecimento/FAQ, tutoriais e documentação [Obrigatório]
  6. Treinamento e onboarding (inclui admin e usuários finais)
  7. Comunicações proativas: status page, newsletter técnica, roadmap updates

Evidências solicitadas:

  • Catálogo de suporte
  • Amostra de RCA anonimizada (se possível)

Seção 11: Performance, Observabilidade e SRE

  1. Indicadores de performance monitorados (p99/p95 latência, throughput) [Obrigatório]
  2. Orçamentos de erro, SLIs/SLOs e práticas SRE
  3. Observabilidade: métricas, logs, tracing distribuído [Obrigatório]
  4. Testes de carga e resultados (últimos 12 meses)
  5. Tuning automatizado/escalonamento elástico

Seção 12: Experiência do Usuário, Acessibilidade e Localização

  1. UX/UI: princípios, design system, consistência
  2. Acessibilidade: conformidade com WCAG 2.1 AA (ou superior). Evidências de testes [Obrigatório]
  3. Idiomas/Localização suportados
  4. Compatibilidade com navegadores, dispositivos móveis e apps nativos
  5. Recursos de administração delegada, perfis e configurações por tenant

Seção 13: Comercial, Preços e Contratos

  1. Modelo de licenciamento (por usuário, uso, volume, transação, feature) [Obrigatório]
  2. Estrutura de preços, pacotes e descontos (inclua exemplos de cálculo) [Obrigatório]
  3. Overage: limites, políticas e alertas preventivos [Obrigatório]
  4. Termos contratuais: prazo, renovação, rescisão e saída (offboarding) [Obrigatório]
  5. Limitações de responsabilidade, indenizações, IP e direito de uso [Obrigatório]
  6. DPA e anexos de privacidade/segurança disponíveis [Obrigatório]
  7. Direitos de auditoria, pen test de cliente, evidências sob NDA

Evidências solicitadas:

  • Proposta comercial modelo
  • Minuta contratual e DPA

Seção 14: Viabilidade do Fornecedor e Seguros

  1. Estrutura societária e principais investidores (se aplicável)
  2. Indicadores de saúde financeira (faixas de receita, crescimento, runway estimado) [Opcional sob NDA]
  3. Apólices de seguro: responsabilidade civil, ciber, E&O (limites e vigência) [Obrigatório se exigido contratualmente]
  4. Planos de continuidade do negócio do fornecedor (caso de M&A ou encerramento)
  5. Programas de compliance corporativo e ética

Evidências solicitadas:

  • Certificado de seguro
  • Carta de conformidade ética/compliance

Seção 15: Gestão de Mudanças, Versões e Deprecações

  1. Versionamento de APIs/SDKs e política de depreciação (prazos de aviso) [Obrigatório]
  2. Notificação de mudanças relevantes (canais, antecedência) [Obrigatório]
  3. Ambiente sandbox para validação antecipada
  4. Compatibilidade retroativa e estratégias de migração

Seção 16: Métricas de Valor, Referências e Casos

  1. Principais KPIs de valor para clientes (ex.: redução de custos, tempo de ciclo, NPS) [Obrigatório]
  2. Estudos de caso e resultados quantificados
  3. Referências de clientes para contato (se autorizado)

Evidências solicitadas:

  • Estudo de caso/whitepaper
  • Métricas de adoção/sucesso (sumário)

Seção 17: Uso de IA e Segurança de Modelos (Se Aplicável)

  1. O produto utiliza IA/ML em alguma funcionalidade? Quais casos de uso? [Obrigatório se aplicável]
  2. Dados do cliente são usados para treinar modelos? Há opt-in/opt-out granular? [Obrigatório]
  3. Controles contra exfiltração de dados via prompts e filtragem de conteúdo
  4. Avaliação de vieses, explicabilidade e registros de decisões automatizadas
  5. Proteções contra injeção de prompt e ataques de supply chain de modelos
  6. Gestão de modelos: versionamento, dataset cards, model cards
  7. Conformidade com normas setoriais (quando aplicável)

Seção 18: Sustentabilidade e Responsabilidade

  1. Estratégia ESG e metas públicas (se houver)
  2. Uso de data centers com energia renovável (percentual, regiões)
  3. Programas de acessibilidade para clientes e ações de inclusão
  4. Políticas de uso responsável de tecnologia e privacidade por design

Seção 19: Perguntas Knockout (Eliminatórias)

Responda Sim/Não e detalhe quando necessário.

  1. Suporte a SSO via SAML 2.0 ou OIDC para ambientes de produção? [Obrigatório]
  2. Criptografia em repouso e em trânsito (TLS 1.2+ ou 1.3) implementada? [Obrigatório]
  3. Exportação self-service dos dados do cliente em formato aberto? [Obrigatório]
  4. SLA de disponibilidade igual ou superior a 99,9% (ou informe seu SLA)? [Obrigatório]
  5. DPA padrão disponível para assinatura? [Obrigatório]
  6. Lista de subprocessadores disponível e atualizada? [Obrigatório]
  7. Plano de resposta a incidentes formalizado, com notificação ao cliente? [Obrigatório]
  8. Política de correção de vulnerabilidades com prazos para críticas (ex.: ≤ 15 dias)? [Obrigatório]

Observação: respostas “Não” podem exigir plano de ação com prazos.

Seção 20: Declaração e Assinatura

  1. Declaro que as informações prestadas são verdadeiras e refletem o estado atual da solução e da empresa. [Obrigatório]
  2. Nome, cargo, assinatura e data [Obrigatório]

Checklist de Anexos Solicitados

  • Diagrama de arquitetura de alto nível
  • Políticas-chave: segurança, privacidade, gestão de vulnerabilidades, resposta a incidentes
  • Sumário executivo de pen test (recente)
  • Certificados/relatórios: SOC 2 (sumário), ISO 27001/27701/27018, PCI (se aplicável)
  • DPA modelo e lista de subprocessadores
  • BCP/DRP (sumário) e resultados de teste de DR
  • Evidência de SLA/uptime (status page)
  • Catálogo de suporte e amostra de RCA
  • Documentação de API (link)
  • Certificado(s) de seguro cibernético/E&O
  • Estudo(s) de caso/métricas de sucesso
  • Política de depreciação/versionamento de APIs

Modelo de Escala de Maturidade (0–5) por Domínio

  • 0: Não aplicável ou inexistente
  • 1: Prática ad hoc, documentação mínima
  • 2: Básico, parcialmente documentado, execução inconsistente
  • 3: Intermediário, processos definidos e executados com regularidade
  • 4: Avançado, métricas, automação, auditorias internas regulares
  • 5: Excelente, melhoria contínua, auditorias externas, resultados comprovados

Use esta escala para: Segurança, Privacidade, Disponibilidade/DR, Integrações, Suporte, Observabilidade, Acessibilidade, Gestão de Mudanças, entre outros.

Matriz de Pontuação Sugerida

  • Segurança da Informação e AppSec: 30%
  • Privacidade e Proteção de Dados: 15%
  • Disponibilidade, Continuidade e DR: 15%
  • Integrações e APIs: 10%
  • Identidade, Acesso e Auditoria: 8%
  • Dados (import/export/backup/exclusão): 7%
  • Suporte e Operações: 7%
  • Conformidade e Certificações: 4%
  • UX/Acessibilidade/Idiomas: 2%
  • Comercial e Contratos: 2%

Dica de pontuação:

  • Atribua pesos por pergunta. Use a escala 0–5 e multiplique pelo peso.
  • Defina limites mínimos para knockout (ex.: Segurança ≥ 3, Privacidade ≥ 3, Disponibilidade ≥ 3).
  • Documente exceções com planos de remediação e prazos.

Formato de Entrega

  • Formulário digital preenchível ou PDF preenchível
  • Envio por e-mail para [inserir e-mail] ou por portal seguro
  • Anexos obrigatórios incluídos ou links sob NDA

Próximos Passos Após o Envio

  1. Análise técnica e de compliance (estimativa: 5 a 15 dias úteis, conforme complexidade).
  2. Solicitação de esclarecimentos ou evidências adicionais (se necessário).
  3. Reunião técnica para deep dive e demonstração (opcional).
  4. Avaliação de risco com recomendações/condições.
  5. Negociação de termos contratuais (DPA, SLAs, preços) e, se aplicável, PoC/piloto.
  6. Decisão e comunicação formal ao fornecedor.

Versão Resumida (Opcional) — para triagem inicial

  • Knockout (Seção 19)
  • Segurança: SSO/MFA, criptografia, pen test, gestão de vulnerabilidades
  • Privacidade: DPA, subprocessadores, residência de dados
  • Disponibilidade: SLA, histórico de uptime, DR (RTO/RPO)
  • Integrações: APIs, sandbox, rate limit
  • Comercial: modelo de preço, offboarding
  • Evidências essenciais: lista curta de certificados/políticas

Resumo

  • Este questionário oferece uma visão 360° para due diligence de fornecedores SaaS, com perguntas objetivas, escalas de maturidade e requerimentos de evidência.
  • Inclui knockout para acelerar a triagem e uma matriz de pontuação para decisões consistentes.
  • Cobre segurança, privacidade (LGPD/GDPR), disponibilidade/DR, integração, suporte, comercial, viabilidade e temas contemporâneos como IA e ESG.

Quer que eu:

  • Converta este modelo em um .docx preenchível ou em um formulário com lógica condicional?
  • Monte uma planilha com pesos e cálculo automático de pontuação e semáforos (verde/amarelo/vermelho)?
  • Adapte as perguntas ao seu setor (ex.: financeiro, saúde, educação) ou a exigências específicas (ex.: requisitos de auditoria, residência no Brasil/EU)?

 

Abacus – GPT-5.2

Questionário Abrangente de Avaliação de Fornecedores SaaS (Template)

Instruções ao fornecedor

  • Responda todas as perguntas. Se algo não se aplica, indique N/A e explique por quê.
  • Para itens de segurança/conformidade, inclua evidências (links, relatórios, prints, políticas, certificados) e datas (emissão/validade/última revisão).
  • Quando houver opções, marque uma: Sim / Não / Parcial / Em implementação.
  • Ao final, anexe os documentos solicitados na seção Anexos e Evidências.

Identificação do questionário

  • Nome do fornecedor:
  • CNPJ / País de registro:
  • Site:
  • Nome do produto/serviço SaaS:
  • Versão/edição (se aplicável):
  • Contato comercial: (nome, e-mail, telefone)
  • Contato técnico/segurança: (nome, e-mail, telefone)
  • Responsável pelo preenchimento: (nome, cargo, e-mail)
  • Data do preenchimento:

1) Introdução e Informações do Fornecedor

1.1 Descreva brevemente o serviço/produto e o principal caso de uso.
1.2 Quais módulos/funcionalidades estão incluídos na oferta padrão?
1.3 Quais são os principais clientes/segmentos atendidos (ex.: financeiro, saúde, varejo)?
1.4 O produto é multi-tenant, single-tenant ou ambos? Explique.
1.5 Existe dependência de terceiros críticos (ex.: cloud provider, provedores de e-mail/SMS, analytics)? Liste.
1.6 Há restrições conhecidas (limites técnicos, países suportados, navegadores, versões mobile)?
1.7 Forneça o organograma ou descrição do time responsável por segurança (mesmo que enxuta).

Evidências (se aplicável): apresentação do produto, arquitetura de alto nível, lista de dependências.

2) Requisitos de Segurança

2.1 Governança, políticas e gestão de risco

2.1.1 Possui políticas formais de segurança (SI, controle de acesso, criptografia, backup, resposta a incidentes)?
2.1.2 Com que frequência as políticas são revisadas e aprovadas?
2.1.3 Há programa de gestão de riscos e avaliação periódica? Como é feito?
2.1.4 Há treinamento obrigatório de segurança/privacidade para colaboradores? Periodicidade?

