Engineering Intelligence for the AI Era

Sua IA conhece o prompt. Mas ela conhece o seu produto?

Da ideia à produção, com contexto, qualidade e inteligência real da engenharia.

A QaCoders AI Platform conecta requisitos, backlog, código, múltiplos repositórios, testes, automação, releases e governança de IA em um único contexto operacional. Não colocamos apenas IA no desenvolvimento, damos à IA o contexto da engenharia.

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Sobre Nós

Engineering Intelligence for the AI Era

Sua engenharia já gera dados suficientes. O que falta é conectá-los.

Quem Somos

A QaCoders AI Platform é uma plataforma de Engineering Intelligence criada para conectar todo o ciclo de desenvolvimento de software, integrando produto, desenvolvimento, qualidade, automação, DevOps e gestão em um único ecossistema inteligente.

Nosso Objetivo

Transformar os dados gerados ao longo do SDLC em contexto e inteligência para apoiar pessoas, processos e decisões. A plataforma conecta ferramentas, repositórios, pipelines e ambientes de desenvolvimento aos Agentes de IA, permitindo que a inteligência atue de forma contextualizada em diferentes etapas da engenharia.

Foco em Resultados

Combinamos IA + Dados + Contexto + Automação para gerar resultados mensuráveis:

Mais produtividade e eficiência operacional
Qualidade contínua durante todo o desenvolvimento
Redução de riscos e retrabalho
Rastreabilidade de ponta a ponta
Decisões orientadas por dados
Governança no uso de IA

Nossa Visão

Acreditamos em uma engenharia onde pessoas, processos, ferramentas e Inteligência Artificial trabalham conectados, transformando dados em decisões e decisões em melhores resultados.

Engineering Intelligence for the AI Era

Sua engenharia já gera dados suficientes. O que falta é conectá-los.

Engineering Lifecycle

Da ideia à produção. Um único contexto inteligente

Do discovery ao release, cada etapa compartilha o mesmo contexto, sem retrabalho entre ferramentas.

Transforme ideias em visão estruturada de produto

Organize a estratégia do produto com múltiplas visões e geração assistida por IA.

  • Roadmaps de Produto, Estratégicos e de Release
  • Epic → Feature → User Story
  • Mind Map, Timeline, Lista e Kanban
  • Geração assistida por IA
Roadmap ↓ Epic → Feature → Story
Product Intelligence

Transforme intenção de negócio em engenharia executável

A IA não planeja apenas com base no que o PO pediu. Ela entende o que o produto já é antes de recomendar o que ele precisa se tornar.

  • O PO inicia a solicitação e refina com IA em um chat contextual.
  • A plataforma cruza o pedido com Work Items, histórico e código real do projeto.
  • O refinamento se transforma em Epics, Features e User Stories estruturadas.
  • O resultado é materializado direto em Roadmap, Backlog e Sprint.
Disponível agora
AI Agents

Agentes especializados para problemas reais de engenharia

Em vez de uma IA genérica tentando resolver tudo, cada agente possui responsabilidade definida, contexto, ferramentas e regras de atuação, da automação de tarefas para a automação de decisões.

Disponível

Product & Requirements Intelligence

Apoia criação e refinamento de Epics, Features, User Stories, critérios de aceite e regras de negócio.

Disponível

Test Intelligence

Apoia geração e estruturação de cenários de teste.

Disponível

Code Intelligence

Analisa código e apoia processos de revisão e qualidade técnica.

Disponível

Test Healing

Classifica falhas de automação em selector broken, real bug, flaky test ou cenário incerto antes de agir.

Disponível

Risk Release Predictor

Avalia sinais técnicos e de qualidade para apoiar decisões de risco antes de uma release.

Disponível

Visual Fidelity

Compara o design no Figma com a implementação real, medindo fidelidade visual e apontando divergências para refinamento da interface.

Fragmented Context

Sua IA conhece o prompt. Mas ela conhece o seu produto?

O SDLC moderno está fragmentado: requisitos, código, pipelines, testes, automação, releases e IA vivem em ferramentas diferentes. Cada uma conhece só uma parte da realidade, e pessoas e modelos de IA decidem com contexto incompleto.

Produto e requisitos

Ficam separados do código que os implementa.

Código e dependências

Ficam separados dos testes que validam a mudança.

Testes e evidências

Ficam separados da decisão de release.

IA por prompts isolados

Sem contexto persistente do projeto.

Custos e governança

Tokens e performance de IA sem camada central de controle.

SUAS FERRAMENTAS CONTINUAM TRABALHANDO. A QACODERS CONECTA O CONTEXTO ENTRE ELAS.

Azure DevOpsGitHubGitLabBitbucketAzure ReposSwagger / OpenAPIPostmanJiraClickUpTrelloAzure DevOpsGitHubGitLabBitbucketAzure ReposSwagger / OpenAPIPostmanJiraClickUpTrello
Context Comparison

IA isolada x IA contextualizada pela QaCoders

Existe uma diferença fundamental entre uma IA que recebe um prompt e uma IA que trabalha considerando o contexto real da engenharia.

