Como a IA transforma prompts vagos em arquiteturas prontas para produção

O que “prompt to architecture” realmente significa

Um “prompt vago” é o ponto de partida normal porque a maioria das ideias começa como intenção, não como especificação: “Construa um portal do cliente”, “Adicione busca com IA” ou “Transmita eventos em tempo real.” As pessoas sabem o resultado que querem, mas ainda não os limites, riscos ou escolhas de engenharia que o tornam viável.

“Prompt to architecture” é o fluxo de trabalho de transformar essa intenção em um plano coerente: o que construir, como as peças se encaixam, por onde os dados fluem e o que precisa ser verdade para que funcione em produção.

O que significa “arquitetura pronta para produção”

Pronto para produção não é “tem diagramas”. Significa que o design trata explicitamente:

• Confiabilidade: o que quebra, como se recupera e o que acontece sob carga
• Segurança: como o acesso é controlado, como segredos são armazenados e como ameaças são mitigadas
• Custo: o que gera gasto e como ele é monitorado e controlado
• Operabilidade: monitoramento, backups, deploys e como depura falhas às 2h da manhã

Onde a IA ajuda — e onde pode induzir ao erro

A IA é forte em acelerar o pensamento inicial: gerar arquiteturas candidatas, sugerir padrões comuns (filas, caches, limites de serviço), evidenciar requisitos não funcionais faltantes e rascunhar contratos de interface ou checklists.

A IA pode enganar quando soa confiante sobre detalhes que não pode verificar: escolher tecnologias sem contexto, subestimar complexidade operacional ou pular restrições que só sua organização conhece (conformidade, plataformas existentes, habilidades do time). Trate as saídas como propostas a serem contestadas, não como respostas finais.

O que este post cobrirá (e não cobrirá)

Este post apresenta um fluxo prático e repetível para ir de prompt → requisitos → suposições → opções → decisões, com tradeoffs rastreáveis.

Não substituirá expertise de domínio, dimensionamento detalhado ou uma revisão de segurança — e não fingirá que existe uma única “arquitetura correta” para todo prompt.

Passo 1: Transforme o prompt em uma declaração de problema clara

Um prompt vago costuma misturar objetivos (“criar um dashboard”), soluções (“usar microserviços”) e opiniões (“faça rápido”). Antes de rabiscar componentes, você precisa de uma declaração de problema específica o suficiente para testar e discutir.

Declaração de problema (quem precisa do quê e por que agora)

Escreva uma ou duas frases que nomeiem o usuário primário, o trabalho que ele tenta realizar e a urgência.

Exemplo: “Gerentes de suporte ao cliente precisam de uma visão única de tickets abertos e risco de SLA para priorizar o trabalho diariamente e reduzir SLAs perdidos neste trimestre.”

Se o prompt não identifica um usuário real, peça um. Se não diz por que importa agora, você não conseguirá priorizar tradeoffs depois.

Métricas de sucesso (como saber que funcionou)

Transforme “bom” em resultados mensuráveis. Prefira uma mistura de sinais de produto e operacionais.

• Produto: tempo para completar a tarefa principal, taxa de adoção, taxa de erro, conversão, NPS
• Operacional: p95 de latência, objetivo de uptime, custo por requisição, páginas de on-call/semana

Escolha um conjunto pequeno (3–5). Muitos métricas criam confusão; poucas escondem risco.

Jornadas de usuário e fluxos chave

Descreva o “caminho feliz” em linguagem simples, depois liste casos de borda que moldarão a arquitetura.

Exemplo do caminho feliz: usuário faz login → busca um cliente → vê o status atual → atualiza um campo → log de auditoria registrado.

Casos de borda a levantar cedo: offline/conectividade ruim, permissões parciais, registros duplicados, importações em grande volume, timeouts, retries e o que acontece quando uma dependência está fora.

Fora do escopo (para evitar creep)

Aponte o que você não vai construir nesta versão: integrações que não serão suportadas, análises avançadas, multi-região, fluxos de trabalho customizados ou ferramentas administrativas completas. Limites claros protegem cronogramas e facilitam conversas futuras sobre “Fase 2”.

Quando essas quatro peças estão escritas, o prompt vira um contrato compartilhado. A IA pode ajudar a refiná-lo, mas não deve inventá-lo.

Passo 2: Extraia requisitos e restrições

Um prompt vago frequentemente mistura objetivos (“fácil”), features (“enviar notificações”) e preferências (“usar serverless”) em uma frase. Este passo separa tudo em uma lista de requisitos que você pode projetar contra.