2.2 Autenticação e autorização

2.2.1 Quais métodos de autenticação são suportados?

  • Usuário/senha
  • SSO (SAML 2.0 / OIDC)
  • MFA (TOTP/SMS/Push/Chave física)
  • SCIM (provisionamento)
  • Outros:
    2.2.2 MFA é obrigatório? Pode ser imposto por cliente/tenant?
    2.2.3 Há políticas de senha (tamanho mínimo, complexidade, bloqueio, expiração)?
    2.2.4 Suporta RBAC (papéis), ABAC (atributos) e permissões granulares? Descreva.
    2.2.5 Existe segregação de funções (ex.: admin vs auditor) e trilhas de auditoria?
    2.2.6 Há recursos de sessão (timeout, logout global, revogação de token, detecção de anomalias)?

2.3 Criptografia e proteção de dados

2.3.1 Criptografia em trânsito: quais protocolos/cifras (ex.: TLS 1.2/1.3)?
2.3.2 Criptografia em repouso: quais mecanismos (disco/DB/objeto) e algoritmos (ex.: AES-256)?
2.3.3 Gestão de chaves (KMS/HSM): quem gerencia? Rotação? Controle de acesso?
2.3.4 Suporta BYOK/HYOK (chave do cliente)? Condições/comercial?
2.3.5 Dados sensíveis ficam mascarados/criptografados no app (ex.: tokens, segredos, logs)?

2.4 Segurança de aplicação e SDLC

2.4.1 Existe SDLC seguro (revisão de código, testes automatizados, gates de segurança)?
2.4.2 Realizam SAST/DAST/SCA? Quais ferramentas e frequências?
2.4.3 Política de correção de vulnerabilidades (SLA por severidade)?
2.4.4 Realizam pentest externo? Periodicidade? Pode compartilhar sumário executivo?
2.4.5 Possuem programa de bug bounty ou canal de reporte responsável?
2.4.6 Como protegem contra OWASP Top 10 (WAF, rate limiting, validação, CSP, etc.)?

2.5 Infraestrutura, rede e hardening

2.5.1 Em qual provedor/região cloud o serviço opera (ex.: regiões/países)?
2.5.2 Como é feito hardening e baseline de servidores/containers?
2.5.3 Segmentação de rede, firewall, IDS/IPS, WAF: quais controles existem?
2.5.4 Como é feito o gerenciamento de patches do SO/middleware?
2.5.5 Há controle de acesso administrativo (bastion, MFA, JIT/JEA)?

2.6 Logging, auditoria e monitoramento

2.6.1 Quais eventos são logados (login, alteração de permissões, exportação, deleção, falhas)?
2.6.2 Logs possuem imutabilidade e retenção configurável? Por quanto tempo?
2.6.3 Cliente pode exportar logs (SIEM) via API/integração? Formatos suportados?
2.6.4 Monitoramento 24×7? Detecção de ameaças? Alertas?

2.7 Resposta a incidentes e notificações

2.7.1 Existe plano de resposta a incidentes (IRP)? Último teste/simulação?
2.7.2 Prazo de notificação de incidente ao cliente (horas/dias)? Canal de comunicação?
2.7.3 Mantém registro pós-incidente (RCA) e ações corretivas?

Evidências sugeridas: políticas, relatório SOC2/ISO, sumário de pentest, arquitetura, matriz RBAC, exemplos de logs.

3) Disponibilidade, Continuidade e Suporte

3.1 SLAs e confiabilidade

3.1.1 Qual é o SLA de disponibilidade mensal (%) por plano?
3.1.2 Como é medida a disponibilidade (ponto de medição, exclusões, janelas)?
3.1.3 Existe página pública de status? (link)
3.1.4 Possui arquitetura HA/DR? RPO e RTO por serviço?

3.2 Backup e recuperação

3.2.1 Há backups automáticos? Frequência? Retenção?
3.2.2 Backups são criptografados? Testam restore periodicamente?
3.2.3 O cliente pode solicitar restore parcial (ex.: por tenant/intervalo)? Condições?

3.3 Suporte

3.3.1 Horários e idiomas suportados.
3.3.2 Canais: e-mail, telefone, chat, portal.
3.3.3 Tempos de resposta e resolução por severidade (P1–P4).
3.3.4 Existe gerente técnico/CSM? Em quais planos?

4) Conformidade e Certificações

4.1 Certificações atuais (marque e anexe evidências):

  • SOC 2 Type I/II (período coberto: ___)
  • ISO 27001 (escopo: ___)
  • ISO 27701 (privacidade)
  • PCI DSS (se aplicável)
  • Outras:
    4.2 Existe auditoria independente anual? Quais relatórios podem ser compartilhados sob NDA?
    4.3 Existem subprocessadores/terceiros com certificações? Liste.
    4.4 Possui política de retenção de evidências e trilhas de auditoria?

5) Privacidade e Regulamentações (LGPD/GDPR e afins)

5.1 Papel do fornecedor: atua como Operador/Processador? Em quais cenários?
5.2 Existe DPA (Data Processing Addendum)? Pode fornecer modelo?
5.3 Localização dos dados (data residency): quais países/regiões armazenam/processam dados?
5.4 Transferência internacional: quais mecanismos (ex.: cláusulas contratuais, etc.)?
5.5 Suporta direitos do titular (acesso, correção, exclusão, portabilidade, oposição)? Como operacionaliza e em quanto tempo?
5.6 Existe encarregado/DPO? Contato.
5.7 Política de retenção e descarte: como funciona ao fim do contrato?
5.8 O produto utiliza dados para treinamento de modelos/analytics? Se sim:

  • Quais dados?
  • É opt-in/opt-out?
  • Há anonimização/pseudonimização?

Evidências: política de privacidade, DPA, lista de subprocessadores, data map (alto nível).

6) Escalabilidade e Flexibilidade

6.1 Limites padrão (usuários, requisições, storage, throughput). Há limites “soft/hard”?
6.2 Como o serviço escala (auto-scaling, limites por tenant, filas)?
6.3 Existe suporte a ambientes separados (prod/homolog/dev)?
6.4 Personalizações/configurações disponíveis (workflows, campos, regras, branding).
6.5 Há customização por código (scripts, plugins)? Como é governada a segurança disso?
6.6 Roadmap: como o cliente solicita features? Existe processo de priorização?

7) UX/UI e Acessibilidade

7.1 O produto segue boas práticas de acessibilidade (ex.: WCAG)? Quais níveis?
7.2 Existe suporte multi-idioma e localização (pt-BR)?
7.3 Há trilhas de auditoria e mensagens claras para ações críticas (deleção/exportação)?
7.4 Existe onboarding guiado, templates, e prevenção de erros (validações, rascunhos)?
7.5 Para ambientes corporativos: há controle de tema/branding e permissões por página/ação?

8) Integrações e APIs

8.1 Quais integrações nativas existem (IdP, SIEM, CRM/ERP, webhooks etc.)?
8.2 Possui API pública? REST / GraphQL / gRPC — detalhe.
8.3 Autenticação da API: API key / OAuth2 / JWT / mTLS?
8.4 Rate limits e quotas: como são definidos? Existe aumento sob demanda?
8.5 Webhooks: existem assinaturas/assinatura de payload, retries, idempotência?
8.6 Documentação: link e nível (exemplos, SDKs, Postman/OpenAPI).
8.7 Versionamento e política de depreciação (quanto tempo de aviso)?

9) Operação, Administração e Gestão

9.1 Painel administrativo: quais ações são possíveis e como são auditadas?
9.2 Suporta gestão de usuários em massa (SCIM/importação)?
9.3 Suporta delegação e perfis de auditoria (read-only)?
9.4 Exportação de dados: formatos disponíveis (CSV/JSON), limites e auditoria.
9.5 Mecanismos anti-fraude/abuso (CAPTCHA, rate-limit, detecção de bots).

10) Comercial, Preços e Transparência

10.1 Modelo de precificação: por usuário, por consumo, por módulos, por volume?
10.2 Existem custos adicionais possíveis?

  • Setup/implantação
  • Treinamento
  • Suporte premium
  • Overages (excedentes)
  • Integrações
  • Armazenamento extra
  • Retenção de logs 10.3 Reajuste: índice, periodicidade, teto e aviso prévio.
    10.4 Condições de cancelamento e multas (se houver).
    10.5 Termos de pagamento e faturamento (NF, moeda, impostos).
    10.6 Existe contrato padrão e aditivos (DPA, SLA, segurança)? Pode fornecer rascunho?

11) Termos Legais, Riscos e Continuidade Contratual

11.1 Propriedade intelectual e licenciamento: quem é dono de quê (dados, configs, customizações)?
11.2 Portabilidade de dados ao término: como exportar, em quais formatos, prazo, custos?
11.3 Exclusão segura: como e em quanto tempo os dados são apagados após término?
11.4 Subprocessadores: lista atual e processo de notificação de mudanças.
11.5 Seguro cibernético (se houver): cobertura e limites (alto nível).
11.6 Cláusulas de confidencialidade e compliance anticorrupção (se aplicável).

12) Encerramento

12.1 Há alguma informação relevante que não foi coberta e impacta risco/uso?
12.2 Informe os próximos passos recomendados pelo fornecedor (POC, workshop técnico, NDA, etc.).
12.3 Confirmação:

  • Nome / Cargo:
  • Assinatura (digital) / Declaração de veracidade:
  • Data:

Anexos e Evidências (Checklist)

Marque o que será anexado/enviado:

  • SOC 2 (Type II preferível) / carta de auditoria
  • Certificado ISO 27001 + escopo
  • Política de Segurança e Resposta a Incidentes (sumário)
  • Sumário executivo de pentest mais recente
  • Lista de subprocessadores
  • DPA / termos de privacidade
  • SLA oficial
  • Documento de arquitetura (alto nível)
  • Matriz de permissões/RBAC
  • Página de status / relatório de uptime (link)

Formato de entrega (sugestão)

  • Documento editável (DOCX) ou formulário (Google/Microsoft Forms) + anexos em PDF.
  • Enviar por e-mail para: [inserir e-mail]
  • Assunto sugerido: Questionário SaaS – <Fornecedor> – <Produto>

Se você me disser (a) o tipo de SaaS (ex.: CRM, RH, financeiro, DevOps), (b) criticidade (baixa/média/alta) e (c) se vocês exigem algo específico (ex.: SOC2 Type II obrigatório, data residency no Brasil, SSO/SAML obrigatório), eu ajusto este template para ficar mais objetivo (menos perguntas irrelevantes) e já deixo um modelo de pontuação (pass/fail + pesos por categoria).

 

RFP Anti AI

Diversos No Comments

Prompt

Como evitar que as consultorias de software utilizem Inteligência Artificial, para responder um questionário de RFP, com foco em Desenvolvimento de Software?

Abacus

Você não consegue impedir 100% que uma consultoria use IA para redigir respostas de RFP (é fácil e barato de ocultar). O que dá para fazer é reduzir o incentivo, aumentar a chance de detecção e, principalmente, mudar o RFP para medir capacidade real (e não qualidade de texto).

Abaixo vão estratégias práticas, organizadas por objetivo.

1) Troque “perguntas genéricas” por “perguntas que exigem evidência”

IA responde muito bem a perguntas amplas (“descreva sua metodologia ágil”). Ela responde muito pior quando você pede provas verificáveis e detalhes específicos.

