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Vibe Coding26 / 34
  1. 01O que é vibe coding (e o que não é)
  2. 02De escrever código a dirigir a intenção
  3. 03O ciclo: contexto → plano → geração → revisão
  4. 04O arsenal: visão geral do nosso stack de IA
  5. 05Quando não usar vibe coding
  6. 06Da ideia ao protótipo em horas
  7. 07Claude para brainstorm de produto e PRD
  8. 08Claude Artifacts para mockups instantâneos
  9. 09Lovable: do prompt ao app funcional
  10. 10Google AI Studio: prototipando com Gemini
  11. 11Lovable × Claude × Google Studio: quando usar cada um
  12. 12Claude Code: o par de programação que conhece o monorepo
  13. 13Anatomia de um bom prompt de engenharia
  14. 14Plan mode: planejar antes de gerar
  15. 15Skills e slash commands (/investigate, /review, /ship)
  16. 16Refactors e migrations em massa
  17. 17Debugging com IA: do stack trace à causa raiz
  18. 18Supabase: a espinha dorsal de dados
  19. 24Trigger.dev: o piloto automático
  20. 25Seu primeiro job agendado
  21. 26Workflows com retry e observabilidade
  22. 27IA em background: resumos e narrativas
  23. 28Deploy do Trigger.dev e as pegadinhas
  24. 29Evolution API: WhatsApp como canal de produto
  25. 30Instância por usuário e gestão centralizada
  26. 31IA gerando resumos de conversa
  27. 32Boas práticas e armadilhas no WhatsApp
  28. 33Integrando APIs de terceiros com IA
  29. 34Anthropic SDK: Claude dentro do produto
  30. 35Resend: e-mail transacional que chega
  31. 36Google Analytics, Search Console e Ads
  32. 37Rate limit, retry, idempotência e secrets
  33. 38GitHub: CI/CD e AI Code Review como portão de qualidade
  34. 39Deploy no Google Cloud Run
Vibe CodingParte 26 de 34

IA gerando resumos de conversa

2 min de leitura
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Vibe Coding

WhatsApp gera uma montanha de texto. Um CSM cuidando de dezenas de redes não tem como reler tudo todo dia. Aqui o padrão de "IA em background" (#27) encontra o canal mais movimentado: resumos diários de conversa gerados por IA. Este post mostra como.

A dor que isso resolve

Conversa importante se perde no meio de grupo. Follow-up esquece. Contexto de ontem some. O CSM começa o dia sem saber o que precisa de atenção. Resultado: ou ele gasta uma hora rolando histórico, ou ele perde coisa.

A solução: o briefing da manhã

A IA lê as conversas e entrega, de manhã, um resumo por rede: o que rolou, o que está pendente, o que precisa de ação. O CSM abre e em segundos sabe onde colocar energia — sem rolar histórico infinito.

É o padrão da série: agendar → ler do banco → resumir com IA → gravar → exibir pronto.

A arquitetura por trás

  • Trigger.dev (ou, hoje, parte em n8n com plano de migrar) agenda a geração.
  • Lê as conversas (capturadas via Evolution API).
  • Manda pro modelo com um prompt afiado: "resuma esta conversa destacando pendências e ações".
  • Grava o resumo.
  • O CSM vê na tela, instantâneo.

O cuidado que essa feature exige

Resumir conversa de cliente mexe com duas coisas sensíveis: dado real de pessoas e decisão de relacionamento. Então:

  • Privacidade e segurança seguem as mesmas regras do resto (dado de cliente é dado de cliente).
  • IA assiste, humano decide. O resumo orienta; ele não substitui o julgamento do CSM sobre como agir.
  • Qualidade amostrada. Resumo que erra em silêncio leva a decisão errada com confiança. Vale olhar amostras e ajustar o prompt (Lealdade a Dados).

Por que vale tanto

Esse é o tipo de automação que devolve a coisa mais escassa do CS: tempo e foco. O CSM deixa de ser arquivista de conversa e volta a ser o que importa — quem cuida da relação. A IA faz o trabalho de leitura; a pessoa faz o trabalho de pessoa.

⚠️ Armadilha #31: tratar o resumo como verdade absoluta e agir sem conferir o ponto crítico. Resumo é mapa, não território — pra decisão sensível, o CSM volta à conversa original.

Próximo da série: #32 — Boas práticas e armadilhas de automação no Whats.

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