Requisitos funcionais (o que deve fazer)

Comece extraindo comportamentos concretos e as partes móveis que eles tocam:

• Features: cadastro/login, busca, checkout, dashboard admin, logs de auditoria
• Dados: o que você armazena (usuários, pedidos, eventos), tempo de retenção e quem pode acessar
• Integrações: provedor de pagamento, email/SMS, CRM, analytics, APIs internas existentes

Um bom teste: você consegue apontar para uma tela, endpoint de API ou job em background para cada requisito?

Requisitos não funcionais (quão bem deve fazer)

Eles moldam a arquitetura mais do que a maioria imagina. Traduza palavras vagas em metas mensuráveis:

• Latência: “Páginas carregam rápido” → “95% das requisições < 300ms.”
• Uptime: “Sempre disponível” → “99.9% de disponibilidade mensal.”
• Privacidade/conformidade: “Lidar com clientes da UE” → “Fundamentos de GDPR: solicitações de exclusão, exportação de dados, retenção mínima.”

Restrições (o que não pode mudar)

Capture limites cedo para não projetar algo irrealizável:

• Orçamento & prazo: data de lançamento fixa, limites de gasto em cloud
• Habilidades do time: forte em Python, experiência limitada com Kubernetes
• Sistemas existentes: deve usar banco atual, SSO ou barramento de mensagens

Critérios de aceitação em linguagem simples

Escreva alguns “done means…” que qualquer pessoa pode verificar, por exemplo:

• “Um novo usuário pode registrar-se, confirmar email e logar em até 2 minutos.”
• “Suporte pode reembolsar um pedido e o cliente recebe confirmação em até 1 minuto.”
• “Dados pessoais podem ser excluídos mediante solicitação, incluindo backups em até 30 dias.”

Estes requisitos e restrições são a entrada para as arquiteturas candidatas que você comparará a seguir.

Passo 3: Traga suposições e incógnitas à tona cedo

Um prompt vago raramente falha porque a tecnologia é difícil — falha porque todo mundo preenche detalhes ausentes de forma diferente. Antes de propor qualquer arquitetura, use a IA para tornar explícitas as suposições silenciosas e separar o que é fato do que é palpite.

Suposições ocultas comuns a listar

Comece escrevendo os “defaults” que as pessoas geralmente implicam:

• Tráfego e crescimento: estamos construindo para 50 usuários/dia ou 50k concorrentes? Uso é pontual (lancamentos) ou estável?
• Qualidade dos dados: os dados chegam limpos e estruturados, ou bagunçados com duplicatas, campos faltantes e formatos inconsistentes?
• Comportamento do usuário: usuários toleram atrasos? Eles vão tentar repetidamente? Esperam atualizações em tempo real?
• Operações: quem faz suporte? Há cobertura de on-call? Quedas no fim de semana são aceitáveis?

Essas suposições moldam escolhas como cache, filas, armazenamento, monitoramento e custo.

Separe “conhecidos” vs “desconhecidos” vs “precisa pesquisar”

Peça à IA para criar uma tabela simples (ou três listas curtas):

• Conhecidos: requisitos confirmados pelo prompt ou stakeholders
• Desconhecidos: detalhes ausentes que bloqueiam decisões confiantes
• Precisa pesquisar: perguntas que exigem spikes, checagens de fornecedores, benchmarks, revisão legal ou testes de usuário

Isso evita que a IA (e o time) trate palpites como fatos.

Perguntas que a IA deve fazer antes de se comprometer com um design

Boas perguntas incluem:

• Quais são as 3 principais jornadas de usuário, e o que significa “rápido o suficiente” para cada uma?
• Que dados precisam ser armazenados, por quanto tempo e quem pode acessá-los?
• Quais modos de falha são aceitáveis (parcial, processamento atrasado, modo somente leitura)?
• Que integrações existem e quais seus limites de taxa e confiabilidade?
• Quais restrições são fixas: orçamento, prazo, provedor ou compliance?

Documente suposições para que possam ser contestadas depois

Escreva suposições explicitamente (“Assuma pico de 2.000 reqs/min”, “Assuma PII presente”). Trate-as como entradas de rascunho a serem revisitadas — idealmente vinculando cada uma a quem a confirmou e quando. Isso facilita justificar e reverter tradeoffs depois.