Como fazer no questionário:

  • Exigir exemplos reais com:
    • arquitetura (diagrama + rationale),
    • trade-offs assumidos,
    • principais incidentes/bugs e como foram resolvidos,
    • métricas (lead time, frequência de deploy, MTTR, cobertura de testes, taxa de falha em mudança).
  • Pedir artefatos (com dados sensíveis anonimizados):
    • Definition of Done, templates de histórias, checklist de PR, política de branching,
    • exemplo de plano de testes, estratégia de observabilidade, runbook.
  • Pedir nomes e papéis (e exigir que essas pessoas participem das próximas etapas):
    • tech lead, arquiteto, security champion, devops/SRE, QA.
  • Pedir estimativas com premissas:
    • “estime X” + “liste 10 premissas e riscos” + “o que invalidaria sua estimativa”.

2) Inclua “provas ao vivo” (onde IA não salva)

Se a sua decisão depende do que vai acontecer no projeto, faça o fornecedor demonstrar competência em tempo real.

Etapas recomendadas:

  • Entrevista técnica com o time que vai entregar (não só pré-vendas).
  • Workshop de arquitetura (60–120 min) em cima de um caso seu:
    • modelagem de domínio, decisões de integração, estratégia de dados, escalabilidade, segurança, LGPD.
  • Sessão de “debug/incident review”:
    • dê um cenário de produção (latência, fila travando, erro intermitente) e peça abordagem.
  • Code review simulado:
    • entregue um PR fictício e peça para identificar riscos e sugerir melhorias.
  • Mini case (time-boxed):
    • entregáveis pequenos: desenho + backlog inicial + plano de releases + critérios de aceite.

Essas dinâmicas tornam irrelevante se o texto do RFP foi “polido” por IA.

3) Use perguntas “anti-clichê” (contextuais e específicas)

Evite perguntas que geram respostas “de manual”. Prefira cenários.

Exemplos de perguntas melhores:

  • “Como vocês lidam com requisitos que mudam semanalmente sem destruir previsibilidade? Mostre como ficam ritos, métricas e contrato.”
  • “Em um monólito legado com deploy mensal, qual seria seu plano de 90 dias para aumentar frequência de deploy? Detalhe marcos e riscos.”
  • “Como vocês definem limites de domínio e ownership quando há múltiplos squads e dependências?”
  • “Mostre um exemplo de política de logs/PII e como garantem conformidade LGPD no ciclo de dev.”

4) Coloque cláusulas de divulgação (mais eficaz que “proibir”)

Proibir “uso de IA” é difícil de fiscalizar e pode virar guerra de gato e rato. Muitas empresas hoje aceitam IA, mas exigem transparência e responsabilidade.

Opções de política:

  • Opção A — Permitir com disclosure: fornecedor declara se usou IA generativa, quais ferramentas e quais controles (não envio de dados do cliente, revisão humana, etc.).
  • Opção B — Proibir para conteúdos do RFP: exige atestado, mas é menos realista.
  • Opção C — Proibir inserir dados do cliente em ferramentas públicas: costuma ser o mais importante (risco de confidencialidade).

Cláusulas úteis no RFP (rascunho):

  • Declaração/atestado de que:
    • (i) não foram inseridas informações confidenciais do cliente em ferramentas de IA externas,
    • (ii) as respostas foram revisadas por responsável técnico humano,
    • (iii) o fornecedor mantém trilha de auditoria interna (quando aplicável).
  • Direito de auditoria (limitado e razoável) para verificar processo, se houver suspeita.
  • Vinculação ao time: “as pessoas apresentadas/entrevistadas deverão compor o time mínimo; troca exige aprovação”.

5) Faça checagens que expõem “resposta bonita, mas vazia”

  • Consistência cruzada: crie perguntas que se referem a respostas anteriores (“com base na sua estratégia de testes descrita acima, como isso se aplica ao caso X?”).
  • Pequenas contradições intencionais: uma pergunta com restrição (“sem Kubernetes”, por exemplo). Respostas genéricas frequentemente ignoram.
  • Janela curta + perguntas customizadas: reduz tempo para “montar narrativa perfeita”.

6) Dê peso maior para evidências do que para texto

No scoring do RFP, aumente peso de:

  • demonstrações e workshops,
  • referências checadas (ligação com clientes, perguntas técnicas),
  • amostras de entregáveis,
  • capacidade do time (currículo + entrevista) e estabilidade (turnover).

E reduza peso de “metodologia”, “valores”, “visão”, etc. (onde IA brilha).

Recomendações finais (pragmáticas)

  • Se o seu medo é “IA mentir/embelezar”: o antídoto é evidência verificável + prova ao vivo.
  • Se o medo é “vazamento de dados”: foque em proibir inserir dados do cliente em IA pública e exigir controles.
  • Se você realmente quer “zero IA”: aceite que será difícil de fiscalizar; compense com entrevistas/workshops obrigatórios e cláusulas de responsabilização.

Se você quiser, eu posso:

  • reescrever um conjunto de 20–30 perguntas de RFP “anti-genéricas” para desenvolvimento de software, baseado no seu contexto (stack, tipo de produto, criticidade, integração, compliance),
  • e montar um modelo de matriz de avaliação (pesos + critérios) para minimizar respostas “de marketing”.

Prompt

Sim, pode montar o conjunto de perguntas “anti-genéricas” para desenvolvimento de software

Abacus

Para criar um questionário de RFP que neutralize respostas genéricas de IA, o segredo é sair do “O que você faz?” e entrar no “Como você resolveu isso especificamente?” e “Como você prova que sabe fazer?“.

Abaixo, organizei as perguntas em blocos temáticos. Elas foram desenhadas para exigir que um especialista humano (Tech Lead ou Arquiteto) pare para pensar e buscar evidências internas.

Bloco 1: Engenharia e Qualidade de Código

O objetivo aqui é fugir do “seguimos Clean Code” e focar em processos reais de governança.

  1. Gestão de Débito Técnico: Descreva o processo de identificação, priorização e pagamento de débito técnico em seus projetos atuais. Como vocês negociam com o Product Owner (PO) a alocação de tempo para refatoração vs. novas funcionalidades?
  2. Code Review e Padrões: Anexe um exemplo (anonimizado) de um checklist de Code Review utilizado por seus times. Como vocês garantem que os padrões de arquitetura definidos no início do projeto estão sendo seguidos após 6 meses de desenvolvimento?
  3. Estratégia de Testes: Em vez de citar a “Pirâmide de Testes”, detalhe: qual a sua política para testes de integração em ambientes com muitas dependências externas? Como vocês lidam com flaky tests (testes que falham intermitentemente)?
  4. Métricas de Engenharia: Quais métricas de performance de time (ex: DORA Metrics ou SPACE) vocês coletam nativamente? Apresente um dashboard real (com dados ofuscados) de um projeto similar ao nosso.

Bloco 2: Arquitetura e Decisões Técnicas

IA é ótima em teoria, mas ruim em explicar o “porquê” de escolhas difíceis.

  1. Trade-offs de Arquitetura: Descreva uma situação em que o time teve que escolher entre duas tecnologias ou padrões (ex: Microserviços vs. Monólito Modular). Quais foram os critérios de decisão e, olhando para trás, o que fariam diferente?
  2. Segurança por Design: Como vocês garantem que segredos (chaves de API, senhas) não sejam commitados no repositório? Descreva o fluxo de remediação caso uma vulnerabilidade crítica seja detectada em uma biblioteca de terceiros em produção.
  3. Observabilidade: Descreva a estratégia de logs e rastreamento (tracing) que vocês implementam. Como o time diferencia um “alerta crítico” de um “ruído” para evitar a fadiga de alertas?
  4. Escalabilidade: Explique como vocês testam o limite de carga da aplicação antes de um evento de pico (ex: Black Friday ou lançamento). Quais ferramentas usam e como interpretam os resultados?

Bloco 3: Agilidade e Gestão de Produto

Foco em como a consultoria lida com o caos e a incerteza, não apenas no Scrum Guide.

  1. Gestão de Dependências: Em um cenário onde o seu squad depende de uma API de outro fornecedor que está atrasada, qual é o protocolo de escalonamento e como vocês mitigam o impacto no cronograma?
  2. Definition of Done (DoD): Forneça o DoD real de um projeto atual. Como vocês garantem que “Done” inclua documentação, segurança e critérios de acessibilidade?
  3. Refinamento Técnico: Como o time técnico participa da escrita das histórias de usuário? Descreva o processo de quebra de uma funcionalidade complexa em entregas menores e testáveis.
  4. Turnover e Conhecimento: Qual foi a taxa de turnover técnico nos últimos 12 meses nos times de desenvolvimento? Como vocês garantem que a saída de um desenvolvedor sênior não resulte em perda de conhecimento crítico do nosso negócio?

Bloco 4: DevOps e Cultura de Entrega

Perguntas que exigem detalhes de infraestrutura e automação.

  1. Pipeline de CI/CD: Descreva o fluxo completo de um commit desde a máquina do desenvolvedor até a produção. Quais são os “gates” automáticos e manuais? Quanto tempo dura esse ciclo em média?
  2. Gestão de Ambientes: Como vocês garantem a paridade entre os ambientes de Desenvolvimento, Homologação e Produção? Vocês utilizam Infraestrutura como Código (IaC)? Se sim, quais ferramentas?
  3. Post-Mortem: Anexe um exemplo de um relatório de Post-Mortem (análise de causa raiz) de um incidente real ocorrido em um de seus clientes. Como a cultura de “não culpabilização” (blameless) é aplicada na prática?

Bloco 5: Desafio Prático (O “Pulo do Gato”)

Este bloco deve ser respondido em um formato específico para dificultar o uso de prompts simples.

  1. Cenário de Conflito: “Temos um requisito legal que precisa entrar em produção em 15 dias, mas o time técnico afirma que a arquitetura atual precisa de 30 dias de refatoração para suportar isso com segurança.” Peça para o Tech Lead que será alocado ao projeto gravar um vídeo de 3 minutos ou escrever uma nota técnica explicando a estratégia de contorno.
  2. Análise de Repositório: “Se abrirmos o repositório de um projeto atual de vocês agora, o que encontraríamos em termos de documentação técnica (README, ADRs, Swagger)?” (Peça prints de tela).

Dicas para a Avaliação:

  • O “Cheiro” da IA: Respostas que usam muitos adjetivos (“robusto”, “escalável”, “sinergia”, “ponta a ponta”) sem citar nomes de ferramentas, versões ou exemplos de problemas reais são fortes candidatas a terem sido geradas por IA.
  • A Prova Real: No edital, deixe claro que qualquer afirmação feita no questionário poderá ser objeto de demonstração ao vivo na etapa de Shortlist. Se eles disserem que usam “TDD com 90% de cobertura”, peça para ver o relatório de cobertura de um projeto no dia da entrevista.
  • Penalização: Estabeleça que respostas puramente teóricas (que apenas explicam o conceito da tecnologia em vez da aplicação dela) receberão nota zero.

Você gostaria que eu elaborasse uma tabela de pesos para essas perguntas, definindo o que seria uma “Resposta Nota 10” vs. uma “Resposta Gerada por IA”?

Prompt

Sim

Abacus

Para diferenciar uma resposta técnica real de uma “alucinação” ou texto genérico de IA, você deve avaliar a densidade de evidências e a especificidade.

Abaixo, apresento uma matriz de avaliação com os critérios de pontuação e exemplos comparativos para o seu comitê de seleção.

