MateusGetulio

As equipes de suporte não tinham uma visão comum de quais clientes eram mais importantes. Construí o sistema que os classifica e ordena automaticamente, do repositório vazio à produção na AWS como único engenheiro: motor de pontuação, tarefa diária de classificação, alertas no chat e um painel com modo de pré-visualização para que não-desenvolvedores pudessem ajustar os limites por conta própria. Depois, escrevi o guia, treinei os responsáveis e fiz a entrega.

O pipeline diário de ponta a ponta de uma grande plataforma de e-commerce passava em 4 de 24 jobs; uma suíte instável que bloqueia merges atrasa o time inteiro. Reescrevi os testes para as novas interfaces, tornei a preparação de dados determinística, corrigi o checkout com Stripe e PayPal em clones efêmeros de CI e distribuí o estágio entre executores paralelos. 24/24 verdes, cerca de duas vezes mais rápido, e assim permaneceu.

Load shedding na camada de aplicação: limita quantos visitantes navegam ao mesmo tempo e coloca o excedente numa fila por ordem de chegada, com posição ao vivo e admissão automática. O núcleo é a admissão atômica sob um named lock do MySQL, projetada para falhar em direção à fila e nunca além do limite, e uma suíte e2e que prova que 20 visitantes em paralelo com limite 5 resultam em exatamente 5 admissões. Reconstruído em 2026 a partir da minha versão de 2023; o repositório documenta cada defeito original e sua correção. Publicado no diretório oficial de plugins do WordPress.org após revisão da Plugins Team. Código no GitHub.

Times de métricas pagam por milhares de séries que ninguém olha, porque apagar qualquer uma sem evidência parece perigoso. O wallflower audita o que o Prometheus ou o Mimir ingere contra o que os dashboards e alertas do Grafana realmente consomem, interpretando cada expressão PromQL com o próprio parser do Prometheus, ranqueia o desperdício por cardinalidade e custo e gera as regras de descarte para recuperá-lo. Roda como gate de CI que só falha em regressões e produz um relatório HTML autocontido; um ambiente de demonstração determinístico com Mimir + Grafana serve também de fixture de e2e, então o CI verifica que a auditoria encontra exatamente o desperdício plantado.

Uma CLI em Go que analisa white papers públicos de negócios em busca de dores recorrentes e ranqueia candidatos a oportunidades de SaaS com citações às fontes: um pipeline de 13 etapas entre descoberta, ingestão, embeddings e análise por LLM. Deliberadamente compliance-first: respeita o robots.txt, nunca burla paywalls e armazena resumos, não os documentos.