Passo 4: Proponha arquiteturas candidatas, não uma só resposta

Um prompt vago raramente implica um único design “correto”. O caminho mais rápido até um plano pronto para produção é esboçar algumas opções viáveis, então escolher uma default e explicar claramente o que faria você mudar.

Opção A (padrão inicial): Monólito simples + serviços gerenciados

Para a maioria dos produtos em estágio inicial, comece com um backend único (API + lógica de negócio), um banco de dados único e um pequeno conjunto de serviços gerenciados (auth, email, storage de objetos). Isso mantém deploy, debug e mudanças simples.

Escolha isso quando: o time for pequeno, requisitos ainda mudarem e o tráfego for incerto.

Opção B: Monólito modular padrão + jobs assíncronos

Mesmo deployável único, mas com módulos internos explícitos (billing, users, reporting) e um worker background para tarefas lentas (imports, notificações, chamadas de IA). Adicione uma fila e políticas de retry.

Escolha isso quando: houver tarefas de longa duração, picos periódicos ou necessidade de fronteiras de propriedade mais claras — sem quebrar em serviços separados.

Opção C: Serviços escaláveis (só se os requisitos demandarem)

Separe alguns componentes em serviços distintos quando houver um motor claro: isolamento estrito (compliance), escalabilidade independente de um ponto quente (p.ex., processamento de mídia) ou ciclos de liberação separados.

Escolha isso quando: houver padrões de carga, limites organizacionais ou riscos que justifiquem o overhead operacional adicional.

O que muda entre as opções

Destaque as diferenças explicitamente:

• Componentes: API única vs API + worker vs múltiplos deployables
• Custo: menos peças em movimento vs fila, monitoramento e tráfego entre serviços
• Complexidade: desenvolvimento local mais simples vs mais deploys, versionamento e modos de falha

Uma boa saída assistida por IA é uma pequena tabela de decisão: “Padrão = A, mude para B se tivermos jobs em background, mude para C se X métrica/ restrição for verdadeira.” Isso evita microserviços prematuros e mantém a arquitetura vinculada a requisitos reais.

Passo 5: Modele dados e fronteiras

Muita coisa que chamamos de “arquitetura” é, na prática, concordar sobre o que são os dados do sistema, onde eles vivem e quem pode mudá-los. Se modelar isso cedo, passos posteriores (componentes, interfaces, escala, segurança) ficam muito menos incertos.

Defina os objetos de domínio centrais (e quem os possui)

Comece nomeando o punhado de objetos que seu sistema gira — geralmente substantivos do prompt: User, Organization, Subscription, Order, Ticket, Document, Event, etc. Para cada objeto registre propriedade:

• Fonte da verdade: qual sistema/serviço pode escrever atualizações?
• Leitores: quem consome (outros serviços, analytics, suporte)?
• Ciclo de vida: criado/atualizado/deletado e regras de “soft delete”

A IA é útil aqui: pode propor um modelo de domínio inicial a partir do prompt, e você confirma o que é real vs. implícito.

Escolha padrões de armazenamento que casem com acesso

Decida se cada objeto é primariamente transacional (OLTP) — muitos reads/writes pequenos que precisam de consistência — ou analítico (agregações, tendências, reporting). Misturar essas necessidades num mesmo banco costuma gerar tensão.

Um padrão comum: banco OLTP para a aplicação e uma store analítica separada alimentada por eventos ou exports. O importante é alinhar armazenamento com como os dados são usados, não com como “parecem” conceitualmente.

Planeje o fluxo de dados ponta a ponta

Esboce o caminho dos dados pelo sistema:

• Ingestão: APIs, uploads, webhooks, imports batch
• Transformação: validação, enriquecimento, deduplicação
• Retenção e exclusão: por quanto tempo os dados ficam e como são removidos

Exponha riscos de dados cedo

Aponte riscos explicitamente: PII a ser tratada, registros duplicados, fontes conflitantes (dois sistemas alegando ser a verdade) e semânticas de exclusão pouco claras. Esses riscos definem fronteiras: o que deve ficar interno, o que pode ser compartilhado e o que requer trilhas de auditoria ou controles de acesso.

Passo 6: Mapeie componentes e interfaces

Com fronteiras e dados definidos, converta-os num mapa de componentes concreto: o que existe, o que cada um possui e como se comunica. Aqui a IA é muito útil como um “gerador de diagramas em palavras” — ela propõe separações limpas e detecta interfaces faltantes.