Matriz de Avaliação: Humano Especialista vs. IA Generativa

Critério Resposta Nota 0 a 3 (Provável IA / Comercial) Resposta Nota 8 a 10 (Especialista Real)
Nível de Abstração Teórica e conceitual. Explica “o que é” a metodologia (ex: “O TDD garante qualidade”). Prática e aplicada. Explica “como fazemos aqui” (ex: “Usamos Jest e impomos um gate de 80% no CI”).
Uso de Ferramentas Cita categorias de ferramentas ou nomes muito óbvios (ex: “Usamos nuvem e CI/CD”). Cita a stack específica, versões e integrações (ex: “Terraform com módulos customizados no Azure DevOps”).
Trade-offs Apresenta apenas o lado positivo. Tudo é “perfeito”, “ágil” e “escalável”. Admite dificuldades, riscos e escolhas difíceis (ex: “Optamos por NoSQL, mas sofremos com a consistência eventual”).
Evidências Promessas de que “seguem as melhores práticas do mercado”. Anexos, prints, nomes de métricas reais e exemplos de projetos passados.
Vocabulário Adjetivos vagos: “robusto”, “sinergia”, “ponta a ponta”, “disrupção”, “alinhamento”. Verbos de ação e termos técnicos: “provisionar”, “refatorar”, “mockar”, “latência de p99”, “dead-letter queue”.

Exemplos Comparativos para Treinar seu Avaliador

Para ilustrar, veja como as duas inteligências (a humana e a artificial) responderiam à mesma pergunta do seu RFP:

Pergunta: “Como vocês garantem a qualidade do código e lidam com débito técnico?”

  • Resposta Típica de IA (Nota 2):

    “Nossa consultoria preza pela excelência técnica. Utilizamos as melhores práticas de Clean Code e revisões de pares para garantir um código robusto e escalável. O débito técnico é monitorado constantemente e priorizado em nossos backlogs de sprint, garantindo que a dívida técnica não comprometa a agilidade do projeto a longo prazo. Focamos em entregar valor com alta qualidade.”

    • Por que é nota baixa? Não disse como monitora, qual ferramenta usa, quem decide a prioridade e não deu nenhum exemplo de um débito real que resolveu.
  • Resposta de um Tech Lead Real (Nota 10):

    “Utilizamos o SonarQube integrado ao pipeline do GitHub Actions, com um Quality Gate que bloqueia o merge se a cobertura de testes novos for inferior a 80% ou se houver Security Hotspots. Sobre o débito técnico: reservamos 20% da capacidade de cada sprint para ‘Enabling Tasks’. Um exemplo real: no projeto [Cliente X], identificamos que a latência estava subindo devido a consultas N+1 no ORM. Registramos isso no Jira como débito técnico, apresentamos o impacto de custo de infraestrutura ao PO e realizamos a refatoração na Sprint 4, reduzindo o tempo de resposta em 300ms.”

    • Por que é nota alta? Citou ferramentas específicas, deu uma métrica clara (20%), explicou um problema técnico real (consultas N+1) e o resultado obtido.

Tabela de Pesos Sugerida para o Score Final

Se você estiver usando uma planilha de avaliação, recomendo esta distribuição de pesos para garantir que a capacidade técnica sobressaia ao “marketing”:

Categoria Peso O que observar no Score
Bloco 1: Engenharia e Qualidade 25% Rigor técnico e automação (provas de CI/CD e Testes).
Bloco 2: Arquitetura e Decisões 20% Capacidade analítica (justificativa de escolhas e trade-offs).
Bloco 3: Agilidade e Gestão 15% Realismo operacional (como lidam com atrasos e turnover).
Bloco 4: Provas Vivas / Workshops 30% Eliminatório. Performance em tempo real sem auxílio externo.
Bloco 5: Referências de Clientes 10% Validação com terceiros sobre o que foi escrito no papel.

Dica de Ouro: O “Campo de Controle”

Adicione uma pergunta propositalmente estranha ou muito específica ao seu negócio no meio do questionário, como: “Como sua estratégia de branching (Gitflow/Trunk-based) se adaptaria caso nosso ambiente de homologação fique indisponível por 48h devido a uma migração de legado?”

A IA tentará dar uma resposta genérica de “manter a calma e comunicar”. Um humano técnico dirá: “Nesse caso, teríamos que criar mocks para as APIs do legado ou usar flags de funcionalidade (Feature Toggles) para não travar o desenvolvimento, mas o deploy ficaria retido na branch de integração.”

Próximo passo: Você quer que eu gere um modelo de cláusula contratual que vincule as respostas técnicas do RFP ao contrato final, para que eles possam ser penalizados se a entrega não seguir o que foi “prometido” (ou gerado por IA)?

Prompt

Sim

Abacus

Para garantir que o “brilho” das respostas do RFP (sejam elas geradas por IA ou por um time de pré-vendas de elite) se traduza em realidade na execução, você precisa de ancoragem jurídica.

Abaixo, apresento uma sugestão de cláusulas para incluir no seu Contrato de Prestação de Serviços de Software. O objetivo é transformar o questionário de RFP em um anexo técnico vinculante.

Cláusulas de Vinculação Técnica e Responsabilidade

Cláusula 1: Da Natureza Vinculante das Respostas do RFP

1.1. O Questionário de Resposta Técnica (Anexo X), preenchido pela CONTRATADA durante a fase de seleção (RFP), é parte integrante e indissociável deste Contrato. 1.2. A CONTRATADA declara que todas as capacidades técnicas, metodologias, ferramentas e níveis de automação descritos no Anexo X estão disponíveis e serão aplicados integralmente na execução do projeto. 1.3. Qualquer divergência entre a prática observada na execução e as respostas fornecidas no RFP será considerada descumprimento contratual, sujeitando a CONTRATADA às sanções previstas na Cláusula de Penalidades.

Cláusula 2: Da Autoria e Veracidade das Informações

2.1. A CONTRATADA garante que as respostas técnicas fornecidas foram validadas por profissionais de nível Sênior ou Especialista que compõem seu quadro efetivo. 2.2. Caso tenha sido utilizada Inteligência Artificial Generativa para a redação das respostas, a CONTRATADA assume total responsabilidade técnica e civil pelo conteúdo, garantindo que as afirmações não são “alucinações” ou promessas desprovidas de capacidade operacional real. 2.3. A inserção de dados confidenciais da CONTRATANTE em ferramentas de IA públicas durante o processo de resposta ou execução do projeto é terminantemente proibida, configurando violação grave de sigilo.

Cláusula 3: Da Garantia de Qualidade e “Gate” de Saída

3.1. A CONTRATADA obriga-se a manter os padrões de engenharia declarados (ex: cobertura de testes de X%, análise estática de código sem vulnerabilidades críticas, etc.). 3.2. A CONTRATANTE reserva-se o direito de realizar auditorias técnicas (Code Reviews e Security Scans) a qualquer tempo. Caso os padrões entregues sejam inferiores aos prometidos no RFP, a CONTRATADA deverá remediar o código em até [X] dias, sem ônus adicional para a CONTRATANTE e sem impacto no cronograma.

Cláusula 4: Da Substituição de Pessoal Chave

4.1. Os profissionais apresentados como “Lideranças Técnicas” ou “Arquitetos” durante o processo de RFP e entrevistas devem atuar efetivamente no projeto por, no mínimo, [90] dias. 4.2. A substituição desses profissionais só poderá ocorrer por motivo de força maior e o novo profissional deverá possuir qualificação técnica igual ou superior, sujeita à aprovação prévia e entrevista técnica por parte da CONTRATANTE.

Estratégia de Penalização (SLA Técnico)

Além das cláusulas, você pode vincular uma parte do pagamento (ex: 10% da fee mensal ou do milestone) ao cumprimento de SLAs de Engenharia baseados no que eles prometeram no RFP:

  • Exemplo de Gatilho de Multa: “Se a CONTRATADA afirmou no RFP que entrega 80% de cobertura de testes, e a auditoria mensal detectar que a cobertura real é de 50%, haverá uma retenção de 5% do valor da fatura do mês corrente até a regularização.”

Como apresentar isso no RFP?

Para afastar consultorias que estão apenas “usando o ChatGPT para ganhar o bid”, adicione este aviso logo na primeira página do questionário:

“Atenção: Todas as respostas técnicas deste questionário serão anexadas ao contrato final. A incapacidade de demonstrar na prática as metodologias e ferramentas aqui descritas será considerada quebra de contrato. Não responda com capacidades que seu time não possa sustentar tecnicamente em uma sessão de live-coding ou auditoria de código.”

Isso geralmente faz com que o time comercial da consultoria chame o time técnico para revisar o texto antes de enviar, o que já resolve 80% do problema do uso indevido de IA.

Você gostaria que eu gerasse um checklist de auditoria para você usar no primeiro mês de projeto e validar se eles estão cumprindo o que escreveram?

Prompt

Sim

Abacus

Este checklist foi desenhado para ser aplicado na “Sprint 0” ou no final do primeiro mês de contrato. Ele serve para confrontar as promessas do RFP com a realidade do repositório e do dia a dia do time.

Se a consultoria usou IA para “enfeitar” as respostas, as lacunas aparecerão aqui.

Checklist de Auditoria Técnica (Pós-RFP)

1. Governança e Qualidade de Código

  • Análise Estática: O SonarQube (ou similar) está configurado? O Quality Gate está bloqueando o pipeline em caso de falha ou é apenas informativo?
  • Cobertura de Testes: A cobertura real bate com o percentual prometido? (Peça para rodar o relatório de cobertura na sua frente).
  • Code Review: Abra 3 Pull Requests aleatórios. Há comentários técnicos reais ou apenas “LGTM” (Looks Good To Me)? Os revisores são os seniores prometidos?
  • Documentação: Existe um arquivo README.md atualizado, um CONTRIBUTING.md e, principalmente, registros de decisões arquiteturais (ADRs)?

2. DevOps e Automação

  • Pipeline CI/CD: O deploy em homologação é 100% automatizado ou depende de alguém “rodar um script” ou “ajustar algo no console”?
  • Infraestrutura como Código (IaC): Se prometeram Terraform/CloudFormation, peça para ver onde o estado da infraestrutura está armazenado.
  • Gestão de Segredos: As chaves de API e senhas estão em um Vault (AWS Secrets Manager, HashiCorp Vault) ou estão “hardcoded” em arquivos de configuração/variáveis de ambiente do CI?

3. Segurança e Compliance

  • Análise de Dependências: Existe alguma ferramenta (Snyk, Dependabot, OWASP Dependency-Check) rodando para identificar bibliotecas vulneráveis?
  • Dados Sensíveis: No ambiente de desenvolvimento/homologação, os dados são anonimizados ou estão usando um dump da produção? (Risco grave de LGPD).

4. Gestão e Agilidade

  • Métricas DORA: O time consegue extrair agora o Deployment Frequency e o Lead Time for Changes? Se prometeram gestão por métricas, isso deve estar pronto.
  • Backlog Técnico: Existem tarefas de “Débito Técnico” ou “Refatoração” criadas no Jira/Azure DevOps, ou o backlog só tem funcionalidades de negócio?
  • Ritos: Participe de uma Daily. O time discute impedimentos técnicos ou é apenas um “status report” para o gerente?

Como conduzir a “Blitz Técnica” (A Prova Real)

Não avise com muita antecedência. Marque uma agenda de 1 hora chamada “Alinhamento de Padrões de Engenharia” e peça para o Tech Lead da consultoria compartilhar a tela e mostrar:

  1. O Pipeline de CI/CD executando.
  2. O Dashboard de Qualidade (SonarQube/Snyk).
  3. O Repositório de Código (mostrando o histórico de commits e PRs).

