Context Audit
Mapeio o contexto que hoje alimenta pessoas e IA, incluindo fontes, responsabilidades, conflitos, lacunas, informação desatualizada e riscos.
- mapa do estado atual
- fricções e riscos prioritários
- próximas ações proporcionais
Eu aplico a arquitetura do Moon Source às fontes, ferramentas e fluxos que sua equipe já usa, para deixar mais claro o que a IA pode confiar, quem decide, o que ainda vale e como o contexto continua utilizável ao longo do tempo.
Primeiro contato sem compromisso. Não envie dados pessoais sensíveis, segredos comerciais ou conteúdo confidencial no e-mail inicial.
Você não precisa “adotar Moon Source” como outra plataforma. A arquitetura pode ser aplicada às ferramentas, fontes e processos que sua organização já usa.
Mapeio o contexto que hoje alimenta pessoas e IA, incluindo fontes, responsabilidades, conflitos, lacunas, informação desatualizada e riscos.
Desenho e organizo fontes, responsabilidades, passagens e regras para que o contexto certo chegue à pessoa ou à IA certa.
Acompanhamento recorrente para manter a arquitetura útil depois da primeira organização, sem transformar governança em burocracia.
Qual é o problema, quem sente a fricção e o que já existe?
Qual contexto pode entrar, quem tem autoridade e o que deve ficar fora?
Qual é a menor estrutura que resolve o problema sem criar um novo monólito?
O sistema funciona no trabalho real? O que precisa ser mantido, corrigido ou descartado?
Moon Source é público justamente para que você possa examinar o método, seus limites e o que ele realmente sustenta antes de falar comigo.
Cada projeto é dimensionado pelo problema, pelas equipes e responsabilidades envolvidas, pela dispersão das fontes, pela sensibilidade do contexto, pela profundidade do trabalho e pela necessidade de acompanhamento. Se houver encaixe, eu proponho escopo, entregáveis e faixa de investimento antes de começar. Moon Source público continua público; o serviço pago é a aplicação profissional ao seu sistema real.
No primeiro contato, basta explicar em linguagem comum o que sua equipe está tentando fazer com IA, onde o contexto vive hoje e o que está dando errado. Não precisa traduzir o problema para “prompt engineering”.