Defina módulos e responsabilidades

Busque um conjunto pequeno de componentes com propriedade clara. Um bom teste: “Se isso quebrar, quem conserta e o que muda?” Por exemplo:

• API Gateway / BFF: roteamento de requisições, aplicação de auth, limites de taxa
• Serviço(s) core: regras de negócio e workflows
• Stores de dados: persistência e padrões de consulta (não apenas “um banco”)
• Workers assíncronos: tarefas longas, retries, jobs agendados
• Observabilidade: logging, métricas, tracing (como componentes de primeira classe)

Escolha como componentes se comunicam (e por quê)

Defina um estilo de comunicação padrão e justifique exceções:

• REST/HTTP para request/response simples e debug humano
• Eventos / pub-sub quando múltiplos consumidores reagem à mesma mudança
• Filas para trabalho em background, amortecer picos e retries confiáveis

A IA pode mapear cada caso de uso para a interface mais simples que atenda latência e confiabilidade.

Dependências externas e comportamento em falhas

Liste serviços de terceiros e decida o que acontece quando falham:

• Timeouts, retries com backoff e circuit breakers
• Modo degradado (servir dados em cache? permitir somente leitura?)
• Contratos de erro claros (o que os clientes podem esperar)

Mapa de integrações (sistemas, APIs, auth)

Escreva um “mapa de integração” compacto:

• Pagamentos → API do provedor (REST), OAuth2 client credentials, chaves de idempotência
• Email/SMS → API de mensageria (REST), API key, fila de retry em 5xx
• Analytics → stream de eventos, service token, política de drop em overload

Esse mapa vira base para tickets de implementação e discussões de revisão.

Passo 7: Projete para preocupações de produção (antes de codar)

Um design pode parecer perfeito num quadro e ainda falhar no dia 1 em produção. Antes de escrever código, torne explícito o “contrato de produção”: o que acontece sob carga, durante falhas e sob ataque — e como você saberá que está acontecendo.

Confiabilidade: planeje caminhos de falha

Comece definindo como o sistema se comporta quando dependências ficam lentas ou caem. Adicione timeouts, retries com jitter e regras claras de circuit-breaker. Faça operações idempotentes (seguras para retry) usando IDs de requisição ou chaves de idempotência.

Se chamar APIs de terceiros, presuma limites de taxa e construa backpressure: filas, concorrência limitada e degradação graciosa (respostas “tente mais tarde” em vez de acumular requisições).

Segurança: decida quem pode fazer o quê

Especifique autenticação (como usuários provam identidade) e autorização (o que podem acessar). Escreva os principais cenários de ameaça relevantes: tokens roubados, abuso de endpoints públicos, injeção via inputs ou escalonamento de privilégios.

Defina também como tratar segredos: onde ficam, quem pode ler, cadência de rotação e trilhas de auditoria.

Performance: metas, não sensações

Defina metas de capacidade e latência (mesmo que aproximadas). Depois escolha táticas: cache (o quê, onde e TTL), batching para chamadas chatas, trabalho assíncrono via filas para tarefas longas e limites para proteger recursos compartilhados.

Observabilidade: não conserta o que não vê

Decida por logs estruturados, métricas chave (latência, taxa de erro, profundidade de fila), boundaries de tracing distribuído e alertas básicos. Vincule cada alerta a uma ação: quem responde, o que checar e o que é o “modo seguro”.

Trate essas escolhas como elementos de arquitetura de primeira classe — elas moldam o sistema tanto quanto endpoints e bancos.

Passo 8: Torne tradeoffs explícitos e rastreáveis

Arquitetura não é uma única “melhor” resposta — é um conjunto de escolhas sob restrições. A IA é útil aqui porque lista opções rápido, mas você ainda precisa de um registro claro do porquê da escolha, o que foi sacrificado e o que acionaria uma mudança depois.

Use uma tabela simples de tradeoffs

Decida onde aceitar risco vs. investir salvaguardas

Escreva “falhas aceitáveis” (ex.: emails eventualmente atrasados) versus áreas que “não podem falhar” (ex.: pagamentos, perda de dados). Coloque salvaguardas onde falhas são caras: backups, idempotência, limites de taxa e caminhos claros de rollback.

Tradeoffs operacionais que afetam o time

Alguns designs aumentam o esforço de on-call e a dificuldade de debug (mais peças, mais retries, logs distribuídos). Prefira escolhas que casem com a realidade de suporte do time: menos serviços, observabilidade clara e modos de falha previsíveis.