Sinais de Alerta (Red Flags):

  • “Ainda estamos configurando”: Se prometeram que já possuíam esses processos maduros no RFP, eles deveriam estar rodando desde o dia 1.
  • “O especialista que sabe disso não está na call”: No RFP eles garantiram que o time alocado teria esse conhecimento.
  • Respostas defensivas: Se o time técnico da consultoria parecer surpreso com as exigências, significa que o time de Vendas/IA escreveu o RFP sem consultar quem realmente está codando.

Conclusão da Estratégia

Ao unir o Questionário Anti-IA, a Cláusula Contratual e este Checklist de Auditoria, você cria um cerco onde:

  1. A consultoria tem medo de mentir (Contrato).
  2. A consultoria não consegue enrolar com termos genéricos (Questionário).
  3. A consultoria é pega na execução caso tenha prometido o que não entrega (Checklist).

Precisa de ajuda para redigir o e-mail de convocação para essa auditoria ou quer detalhar algum ponto específico de uma stack (ex: Java, React, Python)?

Prompt

Sim. A stack é Java, com Spring Boot, JPA, API RESTful, API First, Swagger, Angular como Frontend e banco de dados PostgreSQL.

Abacus

Com essa stack específica (Java/Spring Boot/Angular/Postgres), o potencial para respostas genéricas de IA é altíssimo, pois há muita documentação pública sobre isso. Para “pegar” a consultoria, precisamos de perguntas que foquem em configuração fina, performance e segurança real.

Aqui está o Checklist de Auditoria Técnica e as Perguntas de Filtro customizadas para essa stack:

1. Perguntas de Filtro (Para o Questionário de RFP)

  • API First & Swagger: “Como vocês garantem que o contrato do Swagger/OpenAPI está sincronizado com a implementação? Vocês utilizam geração de código a partir do contrato (Code Generation) ou a documentação é gerada a partir do código? Justifique a escolha com base na manutenção do contrato por múltiplos times.”
    • O que esperar: Uso de plugins como openapi-generator-maven-plugin ou bibliotecas como SpringDoc. Se disserem “fazemos manual”, é um sinal de alerta para erro humano.
  • JPA & Postgres Performance: “Como o time monitora e evita o problema de N+1 selects e o uso excessivo de Eager Loading em entidades complexas? Como vocês lidam com a paginação de grandes volumes de dados no Postgres para evitar consumo excessivo de memória na JVM?”
    • O que esperar: Menção a EntityGraphs, Join Fetch, DTO Projections e o uso de Pageable do Spring Data.
  • Spring Boot Security: “Descreva a estratégia de segurança para as APIs. Como é feita a validação do JWT e como vocês implementam o RBAC (Role-Based Access Control) de forma que não polua os controllers com anotações repetitivas?”
    • O que esperar: Uso de Spring Security, Method Security (@PreAuthorize), e possivelmente um GlobalExceptionHandler para tratar erros de acesso.
  • Angular State Management: “Para o frontend em Angular, em que situações vocês optam por usar NGRX/NGXS vs. BehaviorSubjects em serviços? Como garantem que a aplicação não sofra com memory leaks ao destruir componentes que possuem subscrições ativas?”
    • O que esperar: Menção a OnDestroy, takeUntil(notifier), ou o uso do async pipe no HTML.

2. Checklist de Auditoria (A “Blitz” no Código)

Marque uma call e peça para ver os seguintes arquivos/configurações:

No Backend (Java/Spring Boot):

  • pom.xml / build.gradle: Verifique se existem dependências de segurança atualizadas e se não há bibliotecas “mortas” ou vulneráveis.
  • application.yml: Veja se as credenciais do Postgres estão protegidas por variáveis de ambiente ou se estão em texto puro (erro grave).
  • Tratamento de Exceções: Peça para ver o @ControllerAdvice. Ele retorna mensagens amigáveis ou está expondo o stack trace do Java para o cliente (risco de segurança)?
  • Migrations: Eles estão usando Flyway ou Liquibase para gerenciar o esquema do Postgres? (Se alterarem o banco na mão, a consultoria é imatura).
  • Logs: Verifique se os logs estão estruturados (JSON) e se não estão logando dados sensíveis (PII) como senhas ou CPFs.

No Frontend (Angular):

  • Interceptors: Existe um HttpInterceptor centralizado para injetar o token JWT e tratar erros 401/403?
  • Guards: As rotas protegidas possuem CanActivate guards ou a segurança é apenas “esconder o botão”?
  • Lazy Loading: O app-routing.module.ts utiliza Lazy Loading para os módulos? (Essencial para performance em Angular).
  • Linting: O projeto possui ESLint configurado com regras rígidas?

3. Modelo de E-mail para Convocação da Auditoria

Este e-mail deve ser enviado ao Gestor da Consultoria com cópia para o Tech Lead deles:

Assunto: Alinhamento Técnico e Validação de Padrões de Engenharia – Projeto [Nome]

Olá [Nome do Gestor],

Conforme previsto nas cláusulas de qualidade do nosso contrato e nas respostas fornecidas no questionário de RFP, gostaríamos de realizar uma sessão de alinhamento técnico no dia [Data].

O objetivo é validar a configuração inicial da stack (Java/Spring/Angular) e garantir que os padrões de excelência prometidos (API First, Cobertura de Testes, Segurança) estão devidamente configurados no ambiente de desenvolvimento.

Agenda da sessão (60 min):

  1. Demonstração do Pipeline de CI/CD (Build, Testes e Deploy).
  2. Review da estrutura do projeto Java (Configuração de JPA, Security e Swagger).
  3. Review da arquitetura Angular (Módulos, Guards e Interceptors).
  4. Visualização do dashboard de qualidade (SonarQube/Snyk).

Pedimos que o Tech Lead responsável pelo projeto conduza a apresentação compartilhando o código real e as ferramentas de monitoramento.

Atenciosamente, [Seu Nome]

O que isso resolve?

Se a consultoria usou IA para dizer que são “especialistas em API First e alta performance com Postgres”, mas na hora da call o desenvolvedor não sabe o que é um Flyway ou não configurou o Lazy Loading no Angular, você tem a prova material de que a proposta foi enganosa.

Isso te dá poder de negociação para exigir a troca do time ou aplicar as multas contratuais que desenhamos anteriormente.

Deseja que eu detalhe algum cenário de erro comum nessa stack para você questionar durante a call? Por exemplo, como eles lidam com transações distribuídas ou cache?

Prompt

Defina cláusulas para um questionário de RFP, para Desenvolvimento de Software, que evite a aplicação de IA para responder o questionário. O objetivo é verificar como a empresa aplica conceitos das questões levantadas na RFP, com base na experiência em projetos.

Abacus

Cláusulas (e mecanismos) para reduzir/evitar resposta por IA em um questionário de RFP (Desenvolvimento de Software)

Abaixo estão cláusulas redigidas em formato “copiar/colar” para inserir no RFP, combinadas com mecanismos de verificação por evidência. O objetivo é forçar respostas baseadas em experiência real (projetos executados) e reduzir respostas genéricas “bem-escritas” típicas de IA.

1) Cláusula de Proibição de IA Generativa na Elaboração das Respostas

Texto sugerido (RFP):
“É vedado ao Proponente utilizar ferramentas de IA generativa (incluindo, mas não se limitando a: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot Chat, etc.) para redigir, reescrever, expandir ou ‘melhorar’ as respostas deste questionário, no todo ou em parte. A resposta deve refletir o conhecimento e a experiência do Proponente, com base em projetos efetivamente entregues. Ferramentas de correção ortográfica/gramatical não generativas são permitidas.”

Observação prática: proibir “reescrever/expandir” é essencial; senão o fornecedor pode alegar “só usei para revisar”.

2) Declaração Formal e Responsabilidade

Texto sugerido (RFP):
“O Proponente deve incluir uma declaração formal, assinada por representante legal e pelo responsável técnico pela proposta, atestando que:

  1. Não foi utilizada IA generativa na redação das respostas;
  2. As informações são verdadeiras e baseadas em projetos reais;
  3. O Proponente aceita auditoria de evidências conforme esta RFP.
    A constatação de uso de IA generativa ou de informações não verificáveis poderá resultar em desclassificação, a critério do Contratante.”

3) Transparência de Ferramentas (para evitar “uso disfarçado”)

Texto sugerido (RFP):
“O Proponente deve listar explicitamente as ferramentas utilizadas para produzir o documento (ex.: suíte Office, revisores gramaticais, tradutores) e declarar ‘Nenhuma ferramenta de IA generativa foi utilizada’. A omissão de ferramenta relevante será tratada como não conformidade.”

4) Formato de Resposta Antigenérico (estrutura que “quebra” IA)

Em vez de perguntas abertas (“explique como vocês fazem X”), use um formato que exija dados concretos.

Cláusula de estrutura obrigatória por questão (RFP):
“Cada resposta deverá seguir, obrigatoriamente, o template abaixo, sob pena de perda de pontuação:

  • Projeto de referência (nome/codinome, setor, ano, duração, stack principal)
  • Contexto (2–4 linhas, problema e restrições reais)
  • Decisão tomada (o que foi escolhido e por quê)
  • Alternativas avaliadas (mínimo 2) e por que foram descartadas
  • Trade-offs (impactos em custo/prazo/risco/manutenibilidade)
  • Evidência (artefatos sanitizados, prints, trechos de backlog, ADR, métricas)
  • Resultado (KPIs antes/depois, lições aprendidas, o que fariam diferente)”

Esse template força conhecimento situacional (muito mais difícil de “inventar” com IA sem cair em inconsistências).

5) Exigência de Evidências Sanitizadas e Verificáveis

Texto sugerido (RFP):
“O Proponente deverá anexar evidências sanitizadas (removendo dados sensíveis) para, no mínimo, X% das respostas:

  • ADRs (Architecture Decision Records)
  • Trechos de backlog (épicos/histórias, critérios de aceite)
  • Exemplo de Definition of Done/Ready
  • Exemplo de plano de testes, matriz de riscos, runbook, postmortem
  • Prints de pipeline CI/CD, política de branches, gates de qualidade
  • Métricas (lead time, deploy frequency, change failure rate, MTTR)
    Evidências devem conter data/versão/contexto.”

6) Auditoria por Amostragem (checa consistência e desencoraja “respostas fabricadas”)

Texto sugerido (RFP):
“O Contratante poderá selecionar, por amostragem, até N respostas para auditoria. O Proponente deverá, em até X dias úteis, apresentar evidências adicionais e permitir entrevista técnica com responsáveis pelo projeto referenciado.”

7) Entrevista Técnica de Confirmação (com perguntas derivadas das respostas)

Texto sugerido (RFP):
“O Proponente concorda em realizar uma sessão de validação técnica (60–90 min) para discutir 3–5 respostas sorteadas pelo Contratante, com participação obrigatória de quem redigiu e de quem executou tecnicamente os projetos mencionados. Respostas inconsistentes com o relato oral e evidências poderão reduzir pontuação ou desclassificar.”

8) Exigência de “Autor e Responsável” por Resposta

Texto sugerido (RFP):
“Cada seção deve indicar: (i) autor da resposta, (ii) papel no(s) projeto(s) citados, (iii) tempo de experiência naquele tipo de projeto, e (iv) contato para referência (quando permitido).”

Isso reduz “texto de marketing” e aumenta rastreabilidade.

9) Referências de Cliente (com roteiro objetivo)

Texto sugerido (RFP):
“O Proponente deverá fornecer referências de clientes (mínimo 2) para projetos citados, autorizando contato. O Contratante poderá validar: escopo, prazos, qualidade, incidentes, governança, e aderência às práticas descritas.”

