GRAPH ENGINEERING + PLANNING LOOP

Planejar mudanças olhando para as conexões do ecossistema.

Uma abordagem didática para usar um grafo de conhecimento dentro de um loop interativo de planejamento, reduzindo retrabalho, evitando loops improdutivos e respeitando barreiras de risco.

O problema

Planos genéricos ignoram as dependências reais.

Quando um time pede uma nova funcionalidade, agentes de IA podem gerar planos que não consideram o ecossistema de código, contratos e integrações. O resultado é retrabalho, quebra de integrações e processos que rodam sem fim sem entregar valor.

O Planning Loop com Graph Engineering resolve isso conduzindo o usuário por perguntas guiadas, consultando um grafo de dependências e parando automaticamente quando detecta repetição, risco alto ou orçamento de tokens esgotado.

Árvore de decisão

Seis passos do loop.

Cada etapa coleta informações, consulta o grafo ou toma uma decisão de risco. O processo é interativo e pode pausar a qualquer momento para clareamento.

Nova necessidade

O usuário descreve uma intenção (feature, bugfix, refactor, research) e o escopo de projetos envolvidos.

Restrições e contexto

O loop coleta amarrações arquiteturais e detecta contextos sensíveis (jurídico, LGPD, segurança, banco de dados, APIs externas).

Consulta ao grafo

A descrição é transformada em termos de busca e consultada no grafo de conhecimento. Retorna nós, arquivos e comunidades provavelmente afetados.

Avaliação de risco

Calcula scores de alinhamento, cobertura e risco. Se o risco for alto, pausa e pede confirmação antes de seguir.

Plano e split

Gera subtarefas alinhadas ao grafo. Se o escopo toca várias comunidades, sugere dividir em pacotes menores.

Execução e rastro

Plano salvo no backlog e executado pelo Hadness Pipeline, com eventos registrados para observabilidade e aprendizado contínuo.

Risco Baixo

Plano simples, executa direto.

Risco Médio

Solicita clareamentos sobre impacto.

Risco Alto

Pede confirmação dupla ou propõe split.

Caso hipotético

“Novo módulo de Relatórios” na empresa fictícia Orbit.

Exemplo didático sem dados reais. O objetivo é mostrar como o grafo influencia decisões e evita duplicação.

Contexto

Uma empresa fictícia "Orbit" quer adicionar um módulo de relatórios financeiros que consome dados de assinaturas e exporta PDF.

Grafo

O ecossistema tem comunidades Auth, Billing e Reports. O nó InvoiceExporter já existe em Billing e gera CSV.

Descoberta

O loop identifica que Reports é uma comunidade nova/vazia, o que indica risco de duplicar lógica.

Clareamento

Detecta contexto jurídico/LGPD e pergunta: "Os relatórios contêm dados financeiros sensíveis?"

Decisão

Sugere reaproveitar InvoiceExporter, divide o plano em "API de dados" e "Geração de PDF", e segue com confirmação.

Aplicação empresarial

Marketing, Financeiro e RH no mesmo padrão.

O grafo representa entidades, relações e comunidades. O loop evita decisões descoladas da realidade operacional.

Marketing

Planejar uma campanha que reaproveita leads antigos e dispara e-mails.

Grafo: Campanhas, leads, e-mails, segmentos, landing pages.

Evita duplicar fluxos de e-mail, identifica inconsistências de segmentação e sinaliza dados pessoais que exigem LGPD.

Financeiro

Alterar o cálculo de reconhecimento de receita para assinaturas anuais.

Grafo: Contratos, planos, faturas, regras tributárias, relatórios contábeis.

Mapeia todos os relatórios impactados, detecta mudança de schema e exige confirmação de compliance.

Recursos Humanos

Criar um onboarding digital integrado à folha de pagamento.

Grafo: Candidatos, contratos, benefícios, férias, folha, assinatura digital.

Percebe que férias já consome dados do contrato, reaproveita a integração e evita duplicar cadastro de funcionários.

Resumo da proposta

Um co-piloto de planejamento guiado por grafos: para engenharia, evita planos que ignoram o ecossistema de código; para negócio, transforma regras, contratos, campanhas e pessoas em um grafo navegável; para compliance, detecta contextos jurídicos e LGPD automaticamente; para operação, mede taxa de acerto, tokens gastos e pipelines presos.

Em resumo: antes de executar, a ferramenta mostra onde a mudança vai bater.