Tradeoffs tecnológicos: gerenciado vs self-hosted

Torne critérios de decisão explícitos: necessidades de compliance, customização, latência e equipe. Se optar por self-hosted por custo, registre o preço oculto: patching, upgrades, planejamento de capacidade e resposta a incidentes.

Passo 9: Capture decisões, alternativas e reversibilidade

Boas arquiteturas não “acontecem” — são resultado de muitas escolhas pequenas. Se essas escolhas ficam só em chats ou na memória, o time repete debates, entrega de forma inconsistente e sofre quando requisitos mudam.

Use ADRs para tornar decisões pesquisáveis

Crie um Architecture Decision Record (ADR) para cada escolha-chave (banco, padrão de mensageria, modelo de auth, abordagem de deploy). Mantenha curto e consistente:

• Contexto: problema e restrições
• Decisão: o que foi escolhido
• Alternativas consideradas: 2–3 opções viáveis
• Por quê: raciocínio e tradeoffs
• Consequências: o que isso permite e o que limita

A IA é especialmente útil aqui: pode resumir opções, extrair tradeoffs de discussões e rascunhar ADRs que você revisa para precisão.

Construa “exit ramps” no design

Suposições mudam: tráfego cresce, compliance aperta, ou uma API externa fica instável. Para cada suposição grande, adicione uma exit ramp:

• “Se excedermos X reqs/sec, migrar de DB único para réplicas de leitura.”
• “Se SLA do fornecedor cair abaixo de Y, introduzir fila + worker.”

Isso transforma mudança futura em movimento planejado, não em incêndio.

Adicione proof points e versionamento das decisões

Associe marcos testáveis a escolhas arriscadas: spikes, benchmarks, protótipos ou testes de carga. Registre resultados esperados e critérios de sucesso.

Por fim, versione ADRs à medida que requisitos evoluem. Não apague o histórico — anexe atualizações para rastrear o que mudou, quando e por quê. Se precisar, use um template leve em /blog/adr-template.

Passo 10: Valide a arquitetura com revisões e evidência

Uma arquitetura rascunho não está “pronta” só por parecer limpa num diagrama. Ela está pronta quando as pessoas que vão construir, garantir, operar e pagar concordam que funciona — e quando há evidências para suportar as partes mais delicadas.

Faça uma revisão arquitetural focada

Use um checklist curto para forçar questões importantes à tona cedo:

• Segurança: modelo de authn/authz, tratamento de segredos, menor privilégio, logs de auditoria
• Privacidade: classificação de dados, retenção, controles de acesso, mapeamento de fluxo de PII, exclusões
• Modos de falha: comportamento degradado, retries/backoff, idempotência, dead-letter queues, limites de taxa
• Prontidão operacional: monitoramento, alertas, runbooks, propriedade de on-call, backup/restore

Mantenha saída concreta: “O que faremos?” e “Quem é responsável?” em vez de intenções gerais.

Valide com números (faixas, não wishful thinking)

Ao invés de um único palpite de throughput, produza faixas de carga e custo que reflitam incerteza:

• Tráfego: P50 / P95 requests por segundo (ex.: 50–200 RPS típico, 500–1.000 RPS pico)
• Crescimento de armazenamento: faixa mensal mais suposições de retenção
• Motores de custo: chamadas de API/modelos, autoscaling de compute, egress de dados, bancos gerenciados

Peça à IA para mostrar sua matemática e suposições, então cheque com analytics atuais ou sistemas comparáveis.

Avalie risco de dependência e fornecedor

Liste dependências críticas ( fornecedor de LLM, banco vetorial, fila, serviço de auth). Para cada uma, capture:

• O que quebra se ficar indisponível?
• Quão difícil é trocar de fornecedor?
• Existem restrições contratuais, regionais ou de compliance?

Defina pontos de aprovação humana

Torne revisões explícitas:

• Produto: fluxos, SLAs, limites de escopo
• Segurança/Privacidade: resultados do threat model, aprovações de manejo de dados
• Ops/SRE: plano de observabilidade, resposta a incidentes, suposições de capacidade
• Engenharia: interfaces, marcos, plano de migração

Quando houver discordâncias, registre-as como decisões a tomar com donos e datas — então avance com clareza.

Como colaborar com IA efetivamente durante o design

A IA pode ser um bom parceiro de design se você a tratar como um arquiteto júnior: capaz de gerar opções rápido, mas precisando de contexto, checagens e direção.