10) Perguntas “anti-IA” (pedem detalhes internos e decisões reais)

Inclua perguntas com exigência de exemplos específicos:

Exemplos de enunciados para o questionário:

  • “Descreva um incidente crítico em produção (últimos 24 meses): causa raiz, timeline, decisões, correções permanentes, e evidências (postmortem sanitizado).”
  • “Apresente um ADR real (sanitizado) sobre escolha de mensageria/cache/API gateway: alternativas e trade-offs.”
  • “Explique como vocês medem qualidade e previsibilidade: informe valores típicos de DORA/flow metrics de um projeto real (intervalos e período).”
  • “Mostre um exemplo de política de branches + gates de pipeline e explique por que foi desenhada assim (com lições aprendidas).”
  • “Cite um caso onde a prática ‘recomendada’ falhou no contexto do cliente e como vocês adaptaram.”

IA tende a produzir “melhores práticas”; exigir “onde falhou e por quê” é um bom filtro.

11) Penalidades e Critérios de Avaliação

Texto sugerido (RFP):
“O Contratante atribuirá pontuação maior para respostas com: (i) evidências, (ii) métricas, (iii) trade-offs explícitos, (iv) consistência entre documento e entrevista.
Respostas genéricas, sem exemplos verificáveis, receberão pontuação mínima. Indícios de texto padronizado/boilerplate poderão levar à solicitação de esclarecimentos ou desclassificação.”

12) Cláusula de Esclarecimentos “ao Vivo” (opcional, forte)

Texto sugerido (RFP):
“O Contratante poderá solicitar que o Proponente responda a um subconjunto de questões em sessão ao vivo (com tempo limitado), sem consulta a ferramentas externas, para verificar domínio e experiência prática.”

Se você quiser, eu adapto as cláusulas ao seu contexto

Para eu ajustar o texto (e evitar cláusulas duras demais ou juridicamente frágeis), diga:

  1. RFP é para fábrica/outsourcing, produto, ou projeto fechado?
  2. Vocês aceitam qualquer uso de IA (ex.: apenas correção) ou querem proibição total inclusive tradução?
  3. Vocês conseguem exigir evidências (ADRs, postmortems, métricas) sem conflito de confidencialidade?

Com isso, eu devolvo um bloco final “pronto para colar” no RFP + um modelo de questionário com 10–20 perguntas já no formato baseado em evidências.

Prompt

Respostas:
1. RFP é para Outsourcing de um projeto com escopo fechado.
2. Não permitiremos nenhuma IA no processo de RFP.
3. Sim

Abacus

Com base nas suas definições (Outsourcing de escopo fechado, proibição total de IA e obrigatoriedade de evidências), elaborei as cláusulas jurídicas e técnicas, além de um modelo de questionário estruturado para “quebrar” o padrão de resposta de IAs generativas.

1. Cláusulas para o Edital/RFP

Estas cláusulas devem ser inseridas na seção de “Instruções aos Proponentes” ou “Critérios de Habilitação Técnica”.

Cláusula X: Da Autoria e Proibição de Inteligência Artificial

X.1. É terminantemente proibida a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial Generativa (ex: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, ou similares) em qualquer etapa de elaboração das respostas deste questionário, seja para redação, tradução, síntese ou estruturação de conteúdo.

X.2. As respostas devem ser redigidas exclusivamente por profissionais humanos que compõem o quadro técnico ou comercial da Proponente, baseando-se em fatos, dados e experiências reais de projetos executados pela empresa.

X.3. A detecção de padrões de escrita típicos de IA (como estruturas excessivamente genéricas, falta de profundidade em trade-offs técnicos ou repetição de “alucinações” conceituais) poderá motivar a desclassificação imediata da Proponente por descumprimento de requisito de transparência.

Cláusula Y: Da Obrigatoriedade de Evidências e Auditoria

Y.1. Para cada competência técnica ou metodológica questionada, a Proponente deverá apresentar evidências materiais sanitizadas (ex: prints de ferramentas, trechos de documentos de arquitetura, logs de deploy, atas de post-mortem) que comprovem a aplicação prática do conceito em projetos anteriores.

Y.2. O Contratante reserva-se o direito de realizar uma Sessão de Validação Técnica (SVT) por videoconferência, onde os autores das respostas serão arguidos sobre os detalhes técnicos fornecidos. A incapacidade de explicar detalhes específicos ou a divergência entre o relato escrito e o oral será interpretada como indício de uso de IA ou falsidade ideológica.

2. Estrutura do Questionário (O “Filtro Anti-IA”)

Para evitar que a IA gere respostas “perfeitas mas vazias”, o questionário deve exigir o formato S.T.A.R.E. (Situação, Tarefa, Ação, Resultado e Evidência).

Instrução Obrigatória no Questionário: “Não responda de forma teórica. Para cada item, cite um projeto real de Outsourcing executado pela sua empresa nos últimos 36 meses.”

Exemplo de Pergunta 1: Gestão de Débito Técnico e Qualidade

“Descreva uma situação real em um projeto de escopo fechado onde o prazo estava ameaçado e a equipe precisou decidir entre entregar uma funcionalidade ou quitar um débito técnico crítico.

  • Qual era o débito técnico específico?
  • Qual foi o critério de decisão utilizado?
  • Como isso foi comunicado ao cliente e qual foi o impacto no cronograma?
  • Evidência obrigatória: Anexe um print sanitizado do board (Jira/Azure DevOps) ou ata de reunião que mostre a gestão desse item.”

Exemplo de Pergunta 2: Arquitetura e Trade-offs

“Apresente uma decisão de arquitetura tomada em um projeto recente que divergiu das ‘melhores práticas’ de mercado devido a uma restrição específica do cliente.

  • Qual era a restrição (orçamentária, legado, performance)?
  • Quais alternativas foram descartadas e por quê?
  • Evidência obrigatória: Anexe o ADR (Architecture Decision Record) sanitizado deste projeto.”

Exemplo de Pergunta 3: Gestão de Escopo e Mudanças (Change Request)

“Em projetos de escopo fechado, o controle de mudanças é crítico. Relate um caso onde uma solicitação de mudança (CR) foi negada ou renegociada por impactar a arquitetura base.

  • Como foi feita a análise de impacto técnico?
  • Qual métrica de software foi usada para justificar o impacto?
  • Evidência obrigatória: Exemplo de documento de análise de impacto de uma CR real.”

3. Matriz de Avaliação (Para os Avaliadores)

Oriente sua equipe de compras/TI a pontuar as respostas seguindo este critério:

Nota Critério de Avaliação Indício de IA
0-2 Resposta teórica, usa termos como “nossa empresa preza pela qualidade”, “seguimos metodologias ágeis”. Alto: Texto fluido, mas sem nomes de ferramentas, datas ou problemas reais.
3-6 Resposta descreve um processo, mas as evidências são genéricas (ex: um print de um board vazio). Médio: Pode ter sido “ajudado” por IA para estruturar o processo.
7-10 Resposta cita problemas específicos, nomes de tecnologias em versões exatas, conflitos reais e anexa documentos com marcas de uso (rasuras, datas, comentários). Baixo: IA não consegue simular a “sujeira” e a complexidade de um projeto real com evidências.

Próximo Passo Recomendado:

Se desejar, posso gerar um Termo de Compromisso e Veracidade específico para os diretores da empresa de outsourcing assinarem, vinculando a veracidade das respostas à validade jurídica do contrato. Deseja que eu elabore esse termo?

RFP – AI

Arquitetura No Comments

Prompt

Com base no site em anexo, que apresenta os atributos de qualidade de software, filtre os top 20 mais utilizados para determinar que um software tem qualidade.
Site: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_system_quality_attributes

ChatGPT

Aqui estão os Top 20 atributos de qualidade (quality attributes) mais utilizados para determinar que um software tem qualidade, com base no conteúdo do site que você anexou (lista de atributos de qualidade da Wikipedia) e em modelos reconhecidos como FURPS e ISO/IEC 25010 — que representam os atributos mais frequentemente considerados na prática e na engenharia de software: (Wikipedia)

✅ Top 20 Atributos de Qualidade de Software

  1. Funcionalidade / Functional suitability — capacidade de atender às necessidades dos usuários. (Wikipédia)
  2. Performance / Efficiency — rapidez, uso de recursos e capacidade sob carga. (Wikipedia)
  3. Confiabilidade / Reliability — estabilidade e operação sem falhas. (Wikipedia)
  4. Usabilidade / Usability — facilidade de uso e experiência do usuário. (Wikipedia)
  5. Segurança / Security (Securability, Confidentiality, Integrity) — proteção contra acessos não autorizados e falhas. (Wikipedia)
  6. Manutenibilidade / Maintainability — facilidade de corrigir, atualizar ou adaptar o software. (Wikipedia)
  7. Portabilidade / Portability — capacidade de operar em diferentes ambientes. (Wikipedia)
  8. Escalabilidade / Scalability — capacidade de crescer em carga ou tamanho. (Wikipedia)
  9. Disponibilidade / Availability — pronto para uso quando necessário. (Wikipedia)
  10. Interoperabilidade / Interoperability — integração e comunicação com outros sistemas. (Wikipedia)
  11. Testabilidade / Testability — facilidade de testar o sistema. (Wikipedia)
  12. Reusabilidade / Reusability — capacidade de reutilizar partes do sistema. (Wikipedia)
  13. Robustez / Robustness — resistência a falhas e condições inesperadas. (Wikipedia)
  14. Responsividade / Responsiveness — rapidez em responder a eventos. (Wikipedia)
  15. Conformidade com padrões / Standards compliance — aderência a normas e regulação. (Wikipedia)
  16. Auditabilidade / Auditability — rastreamento e registro de atividades. (Wikipedia)
  17. Configurabilidade / Configurability — possibilidade de configurar o sistema. (Wikipedia)
  18. Modularidade / Modularity — divisão em partes com baixo acoplamento. (Wikipedia)
  19. Flexibilidade / Flexibility — adaptação a mudanças de requisitos. (Wikipedia)
  20. Integridade / Integrity — garantia de dados corretos e sem corrupção. (Wikipedia)

📌 Justificativa da Seleção

✔ Esses atributos são citados tanto na Wikipedia quanto em modelos consagrados (por exemplo, FURPS e ISO/IEC 25010) como os mais utilizados e relevantes para avaliação de qualidade de software. (Wikipedia)

✔ A lista original da Wikipedia inclui muitos atributos (mais de 70), mas nem todos são amplamente usados na prática do desenvolvimento e avaliação de software profissional. (Wikipedia)

✔ O critério de seleção considerou:

  • Frequência de uso em literaturas/ padrões (como ISO/IEC e FURPS). (Wikipédia)
  • Importância para stakeholders (usuários, desenvolvedores, testadores, arquitetos).
  • Aplicabilidade prática no ciclo de vida do software.

🧠 Dica rápida

Alguns frameworks e metodologias agrupam atributos em modelos, por exemplo:

  • FURPS: funcionalidade, usabilidade, confiabilidade, performance e suporte (que abrange muitos itens acima). (Wikipedia)
  • ISO/IEC 25010: define características essenciais como funcionalidade, performance, usabilidade, confiabilidade, segurança, maintainability e portabilidade. (Wikipédia)

Se você quiser, posso montar um framework de avaliação de qualidade usando esses 20 atributos (ex.: lista de critérios, métricas de medição e exemplos).

Prompt

Muito bom! Com base nos top 20 atributos apresentados, crie um questionário de RFP, com 5 questões mais importantes, para cada tópico.
A Stack de Tecnologia deve ser Angular, Java e PostgreSQL. Deve aplicar conceitos de micro-serviços, API First, micro-frontend e testes automatizados.