IA isolada

Recebe um prompt
Analisa uma tarefa isolada
Depende do contexto fornecido manualmente
Produz uma resposta
Pouca visibilidade de consumo

IA contextualizada pela QaCoders

Considera requisitos, work items, código e histórico
Relaciona a solicitação ao projeto e ao SDLC completo
Acessa contexto estruturado da plataforma e integrações
Apoia decisão, execução, rastreabilidade e governança
Tokens, custo, performance, logs e auditoria em tempo real
AI-Assisted Development

O contexto da plataforma acompanha o desenvolvedor

A inteligência da QaCoders não termina quando uma User Story chega à Sprint. Por meio de integração via MCP (Model Context Protocol), o contexto estruturado da plataforma pode acompanhar o desenvolvedor até o ambiente onde o código é criado, corrigido e evoluído.

Integração disponível: Kiro
QaCodersContexto do projeto
MCPProtocolo governado
IDEDesenvolvimento assistido
CódigoImplementação com contexto
  • Token de integração da organização + device authorization individual do desenvolvedor.
  • Rastreabilidade de quem executou cada ação, sem virar credencial irrestrita.
  • Requisitos, critérios de aceite, regras de negócio e relações técnicas chegam até o ambiente de desenvolvimento.
Claude Code, Codex e Gemini: expansão de arquitetura em evolução
Quality Engineering

Qualidade não começa no teste. Começa na decisão

Requisitos, desenvolvimento, testes e releases fazem parte do mesmo fluxo, qualidade não começa depois que o desenvolvimento termina.

Crie e organize toda a estratégia de testes

Estruture o planejamento de qualidade conectado aos work items do projeto.

  • Test Plans, Test Suites e Test Cases
  • Passos de teste e critérios
  • BDD e testes de API
  • Relacionamento com Work Items
Plan → Suite → Case → Step
Test Healing

Um teste falhou. O problema está no teste ou no produto?

O Test Healing Agent analisa a falha antes de agir. A filosofia é simples: automatizar quando existe evidência e preservar o controle quando existe incerteza.

Falha detectada na automação

Selector Broken

Mudança legítima de interface ou seletor. Padrão é persistido.

Real Bug

Possível defeito real da aplicação. Um Bug é criado automaticamente.

Flaky Test

Comportamento intermitente. A flakiness é registrada.

Uncertain

Evidência insuficiente para agir automaticamente. Nada é alterado.

AI Governance

Coloque a IA em produção sem perder o controle

Quanto mais IA participa do desenvolvimento, maior a necessidade de controle. Acelere com IA sem perder o controle.

  • Consumo de tokens por organização, projeto, usuário, agente e modelo.
  • Quotas, alertas, bloqueios e throttling para conter picos de uso.
  • Performance: tempo médio, P95, taxa de sucesso e throughput.
  • Logs estruturados, auditoria e histórico completo de execuções.
Tokens / mês2.4Mdentro da quota
Taxa de sucesso98.6%
Latência P95820ms
Agentes ativos6status: saudável
Roles & Perspectives

Para cada papel, uma visão

A mesma plataforma entrega o contexto certo para cada função dentro do ciclo de engenharia.

Product Owner

Transforme necessidades em requisitos mais estruturados usando contexto técnico real.

Engineering Manager

Visualize fluxo, riscos, produtividade e qualidade entre projetos.

Tech Lead

Entenda dependências, impacto técnico e relações entre componentes.

Developer

Receba requisitos mais claros e contexto melhor estruturado antes de desenvolver.

QA / Quality Engineer

Conecte requisitos, testes, automação, execução, evidências e defeitos.

DevOps / Platform Engineer

Conecte qualidade ao fluxo de entrega e acompanhe sinais operacionais.

CTO / Head of Engineering

Tenha uma visão consolidada de engenharia, qualidade, IA e governança.

Engineering Knowledge Graph

Veja como o seu software realmente está conectado

Analise até 10 repositórios por ciclo, identifique o papel de cada um, mapeie relações confirmadas e sugeridas, e avalie o impacto de uma mudança antes de tocar no código.

ProdutoFrontendBackendServiçoLib. compartilhadaTestesRelease
Relação confirmadaRelação sugeridaImpacto em release
Business Value

Mais velocidade sem abrir mão de qualidade e controle

O valor da plataforma se traduz em resultados concretos para o negócio.

Menos retrabalho

Contexto compartilhado reduz inconsistências entre produto, desenvolvimento e qualidade.

Mais produtividade

IA assume tarefas repetitivas e apoia atividades de análise.

Decisões melhores

Código, requisitos, testes e histórico passam a fazer parte do mesmo contexto.

Qualidade contínua

Qualidade participa do ciclo desde o planejamento.

Rastreabilidade

Entenda como requisitos, código, testes e releases estão relacionados.

Governança de IA

Controle utilização, custo, execução e comportamento da camada inteligente.

Escalabilidade

Padronize processos sem depender exclusivamente do conhecimento individual.

Demo

Veja a QaCoders AI Platform trabalhando sobre um cenário real

Agende uma demonstração e conheça como conectar desenvolvimento, qualidade, automação e agentes inteligentes em uma única plataforma.

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Engineering Intelligence for the AI Era

Sua engenharia já gera dados suficientes. O que falta é conectá-los.

Requisitos, código, testes, automação, releases, métricas e histórico. A QaCoders AI Platform transforma essas informações em contexto para que pessoas e agentes inteligentes trabalhem juntos durante todo o ciclo de desenvolvimento.

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