Escreva prompts que forcem suposições e restrições a aparecerem

Comece dando à IA uma “caixa” para trabalhar: objetivo de negócio, usuários, escala, budget, prazos e não negociáveis (stack, compliance, hospedagem, latência, residência de dados). Em seguida peça que liste suposições e perguntas abertas primeiro antes de propor soluções.

Uma regra simples: se uma restrição importa, declare-a explicitamente — não espere que o modelo a infera.

Onde uma plataforma de vibe-coding pode ajudar

Se a meta é ir de “plano arquitetural” a “sistema funcionando” sem perder decisões nas entregas, uma ferramenta de fluxo importa. Plataformas como Koder.ai podem ser úteis porque o mesmo chat que ajuda a clarificar requisitos pode transportar essas restrições para a implementação: modo de planejamento, iterações repetíveis e capacidade de exportar código quando estiver pronto para assumir o pipeline.

Isso não elimina a necessidade de revisões arquiteturais — se algo, eleva a exigência por documentar suposições e requisitos não funcionais — porque você pode ir de proposta a app rodando rapidamente.

Templates de prompt reutilizáveis

Use templates curtos que produzam saída estruturada:

You are helping design a system.
Context: <1–3 paragraphs>
Constraints: <bullets>
Non-functional requirements: <latency, availability, security, cost>
Deliverables:
1) Assumptions + open questions
2) 2–3 candidate architectures with pros/cons
3) Key tradeoffs (what we gain/lose)
4) Draft ADRs (decision, alternatives, rationale, risks)

(Não traduza o conteúdo dentro desse bloco de código — mantenha-o idêntico.)

Itere com loops de “critique and refine”

Peça uma primeira versão e logo em seguida solicite uma crítica:

• “O que é frágil ou arriscado neste design?”
• “Quais requisitos ainda não estão satisfeitos?”
• “O que você simplificaria se tivéssemos metade do tempo?”

Isso evita que o modelo trave numa única abordagem muito cedo.

Fique atento a modos comuns de falha

A IA pode soar confiante estando errada. Problemas comuns incluem:

• Serviços/recursos inventados — peça links ou indique incerteza
• Restrições ignoradas (custo, residência de dados, skills) — peça para traçar cada escolha até um requisito
• Overengineering — force uma opção de “menor arquitetura viável”

Se quiser, capture saídas como ADRs leves e os mantenha junto ao repo (veja /blog/architecture-decision-records).

Mini walkthrough: de prompt vago a plano pronto para construir

Um prompt vago: “Construa um sistema que alerte clientes quando uma entrega vai chegar atrasada.”

1) Transforme em requisitos

A IA ajuda a traduzir em necessidades concretas:

• Usuários: equipe de operações, clientes finais
• Fluxo core: ingestão do status do envio → detectar risco de atraso → notificar → acompanhar resultado
• Não-funcionais: alertas em até 2 minutos após mudança de status, 99.9% de disponibilidade, trilha de auditoria para disputas

2) Suposições que mudam a arquitetura

Duas perguntas iniciais podem virar o design:

• Suposição A: atualizações de status chegam em tempo real dos carriers (webhooks). Se for verdade, processamento orientado a eventos se encaixa.
• Suposição B: atualizações são polled a cada 15 minutos. Se for verdade, você precisa de agendamento, controle de taxa e o SLA de 2 minutos pode ser impossível sem renegociar entradas.

Ao escrever isso, você evita construir a coisa errada rapidamente.

3) Opções → chamada de tradeoff

A IA propõe arquiteturas candidatas:

• Opção 1: Síncrono: webhook do carrier → serviço de scoring → serviço de notificação

  • Prós: simples, menos peças
  • Contras: timeouts de webhook podem perder atualizações; picos podem sobrecarregar o scoring

• Opção 2: Baseada em fila: webhook → enfileira evento → workers avaliam atraso → notificações

  • Prós: absorve bursts, retries seguros, melhor observabilidade
  • Contras: mais componentes, consistência eventual

Decisão de tradeoff: escolha baseada em fila se confiabilidade do carrier e picos são riscos; escolha síncrono se volume é baixo e SLAs do carrier são fortes.

4) Plano final e entregáveis

Entregáveis para tornar implementável:

• Diagramas de contexto e sequência
• Modelo de dados + schema de evento
• ADRs documentando a escolha fila vs síncrono
• Runbooks (modos de falha, retries, checagens de on-call)
• Épicos no backlog (integração com carrier, regras de scoring, templates de notificação, monitoramento)