ChatGPT

Questionário de RFP – Avaliação de Qualidade de Software

Stack obrigatória: Angular (Frontend / Micro-frontends), Java (Backend / Micro-serviços), PostgreSQL (Banco de Dados)
Arquitetura: Micro-serviços, API First, Micro-frontend
Qualidade: Testes automatizados, segurança, escalabilidade e boas práticas arquiteturais

1. Funcionalidade (Functional Suitability)

  1. Como a solução garante rastreabilidade completa entre requisitos funcionais e APIs (API First)?
  2. Como os contratos de API (OpenAPI/Swagger) são versionados e validados?
  3. Como mudanças de requisitos impactam micro-serviços já em produção?
  4. Como é garantida a consistência funcional entre micro-frontends?
  5. Quais mecanismos asseguram que funcionalidades críticas sejam priorizadas e protegidas?

2. Performance / Eficiência

  1. Como a arquitetura garante baixo tempo de resposta sob alta concorrência?
  2. Quais estratégias de cache são utilizadas (frontend, backend, banco)?
  3. Como são realizados testes de performance e stress?
  4. Como o PostgreSQL é otimizado para alto volume de leitura/escrita?
  5. Como gargalos entre micro-serviços são identificados?

3. Confiabilidade (Reliability)

  1. Como falhas em um micro-serviço não impactam todo o sistema?
  2. Quais padrões de resiliência são adotados (circuit breaker, retry, timeout)?
  3. Como é tratada a recuperação automática de falhas?
  4. Qual o histórico de estabilidade da solução em ambientes produtivos?
  5. Como erros são registrados e monitorados?

4. Usabilidade (Usability)

  1. Como o Angular é utilizado para garantir consistência visual entre micro-frontends?
  2. Como princípios de UX e acessibilidade são aplicados?
  3. Como feedback do usuário é coletado e incorporado?
  4. Como erros são apresentados de forma clara ao usuário final?
  5. A solução é responsiva e compatível com múltiplos dispositivos?

5. Segurança (Security)

  1. Como é implementada autenticação e autorização (OAuth2, OpenID Connect)?
  2. Como as APIs são protegidas contra ataques (OWASP Top 10)?
  3. Como dados sensíveis são protegidos no PostgreSQL?
  4. Como segredos e credenciais são gerenciados?
  5. Como testes de segurança são executados (SAST, DAST)?

6. Manutenibilidade (Maintainability)

  1. Como o código Java é organizado para facilitar manutenção?
  2. Quais padrões arquiteturais são utilizados?
  3. Como o acoplamento entre micro-serviços é minimizado?
  4. Como a documentação técnica é mantida atualizada?
  5. Qual o tempo médio para corrigir defeitos?

7. Portabilidade (Portability)

  1. A solução é containerizada (Docker)?
  2. Como é garantida a execução em diferentes ambientes (cloud/on‑premises)?
  3. Como dependências externas são abstraídas?
  4. Como o Angular é configurado para múltiplos ambientes?
  5. Existe dependência de fornecedor (vendor lock-in)?

8. Escalabilidade (Scalability)

  1. Como micro-serviços escalam horizontalmente?
  2. Como o banco PostgreSQL é escalado?
  3. Como picos de acesso são tratados?
  4. Como micro-frontends escalam independentemente?
  5. Como limites de capacidade são monitorados?

9. Disponibilidade (Availability)

  1. Qual o SLA garantido da solução?
  2. Como é garantida alta disponibilidade dos serviços?
  3. Existe estratégia de failover?
  4. Como janelas de manutenção são tratadas?
  5. Como indisponibilidades são comunicadas?

10. Interoperabilidade (Interoperability)

  1. Como APIs REST seguem padrões de mercado?
  2. Existe suporte a integração via eventos/mensageria?
  3. Como versionamento de APIs evita quebra de contratos?
  4. Como sistemas legados são integrados?
  5. Como erros de integração são tratados?

11. Testabilidade (Testability)

  1. Qual a cobertura mínima de testes automatizados?
  2. Existem testes unitários, de integração e end‑to‑end?
  3. Como testes são executados em CI/CD?
  4. Como micro-frontends são testados isoladamente?
  5. Como dados de teste são gerenciados?

12. Reusabilidade (Reusability)

  1. Como componentes Angular são reutilizados?
  2. Existem bibliotecas comuns entre micro-serviços?
  3. Como APIs são projetadas para reutilização?
  4. Como duplicação de código é evitada?
  5. Existem guidelines formais de reutilização?

13. Robustez (Robustness)

  1. Como o sistema lida com entradas inválidas?
  2. Como falhas externas são isoladas?
  3. Como exceções são tratadas no backend?
  4. Como o sistema se comporta sob condições extremas?
  5. Existem testes de caos (chaos testing)?

14. Responsividade (Responsiveness)

  1. Como o frontend garante carregamento rápido?
  2. Como chamadas assíncronas são tratadas?
  3. Existe uso de lazy loading?
  4. Como o tempo de resposta é monitorado?
  5. Como SLAs de resposta são garantidos?

15. Conformidade com Padrões

  1. Quais padrões arquiteturais são seguidos?
  2. A solução segue normas ISO ou equivalentes?
  3. Como conformidade é auditada?
  4. Como boas práticas de REST são aplicadas?
  5. Existem padrões internos documentados?

16. Auditabilidade (Auditability)

  1. Como logs de auditoria são registrados?
  2. É possível rastrear ações por usuário?
  3. Logs são imutáveis?
  4. Existe integração com SIEM?
  5. Como relatórios de auditoria são gerados?

17. Configurabilidade (Configurability)

  1. Como configurações são externalizadas?
  2. Existe separação entre código e configuração?
  3. Como mudanças de configuração são aplicadas?
  4. Existe versionamento de configurações?
  5. Configurações são seguras?

18. Modularidade (Modularity)

  1. Como micro-serviços são delimitados?
  2. Como micro-frontends são independentes?
  3. Existe baixo acoplamento entre módulos?
  4. Como dependências são gerenciadas?
  5. Como módulos podem evoluir isoladamente?

19. Flexibilidade (Flexibility)

  1. Como a arquitetura suporta novas funcionalidades?
  2. Como novos micro-serviços são adicionados?
  3. Como mudanças de negócio impactam o sistema?
  4. Como APIs evoluem sem impacto?
  5. Existe suporte a extensões futuras?

20. Integridade (Integrity)

  1. Como a integridade dos dados é garantida no PostgreSQL?
  2. Como transações distribuídas são tratadas?
  3. Existe validação consistente de dados?
  4. Como corrupção de dados é detectada?
  5. Existem mecanismos de rollback e versionamento?

Observação: As respostas devem incluir evidências técnicas, diagramas arquiteturais e exemplos práticos.

Pronto ✅
Criei um questionário completo de RFP, estruturado pelos Top 20 atributos de qualidade, com 5 perguntas-chave para cada atributo, totalmente alinhado à stack Angular + Java + PostgreSQL e aos princípios de micro-serviços, API First, micro-frontend e testes automatizados.

Esse material já está no canvas, organizado e pronto para:

  • 📄 Uso direto em um processo formal de RFP
  • 🧩 Avaliação comparativa entre fornecedores
  • 🏗️ Alinhamento técnico entre arquitetura, qualidade e governança

Como você pode evoluir a partir daqui

Se quiser, no próximo passo eu posso:

  1. Criar uma matriz de pontuação (scorecard) para avaliação objetiva das respostas
  2. Reduzir o questionário para uma versão executiva (ex.: 30–40 perguntas)
  3. Adaptar o conteúdo para setores regulados (financeiro, saúde, governo)
  4. Mapear cada pergunta para ISO/IEC 25010, NFRs ou Arquitetura de Referência
  5. Transformar isso em um template oficial de RFP (Word / PDF)

Se quiser, diga qual desses caminhos você prefere seguir 🚀

Prompt

Matriz de Pontuação

ChatGPT

Matriz de Pontuação – RFP de Qualidade de Software

Esta matriz deve ser utilizada para avaliação objetiva e comparativa das propostas recebidas no RFP.

1. Modelo de Pontuação

Escala padrão (0 a 5):

  • 0 – Não atende / Não respondido
  • 1 – Atende minimamente, sem evidências
  • 2 – Atende parcialmente, com riscos
  • 3 – Atende adequadamente
  • 4 – Atende bem, com boas práticas comprovadas
  • 5 – Atende plenamente, com evidências robustas e diferenciais claros

2. Pesos por Atributo de Qualidade

# Atributo Peso (%)
1 Funcionalidade 8
2 Performance / Eficiência 8
3 Confiabilidade 7
4 Usabilidade 5
5 Segurança 10
6 Manutenibilidade 6
7 Portabilidade 3
8 Escalabilidade 8
9 Disponibilidade 7
10 Interoperabilidade 5
11 Testabilidade 6
12 Reusabilidade 4
13 Robustez 4
14 Responsividade 3
15 Conformidade com Padrões 4
16 Auditabilidade 3
17 Configurabilidade 3
18 Modularidade 3
19 Flexibilidade 4
20 Integridade 6

Total: 100%

3. Estrutura de Avaliação por Atributo

Cada atributo possui 5 perguntas. A pontuação final do atributo é calculada pela média das perguntas multiplicada pelo peso.

Fórmula:
Pontuação do Atributo = (Soma das notas / 25) × Peso

4. Exemplo de Avaliação – Segurança

Pergunta Nota (0–5)
Autenticação e autorização 4
Proteção contra OWASP Top 10 5
Proteção de dados sensíveis 4
Gestão de segredos 3
Testes de segurança 4

Soma: 20
Pontuação Segurança: (20 / 25) × 10 = 8,0 pontos

5. Critérios de Evidência Obrigatórios

Para notas 4 ou 5, o fornecedor deve apresentar pelo menos um dos itens abaixo:

  • Diagramas arquiteturais
  • Exemplos de código ou repositórios
  • Relatórios de testes automatizados
  • Prints ou links de pipelines CI/CD
  • Casos reais de uso em produção

6. Classificação Final das Propostas

Faixa de Pontuação Classificação
85 – 100 Excelente / Recomendado
70 – 84 Bom / Recomendado com ressalvas
55 – 69 Regular / Alto risco
< 55 Não recomendado

7. Critérios Eliminatórios (Opcional)

A proposta pode ser automaticamente desclassificada se:

  • Não atender à stack obrigatória (Angular, Java, PostgreSQL)
  • Não adotar arquitetura de micro-serviços
  • Não possuir testes automatizados
  • Não atender requisitos mínimos de segurança

Observação: Esta matriz pode ser ajustada conforme criticidade do negócio ou setor regulatório.

