Software como deveria ser feito
Lead único, decision tree de roteamento, 4 workflows executáveis, 13 hooks de quality gate, princípios Karpathy e o Anti-IA Engineering Protocol. Não é como normalmente se faz — é como deveria ser.
Princípios fundadores
Lead único é não-negociável
O @engineering-chief é a porta de entrada pra tudo. Sem chief não existe o pipeline padronizado: briefing, triage, delegação com skill do domínio, review em 4 blocos, entrega.
Karpathy guidelines aplicados
Think before coding (premissas explícitas), simplicity first (zero abstração especulativa), surgical changes (toca só o necessário), goal-driven execution (critério verificável antes de loopar).
YAGNI · KISS · DRY
Zero feature pra futuro hipotético. Três linhas parecidas vencem abstração prematura. DRY só quando o repeat é o mesmo conceito — não a mesma sintaxe.
TDD em features novas
Skill tdd-mastery ativa por padrão: teste antes da implementação, bug fix começa pelo teste que reproduz. Cobertura mínima de 70% — cai abaixo, bloqueia.
Security-first em camadas
secret-scanner em HARD FAIL, dep-vuln-scan, license-check e sast-scan no pre-commit. Auditoria defensiva e ofensiva. OWASP, MITRE, STRIDE.
Observability com SLO
Logs estruturados, traces OpenTelemetry, métricas RED/USE, multi-window burn-rate (Google SRE Workbook) e alertas acionáveis — zero barulho.
Anti-IA Engineering Protocol
8 perguntas bloqueantes antes de cada entrega: isso parece código de IA? Tem padrão genérico? Abstração especulativa? Fallback impossível? Wrapper inútil? Um sim = reprovado.
Allowlist de propriedade intelectual
.10x/allowlist.yaml com SHA-256 + salt, em modo internal (mentorado individual) ou distributed (squad compartilhado). Proteção do material da mentoria.
12 pecados de código IA
O Anti-IA Engineering Protocol bloqueia código com qualquer um destes vícios — espelho do sistema anti-IA do MSE, aplicado à engenharia.
Over-engineering
Solução desproporcional. Factory pra criar 1 objeto.
Premature abstraction
Generaliza antes de ter 3 casos reais. Vira config hell.
Try/catch swallow
catch (e) {}. Erro silenciado é bug invisível.
Any explosion
any espalhado "pra facilitar". Anula o type system.
Falsa flexibilidade
Parâmetro "pro futuro" que ninguém usa. Complexidade sem ROI.
Comentário óbvio
// increment counter antes de i++. Ruído.
Naming genérico
data, info, handler, helper. Comunica zero.
Wrapper desnecessário
function add(a,b){return a+b} sem motivo real.
Barrel files explosion
index.ts reexportando tudo. Quebra tree-shaking.
Retorno inflexionado
Union confuso (T | null | undefined | ''). O caller que decifre.
Test trivial
expect(true).toBe(true). Cobre métrica, não comportamento.
Código não pedido
Getters, setters, utilities e error classes que ninguém pediu.
Decision tree de roteamento
O @engineering-chief consulta esta árvore antes de delegar. Cada folha tem agente responsável e command associado.
Tarefa de engineering?
├── Incidente prod (P0/P1)? → /eng-incident-triage + incident-responder + sre-engineer
├── Deploy? → /eng-deploy-check + deployment-engineer
├── Cloudflare Pages? → /eng-cf-deploy + cloudflare-pages-specialist
├── Segurança defensiva? → /eng-security-audit + security-auditor
├── Pentesting/ofensivo? → penetration-tester (legal gate)
├── Performance/lentidão? → /eng-perf-audit + performance-engineer + postgres-pro
├── Refactor/tech debt? → /eng-refactor-pass + simplify-gate hook
├── DB/queries/RLS? → /eng-db-optimize + postgres-pro
├── PR/merge/quality gate? → /eng-code-quality-gate + qa-expert (4 blocos)
├── DevEx/CI lento/monorepo? → /eng-dx-audit + ci-cd-pipeline-designer
├── LLM routing/cost? → /eng-llm-route + llm-architect + local-llm-orchestrator
├── Monorepo novo? → /eng-monorepo-init + monorepo-architect
├── Feature nova:
│ ├── Next.js 16/App Router → nextjs-developer
│ ├── Node.js backend → node-specialist
│ ├── Python/FastAPI → fastapi-developer
│ ├── React Native/Expo → expo-react-native-expert
│ ├── Supabase/RLS → supabase-specialist
│ └── Genérico → chief + Explore → specialist
├── Infra: → cloud-architect · deployment-engineer + vps-operator · docker-expert
├── QA: → qa-expert · test-automator · chaos-engineer
├── AI/LLM: → ai-engineer · llm-architect · evals-engineer · prompt-engineer
├── SaaS: → billing-specialist · webhook-bypass-engineer · funnel-labs-deliverer
├── SRE: → sre-engineer · production-debugger
└── Multi-agente paralelo → engineering-chief (fan-out nativo de Tasks + síntese)4 workflows executáveis + 3 pipelines
Feature development
Chief (briefing, triage), Explore (scout), specialist com skill do domínio, @test-automator, review paralelo com verificação adversarial em 4 blocos, @security-auditor se sensível, docs e commit. Pra features novas e código de produção.
