Três dores que toda equipe de vendas e BD enfrenta toda semana. Cada uma é o que seus reps realmente reclamam, não o que uma página de funcionalidade chamaria.
Backlogs de revisão de código crescem quando os engenheiros seniores que deveriam ler um diff estão presos em reuniões.
Auditorias de segurança, profiling de performance e verificações de acessibilidade são puladas sob pressão de prazo, uma de cada vez, até que nenhuma delas seja executada.
Pull requests esperam por 3 a 4 revisores com especialidades diferentes que olham para eles com um dia de diferença entre si.
Cada pipeline abaixo é uma forma que você monta no canvas usando o crew e as ferramentas mais abaixo. Não é uma funcionalidade que entregamos pronta, é um padrão que você configura.
Um pipeline construído na Melaya Agents executa as 10 personas da crew tech_team em sequência sobre um diff. RustPythonEngineer e BackendEngineer verificam a qualidade do código, SecurityAuditor audita a superfície de ataque, PerformanceExpert aplica o método USE, FrontendEngineer e UIUXDesigner avaliam a UI, e TechLead sintetiza um único veredito PRODUCTION_READY ou NEEDS_FIXES.
Extraia contexto de merge request, issues e histórico de arquivos do GitHub, GitLab, Gitea ou Codeberg com uma chamada de ferramenta cada, sem abrir quatro abas separadas. BackendEngineer ou DevOpsEngineer lê o diff e TechLead cita o arquivo e a linha reais no veredito.
Conecte o Claude Code, Cursor, ChatGPT ou Le Chat a api.melaya.org/mcp via OAuth 2.1 e conceda o escopo melaya:pipelines (6 ferramentas) para disparar uma revisão do tech_team direto do assistente que você já paga. Combine com melaya:browser (18 ferramentas) para abrir o build de staging em um navegador real e verificar a mudança ao vivo.
SecurityAuditor ou PerformanceExpert verifica informações de pacotes e tendências de download no npm, PyPI e crates.io para uma nova dependência antes que ela entre, sinalizando pelo nome um pacote abandonado ou em pico repentino.
A síntese do TechLead vira um ticket no Jira ou Linear, ou uma página no Notion, com severidade, raio de impacto e as três principais correções, sem que uma pessoa precise redigitar os achados.
useCases.list.engineering.workflows.5.body
Personas reais do crew tech_team. Cada uma vem com um system prompt afinado e uma allowlist de ferramentas padrão. Troque modelos por persona no canvas.
Sintetiza os achados de cada especialista em um plano de sprint com responsáveis nomeados, prazos em nível de dia e critérios de sucesso mensuráveis.
Revisa código Rust e Python em busca de risco de unwrap, alocações em hot-loop, overhead de FFI e chamadas bloqueantes do tokio que derrubariam um serviço 24/7.
Audita integrações REST e WebSocket, lógica de retry, precisão decimal e cobertura de reconciliação para que o estado nunca desvie silenciosamente.
Executa o checklist de dez itens da OWASP contra o diff, sinaliza números CWE e escreve o caminho de ataque passo a passo antes de recomendar uma correção.
Aplica o método USE a cada componente, estima p50, p95, p99, e classifica os três pontos críticos de maior ROI com o ganho esperado e o método de medição.
Faz o profiling do caminho de sinal até ordem contra um orçamento de latência documentado e propõe otimizações classificadas com esforço e etapas de verificação.
Avalia a postura de SRE em CI/CD, secrets, observabilidade, DR e alertas, apontando as lacunas de runbook que prolongariam a próxima interrupção.
Revisa componentes React em busca de closures obsoletas, memoização ausente, vazamentos de WebSocket e inchaço de bundle contra orçamentos de performance fixos.
Audita telas voltadas para traders quanto à proporção dado-tinta, eficácia de leitura rápida, cobertura de teclado e contraste WCAG AA.
Audita interações onchain em EVM, Cosmos, Solana, NEAR e Sui, avaliando risco de reentrância, oracle, MEV e bridge em formato de auditoria profissional.
Cada ferramenta abaixo é uma ferramenta compartilhada real do bundle Melaya. Allowlist por agente, HITL nas escritas, revogação em um clique.
Acesso somente leitura ao repositório para que RustPythonEngineer e FrontendEngineer possam extrair o diff, rodar blame em uma linha e usar grep em padrões. Sem escritas, então nada é publicado sem uma etapa separada com gate HITL.
Extrai merge requests, metadados de projeto e conteúdo de arquivos do GitLab para que a crew de revisão trabalhe sobre o diff real. Somente leitura por design; comentários e aprovações passam por um gate HITL separado.
Mesma superfície de revisão para equipes no Codeberg ou Gitea self-hosted. Apenas leitura. O agente redige a revisão, um engenheiro a publica.
Resolve metadados de dependências, data da última publicação e contagem de downloads para que SecurityAuditor sinalize pacotes desatualizados ou abandonados no diff. Buscas somente leitura contra registros públicos.
Lê o estado do cluster, extrai logs de pods e prepara mudanças de manifest para os runbooks do DevOpsEngineer. As escritas de k8s_apply e aws_cli têm gate HITL por padrão, então nenhum rollout acontece sem a aprovação de um SRE.
Registra os itens de ação que o TechLead produziu como tickets no Jira ou Linear com responsáveis e prazos, e coloca o post-mortem no Notion. Toda chamada de criação tem gate HITL, então títulos e responsáveis são revisados antes de o ticket existir.
Constrói o repositório de conhecimento por workflow a partir de ADRs, post-mortems anteriores, padrões de código e playbooks de segurança. Alimenta as três camadas de conhecimento para cada persona da crew.
Envia o resumo sintetizado da revisão ou a linha do tempo do incidente para o canal de plantão. Os envios têm gate HITL, então o texto é aprovado antes de a sala ver.
Cada pipeline vem com três camadas de acesso ao conhecimento. Combine por agente no canvas. Sem espaço vetorial compartilhado com outro cliente, sem leitura surpresa, sem recuperação opaca.
includeContextDocumentos por pipeline anexados à entrada de agentes específicos a cada run. O brief de ICP, playbook, tabela de preços ou corpus de emails de deals ganhos. O que precisa estar lá antes do agente pensar. Você escolhe quais personas recebem quais docs.
rag_retrieveUma ferramenta com escopo concedida por agente. Quando o agente decide que precisa de mais profundidade, ele consulta o base vetorial do workflow sob demanda. Mesma base de conhecimento do Contexto estático, acessada só quando o modelo pede.
pipeline_memoryEstado em nível de pipeline que carrega de um run para o próximo. A pesquisa de ontem está no escopo do follow-up de hoje. O crew lembra do que já prospectou, do que foi aprovado, do que foi enviado. O audit log é a base de conhecimento de segunda ordem.
O plano Sandbox é grátis e sem cartão. Entre na lista de espera e enviaremos um email no momento em que abrir uma vaga.
← Voltar para todos os casos de uso