Prompt

Mapear cada pergunta para ISO/IEC 25010, NFRs ou Arquitetura de Referência

ChatGPT

Mapeamento das Perguntas do RFP

Este documento mapeia cada tópico do questionário de RFP para:

  • ISO/IEC 25010 (características e subcaracterísticas)
  • NFRs (Non-Functional Requirements)
  • Arquitetura de Referência baseada em micro-serviços, API First e micro-frontends

1. Funcionalidade (Functional Suitability)

ISO/IEC 25010: Functional suitability (Completeness, Correctness, Appropriateness)

NFRs:

  • NFR-FUNC-01: A solução deve atender integralmente aos requisitos de negócio
  • NFR-FUNC-02: APIs devem refletir corretamente as regras de negócio

Arquitetura de Referência:

  • API First com OpenAPI
  • Contratos versionados
  • Bounded Contexts (DDD)

2. Performance / Eficiência

ISO/IEC 25010: Performance efficiency (Time behavior, Resource utilization, Capacity)

NFRs:

  • NFR-PERF-01: Tempo de resposta < X ms
  • NFR-PERF-02: Suporte a N usuários simultâneos

Arquitetura de Referência:

  • Cache distribuído
  • Load balancing
  • Observabilidade (APM)

3. Confiabilidade (Reliability)

ISO/IEC 25010: Reliability (Maturity, Availability, Fault tolerance, Recoverability)

NFRs:

  • NFR-REL-01: Sistema deve tolerar falhas parciais
  • NFR-REL-02: MTTR < X minutos

Arquitetura de Referência:

  • Circuit breaker
  • Retry / Timeout
  • Health checks

4. Usabilidade (Usability)

ISO/IEC 25010: Usability (Learnability, Operability, User error protection)

NFRs:

  • NFR-UX-01: Interface intuitiva
  • NFR-UX-02: Acessibilidade WCAG 2.1

Arquitetura de Referência:

  • Design System
  • Micro-frontends Angular

5. Segurança (Security)

ISO/IEC 25010: Security (Confidentiality, Integrity, Non-repudiation, Accountability)

NFRs:

  • NFR-SEC-01: Autenticação forte
  • NFR-SEC-02: Proteção contra OWASP Top 10

Arquitetura de Referência:

  • OAuth2 / OIDC
  • API Gateway
  • Secrets Manager

6. Manutenibilidade (Maintainability)

ISO/IEC 25010: Maintainability (Modularity, Reusability, Analyzability, Modifiability)

NFRs:

  • NFR-MAN-01: Facilidade de correção
  • NFR-MAN-02: Baixo acoplamento

Arquitetura de Referência:

  • Clean Architecture
  • Hexagonal Architecture

7. Portabilidade (Portability)

ISO/IEC 25010: Portability (Adaptability, Installability)

NFRs:

  • NFR-PORT-01: Execução em múltiplos ambientes

Arquitetura de Referência:

  • Containers Docker
  • Infraestrutura como código

8. Escalabilidade (Scalability)

ISO/IEC 25010: Performance efficiency / Reliability

NFRs:

  • NFR-SCAL-01: Escala horizontal automática

Arquitetura de Referência:

  • Stateless services
  • Auto scaling

9. Disponibilidade (Availability)

ISO/IEC 25010: Reliability (Availability)

NFRs:

  • NFR-AVL-01: SLA >= 99.X%

Arquitetura de Referência:

  • Multi-zone deployment
  • Failover automático

10. Interoperabilidade (Interoperability)

ISO/IEC 25010: Compatibility (Interoperability)

NFRs:

  • NFR-INT-01: Integração via APIs REST

Arquitetura de Referência:

  • RESTful APIs
  • Event-driven architecture

11. Testabilidade (Testability)

ISO/IEC 25010: Maintainability (Testability)

NFRs:

  • NFR-TEST-01: Cobertura mínima de testes

Arquitetura de Referência:

  • CI/CD
  • Test Pyramid

12. Reusabilidade (Reusability)

ISO/IEC 25010: Maintainability (Reusability)

NFRs:

  • NFR-REU-01: Reuso de componentes

Arquitetura de Referência:

  • Shared libraries
  • Component libraries

13. Robustez (Robustness)

ISO/IEC 25010: Reliability / Security

NFRs:

  • NFR-ROB-01: Tolerância a erros

Arquitetura de Referência:

  • Defensive programming
  • Chaos engineering

14. Responsividade (Responsiveness)

ISO/IEC 25010: Performance efficiency (Time behavior)

NFRs:

  • NFR-RESP-01: Feedback imediato ao usuário

Arquitetura de Referência:

  • Async processing
  • Lazy loading

15. Conformidade com Padrões

ISO/IEC 25010: Compatibility / Security / Maintainability

NFRs:

  • NFR-COMP-01: Aderência a padrões

Arquitetura de Referência:

  • Arquitetura corporativa
  • Standards REST

16. Auditabilidade (Auditability)

ISO/IEC 25010: Security (Accountability)

NFRs:

  • NFR-AUD-01: Rastreabilidade completa

Arquitetura de Referência:

  • Centralized logging
  • SIEM

17. Configurabilidade (Configurability)

ISO/IEC 25010: Portability / Maintainability

NFRs:

  • NFR-CONF-01: Configuração externa

Arquitetura de Referência:

  • Config Server
  • Feature toggles

18. Modularidade (Modularity)

ISO/IEC 25010: Maintainability (Modularity)

NFRs:

  • NFR-MOD-01: Independência de módulos

Arquitetura de Referência:

  • Micro-serviços
  • Micro-frontends

19. Flexibilidade (Flexibility)

ISO/IEC 25010: Maintainability / Portability

NFRs:

  • NFR-FLEX-01: Facilidade de evolução

Arquitetura de Referência:

  • Extensibility points
  • API versioning

20. Integridade (Integrity)

ISO/IEC 25010: Security (Integrity) / Reliability

NFRs:

  • NFR-DATA-01: Integridade transacional

Arquitetura de Referência:

  • ACID / Saga
  • Data validation

Resultado: Cada pergunta do RFP agora está diretamente conectada a normas ISO, NFRs mensuráveis e decisões arquiteturais claras, facilitando avaliação técnica, governança e auditoria.

RFP – Qualidade

Arquitetura No Comments

Questionário de RFP – Avaliação de Qualidade de Software

Stack obrigatória: Angular (Frontend / Micro-frontends), Java (Backend / Micro-serviços), PostgreSQL (Banco de Dados)
Arquitetura: Micro-serviços, API First, Micro-frontend
Qualidade: Testes automatizados, segurança, escalabilidade e boas práticas arquiteturais

1. Funcionalidade (Functional Suitability)

  1. Como a solução garante rastreabilidade completa entre requisitos funcionais e APIs (API First)?
  2. Como os contratos de API (OpenAPI/Swagger) são versionados e validados?
  3. Como mudanças de requisitos impactam micro-serviços já em produção?
  4. Como é garantida a consistência funcional entre micro-frontends?
  5. Quais mecanismos asseguram que funcionalidades críticas sejam priorizadas e protegidas?

2. Performance / Eficiência

  1. Como a arquitetura garante baixo tempo de resposta sob alta concorrência?
  2. Quais estratégias de cache são utilizadas (frontend, backend, banco)?
  3. Como são realizados testes de performance e stress?
  4. Como o PostgreSQL é otimizado para alto volume de leitura/escrita?
  5. Como gargalos entre micro-serviços são identificados?

3. Confiabilidade (Reliability)

  1. Como falhas em um micro-serviço não impactam todo o sistema?
  2. Quais padrões de resiliência são adotados (circuit breaker, retry, timeout)?
  3. Como é tratada a recuperação automática de falhas?
  4. Qual o histórico de estabilidade da solução em ambientes produtivos?
  5. Como erros são registrados e monitorados?

4. Usabilidade (Usability)

  1. Como o Angular é utilizado para garantir consistência visual entre micro-frontends?
  2. Como princípios de UX e acessibilidade são aplicados?
  3. Como feedback do usuário é coletado e incorporado?
  4. Como erros são apresentados de forma clara ao usuário final?
  5. A solução é responsiva e compatível com múltiplos dispositivos?

5. Segurança (Security)

  1. Como é implementada autenticação e autorização (OAuth2, OpenID Connect)?
  2. Como as APIs são protegidas contra ataques (OWASP Top 10)?
  3. Como dados sensíveis são protegidos no PostgreSQL?
  4. Como segredos e credenciais são gerenciados?
  5. Como testes de segurança são executados (SAST, DAST)?

6. Manutenibilidade (Maintainability)

  1. Como o código Java é organizado para facilitar manutenção?
  2. Quais padrões arquiteturais são utilizados?
  3. Como o acoplamento entre micro-serviços é minimizado?
  4. Como a documentação técnica é mantida atualizada?
  5. Qual o tempo médio para corrigir defeitos?

7. Portabilidade (Portability)

  1. A solução é containerizada (Docker)?
  2. Como é garantida a execução em diferentes ambientes (cloud/on‑premises)?
  3. Como dependências externas são abstraídas?
  4. Como o Angular é configurado para múltiplos ambientes?
  5. Existe dependência de fornecedor (vendor lock-in)?

8. Escalabilidade (Scalability)

  1. Como micro-serviços escalam horizontalmente?
  2. Como o banco PostgreSQL é escalado?
  3. Como picos de acesso são tratados?
  4. Como micro-frontends escalam independentemente?
  5. Como limites de capacidade são monitorados?

9. Disponibilidade (Availability)

  1. Qual o SLA garantido da solução?
  2. Como é garantida alta disponibilidade dos serviços?
  3. Existe estratégia de failover?
  4. Como janelas de manutenção são tratadas?
  5. Como indisponibilidades são comunicadas?

10. Interoperabilidade (Interoperability)

  1. Como APIs REST seguem padrões de mercado?
  2. Existe suporte a integração via eventos/mensageria?
  3. Como versionamento de APIs evita quebra de contratos?
  4. Como sistemas legados são integrados?
  5. Como erros de integração são tratados?

11. Testabilidade (Testability)

  1. Qual a cobertura mínima de testes automatizados?
  2. Existem testes unitários, de integração e end‑to‑end?
  3. Como testes são executados em CI/CD?
  4. Como micro-frontends são testados isoladamente?
  5. Como dados de teste são gerenciados?

12. Reusabilidade (Reusability)

  1. Como componentes Angular são reutilizados?
  2. Existem bibliotecas comuns entre micro-serviços?
  3. Como APIs são projetadas para reutilização?
  4. Como duplicação de código é evitada?
  5. Existem guidelines formais de reutilização?

13. Robustez (Robustness)

  1. Como o sistema lida com entradas inválidas?
  2. Como falhas externas são isoladas?
  3. Como exceções são tratadas no backend?
  4. Como o sistema se comporta sob condições extremas?
  5. Existem testes de caos (chaos testing)?

14. Responsividade (Responsiveness)

  1. Como o frontend garante carregamento rápido?
  2. Como chamadas assíncronas são tratadas?
  3. Existe uso de lazy loading?
  4. Como o tempo de resposta é monitorado?
  5. Como SLAs de resposta são garantidos?

15. Conformidade com Padrões

  1. Quais padrões arquiteturais são seguidos?
  2. A solução segue normas ISO ou equivalentes?
  3. Como conformidade é auditada?
  4. Como boas práticas de REST são aplicadas?
  5. Existem padrões internos documentados?

16. Auditabilidade (Auditability)

  1. Como logs de auditoria são registrados?
  2. É possível rastrear ações por usuário?
  3. Logs são imutáveis?
  4. Existe integração com SIEM?
  5. Como relatórios de auditoria são gerados?

17. Configurabilidade (Configurability)

  1. Como configurações são externalizadas?
  2. Existe separação entre código e configuração?
  3. Como mudanças de configuração são aplicadas?
  4. Existe versionamento de configurações?
  5. Configurações são seguras?

18. Modularidade (Modularity)

  1. Como micro-serviços são delimitados?
  2. Como micro-frontends são independentes?
  3. Existe baixo acoplamento entre módulos?
  4. Como dependências são gerenciadas?
  5. Como módulos podem evoluir isoladamente?

19. Flexibilidade (Flexibility)

  1. Como a arquitetura suporta novas funcionalidades?
  2. Como novos micro-serviços são adicionados?
  3. Como mudanças de negócio impactam o sistema?
  4. Como APIs evoluem sem impacto?
  5. Existe suporte a extensões futuras?

20. Integridade (Integrity)

  1. Como a integridade dos dados é garantida no PostgreSQL?
  2. Como transações distribuídas são tratadas?
  3. Existe validação consistente de dados?
  4. Como corrupção de dados é detectada?
  5. Existem mecanismos de rollback e versionamento?

Observação: As respostas devem incluir evidências técnicas, diagramas arquiteturais e exemplos práticos.