Security hardening
@security-auditor (OWASP, CVEs, threat model) + @penetration-tester (ATT&CK, recon, exploitation) em paralelo, fixes, revalidação do @qa-expert e re-audit. Antes de release sensível e em audits periódicos.
Performance audit
@performance-engineer (CWV, latência) + @postgres-pro (queries) + @production-debugger (eBPF, py-spy) em paralelo, relatório consolidado, fixes priorizados e re-medição.
Multi-agent parallel
Fan-out nativo de Tasks: 3+ specialists em paralelo, chief agrega os findings com síntese cross-agente. Pra tarefas grandes com partes independentes e audits cross-cutting.
Incidente produção (P0/P1)
@incident-responder no lead, @error-detective + @production-debugger + @sre-engineer em paralelo, mitigação imediata, RCA e postmortem blameless.
SaaS billing
@billing-specialist desenha o webhook com HMAC + idempotency, @postgres-pro define o schema, @test-automator cobre edge cases, @security-auditor revisa.
LLM evals & production quality
@evals-engineer define dimensões, datasets golden, DeepEval/Ragas/promptfoo, CI gate, A/B de variantes e monitoring em produção.
13 hooks ativos por padrão
25 scripts disponíveis, 13 ligados no settings-patch.json — distribuídos nos momentos estratégicos da operação.
| Hook | Trigger | Severidade | O que faz |
|---|---|---|---|
secret-scanner | PreToolUse Write/Edit | HARD FAIL | Bloqueia arquivo com API_KEY, SECRET, TOKEN ou senha hard-coded |
commit-guard | PreToolUse Bash | HARD FAIL | Valida conventional commit antes do git commit |
dep-vuln-scan | PreToolUse Bash | SOFT | npm/pip/cargo audit antes do commit |
license-check | PreToolUse Bash | SOFT | Detecta licenças copyleft proibidas (GPL/AGPL/SSPL/BUSL) |
sast-scan | PostToolUse Edit | SOFT | Semgrep OWASP top ten após cada edit |
type-check | PostToolUse .ts/.tsx | SOFT | tsc --noEmit nos arquivos alterados |
lint-fix | PostToolUse | SOFT | ESLint --fix / ruff format |
auto-test | PostToolUse src/ | SOFT | Roda os testes relevantes ao diff |
simplify-gate | PostToolUse Edit | SOFT | Detecta arquivo >600 linhas, deep nesting, any explosion |
skill-dedup | SessionStart | INFO | Detecta skills duplicadas via similaridade Jaccard |
prompt-check | UserPromptSubmit | SOFT | Detecta prompt vago e pede mais contexto |
learning-log | SessionEnd | SOFT | Log diário de aprendizados |
pre-compact | PreCompact | SOFT | Salva contexto crítico antes do compact |
O que este squad não é
"AI pair programming"
Não é assistente passivo. É squad com autoridade — o chief reprova entrega que não bate o quality gate, mesmo se você reclamar.
Testes "porque tá apertado"
Sem testes, sem merge. Pular teste porque o cliente está esperando é a forma mais cara de economizar tempo.
Solução sem research
Framework ou API desconhecida? O squad pesquisa (Context7, docs-seeker, web) antes de aplicar. Zero chute.
Erro engolido
Try/catch que engole erro e retorna sucesso é o pecado #3. Erro é logado, classificado e tratado — ou propagado.
Código com cara de IA
O protocolo bloqueia os 12 pecados antes da entrega. Ficou com cara de máquina? Volta pro specialist com feedback específico.
Material sem allowlist
A allowlist hasheada protege o material exclusivo. Uso internal (próprio) ou distributed (squad da agência) — nunca fora disso.