Não escolhemos a stack pela moda — escolhemos pela latência, pela escala e pelo custo de manutenção. Go para concorrência. OCaml para performance crítica. Python para ML. React Native para mobile cross-platform.
Não começamos pelo código. Começamos pelo problema, pelos requisitos e pela arquitetura que vai suportar a solução.
Mapeamos o problema, os requisitos funcionais e não-funcionais, os riscos técnicos e as restrições de negócio. Nada de código ainda.
Definimos a arquitetura (monolito, microsserviços, event-driven), a stack técnica e os schemas de dados. Decisões documentadas, não achismos.
Código limpo, testes automatizados, CI/CD desde o primeiro commit. Entregas incrementais, comunicação constante, sem surpresas no final.
Deploy automatizado, monitoramento, logs estruturados e alertas configurados. O sistema vai para produção preparado para escalar e para falhar com dignidade.
Cada serviço é uma especialidade. Não fazemos de tudo — fazemos o que sabemos fazer direito.
React Native · iOS · Android
Apps que travam, UX confusa, código impossível de manter, deploy manual que dá medo. A maioria dos apps mobile morre antes de chegar em 10k usuários porque não foram arquitetados para escalar.
React Native para cross-platform com performance nativa. TypeScript para type safety. Redux/Zustand para state management. React Navigation para rotas. Expo quando faz sentido, bare workflow quando precisamos de controle total.
App publicado nas stores (iOS + Android), código documentado, pipeline de CI/CD configurado, analytics integrado e documentação técnica para o time continuar evoluindo o produto.
Python · TensorFlow · PyTorch · LLMs
IA que alucina, modelos que não geram valor, prompts sem sistema, falta de arquitetura para colocar ML em produção. A maioria dos projetos de IA morre no Jupyter Notebook porque ninguém sabe como fazer o modelo virar produto.
Python como base. TensorFlow/PyTorch para deep learning. Scikit-learn para ML clássico. LangChain/LlamaIndex para LLMs. FastAPI para servir modelos. MLflow para tracking de experimentos.
Modelo treinado, API de inferência em produção, pipeline de retreinamento automatizado, documentação técnica e métricas de performance monitoradas.
Clean Arch · DDD · Microsserviços
Código espaguete, projetos que não escalam, retrabalho constante, onboarding impossível. Sistemas que funcionam com 10 usuários e colapsam com 1.000. A falta de arquitetura mata mais projetos do que a falta de código.
Clean Architecture como padrão — camadas bem definidas, dependências apontando para dentro. DDD quando o domínio é complexo. Event-driven quando precisamos de desacoplamento. Microsserviços quando o monolito não resolve mais.
Documentação de arquitetura (diagramas C4, ADRs), código estruturado em camadas, testes automatizados e guia de onboarding para novos devs.
PostgreSQL · MongoDB · Redis
Queries lentas, dados inconsistentes, sistema que trava com carga, falta de índices, schemas mal modelados. A maioria dos problemas de performance vem do banco — e a maioria dos bancos não foi modelado para escalar.
PostgreSQL para dados relacionais (ACID, transações, integridade). MongoDB para dados não-estruturados. Redis para cache e sessões. TimescaleDB para séries temporais.
Schema modelado, migrations configuradas, índices otimizados, backup automatizado e documentação de queries críticas.
Go · Python · Node.js · OCaml
Stack errada, código que ninguém entende, deploy que dá medo, falta de testes, documentação inexistente. Sistemas que funcionam mas ninguém sabe como nem por quê.
Go para concorrência e performance (APIs, workers, CLI tools). Python para automações e data pipelines. Node.js/TypeScript para APIs rápidas e real-time. OCaml para sistemas críticos onde correção e performance são inegociáveis.
Sistema em produção, código documentado, testes automatizados, CI/CD configurado e documentação técnica para manutenção.
Não escolhemos stack pela moda. Escolhemos pela latência, pela escala e pelo custo de manutenção.
Não somos para qualquer projeto. Somos para projetos que precisam escalar, que precisam de arquitetura e que não podem falhar.
O código que funcionava com 100 usuários não aguenta 10 mil. Queries lentas, sistema travando, deploy que dá medo. Precisamos refatorar antes que o negócio morra.
Não sabe qual stack usar, como modelar o banco, se precisa de microsserviços ou monolito. Começamos pelos Specs, mapeamos os riscos e definimos a arquitetura certa.
Código espaguete, ninguém entende o que o outro fez, onboarding leva semanas. Precisamos de Clean Architecture, documentação e testes antes que o projeto vire legado.
LLMs que alucinam, modelos que não geram valor, falta de arquitetura para colocar ML em produção. Precisamos de Specs, pipeline de treino e API de inferência.
Prazo apertado, precisa de iOS e Android, UX que converte e código que outros devs vão manter. React Native com CI/CD automatizado desde o primeiro commit.
Microsegundos importam. Latência mata o negócio. Precisamos de Go para concorrência, OCaml para performance crítica, Redis para cache, Kafka para eventos.
Fale com a gente. Planejamos, arquitetamos e entregamos — sem adicionar mais um projeto ao cemitério de código.