ADR 0005: Presets de Escopo e Personas Especialistas por Disciplina (Scoping Profiles)¶
- Status: Aceito
- Data: 2026-08-30
- Decisores: Usuário, Gemini / Antigravity
1. Contexto¶
O modelo monolítico de 4 ou 5 personas fixas apresentava dois riscos de engenharia:
1. Overengineering em Utilitários Simples: Submeter um utilitário local (ex: ClickTeca) a avaliações pesadas de regulação bancária ou SaaS gerava ruído e perda de tempo.
2. Underengineering em Plataformas Complexas: Submeter um Lakehouse de dados de 5 TB ou um sistema com dados salariais (ex: Projeto RH) sem a presença explícita de um Staff Data Architect, SRE/FinOps Lead, CLO (Diretor Jurídico) ou CISO (AppSec) deixava pontos cegos graves sem avaliação especializada.
2. Decisão¶
Implementamos um sistema modular de Presets de Escopo (Scoping Profiles) e Personas Especialistas por Disciplina, mapeadas diretamente às 7 disciplinas do nosso _framework/:
Matriz de Personas Especialistas:¶
- 🔴 Advogado do Diabo (
RED_TEAM): Red Teaming adversarial e busca por modos de falha fatais. - 💰 CFO & FinOps (
CFO): Unit economics, queima de caixa, TCO e dimensionamento financeiro. - ⚙️ COO & Delivery (
COO): Viabilidade de entrega, atrito operacional e gargalos de processos. - 🎯 CMO & GTM (
CMO): Validação de dor de cliente, posicionamento e canais de aquisição. - ⚖️ CLO / Legal (
CLO): Conformidade estrita com LGPD (Art. 13/33), CLT (Art. 468), CVM e litígios. - 🛡️ CISO / AppSec (
CISO): Isolamento RLS, cofres Vault, criptografia e Prompt Injection. - 🏗️ Staff Data Architect (
DATA_ARCHITECT): Topologia Lakehouse Medallion, Trino/Spark sizing, I/O e catálogos. - 📈 Lead SRE & FinOps (
SRE_FINOPS): Automação IaC (Terraform/Docker), SLI/SLO, auto-stop e AWS Budgets. - 🎨 UX & Product Strategist (
UX_STRATEGIST): Usabilidade, fricção cognitiva, PWAs e time-to-value. - ⚖️ Árbitro Neutro (
ARBITRATOR): Ponderação imparcial, Score de Risco (0-100) e Veredito.
Presets de Escopo (Scoping Profiles):¶
LEAN_UTILITY(3P):[RED_TEAM, COO, CFO]— Utilitários desktop, scripts e ferramentas pessoais.ENTERPRISE_DATA(4P):[RED_TEAM, CFO, DATA_ARCHITECT, SRE_FINOPS]— Lakehouse, Trino, Databricks vs VMs, IaC.B2B_REGULATED(5P):[RED_TEAM, CFO, CLO, CISO, CMO]— SaaS B2B corporativo, dados sensíveis, multi-tenant.AI_SYSTEMS(4P):[RED_TEAM, CISO, SRE_FINOPS, CMO]— Modelos de IA, RAG, Blueprints NVIDIA, agentes autônomos.FULL_CORPORATE(6P):[RED_TEAM, CFO, COO, CMO, CLO, CISO]— Auditoria corporativa de alto impacto.CUSTOM: Seleção livre de qualquer combinação de especialistas pelo usuário.
3. Consequências¶
- Flexibilidade Total: Zero overengineering em ferramentas simples e zero pontos cegos em sistemas complexos.
- Rigor Técnico Aumentado: O parecer de cada especialista é focado estritamente na sua função de perda e disciplina.
- Eficiência de Tokens e Latência: Sessões simples rodam em ~10s com apenas 3 especialistas, enquanto auditorias completas ativam a bancada inteira.