Testes de software e QA para publicar sem medo. E sem bug chegando ao cliente.
Automação E2E e de API, testes de carga, avaliação de produtos com IA e evidência pronta para auditoria, tudo ligado ao seu CI/CD e bloqueando o merge quando algo quebra. Para o time que acelerou com IA e para o sistema legado sem nenhum teste.
Quando cada release vira um risco
As situações que mais trazem SaaS, fintechs, e-commerces e times de produto até nós em 2026.
O time acelerou com IA e a cobertura não acompanhou
Copilot, Cursor ou Claude Code triplicaram o volume de código, mas a rede de testes é a mesma. Mais código gerado é mais superfície para validar, e o risco escondido chega inteiro no QA.
Cada release quebra alguma coisa
Bugs chegam ao cliente, o time vive apagando incêndio e ninguém confia no deploy de sexta-feira.
Regressão manual que ninguém aguenta
Testar tudo à mão antes de cada versão atrasa as entregas e, mesmo assim, deixa falhas passarem.
Legado sem nenhum teste
O sistema funciona, mas ninguém mexe nele sem medo. Evoluir ou migrar vira aposta.
Auditoria pedindo evidência que ninguém guardou
Auditor, cliente ou regulador quer saber qual caso cobriu qual requisito, quem aprovou a homologação e o que rodou em cada versão. A resposta está espalhada em planilha e print.
Pico chegando sem saber o limite
Campanha, Black Friday ou cliente grande entrando, e ninguém sabe quanto o sistema aguenta.
Do quality gate no pipeline à avaliação de produtos com IA
Começamos pelos fluxos e respostas que mais doem quando quebram e ampliamos a cobertura por etapas.
Testes de produtos com IA
Validação de saída de LLM, harness de avaliação com datasets e métricas, suíte de regressão de prompt, scoring de alucinação e teste de comportamento de agentes, rodando a cada troca de modelo, prompt ou base.
Rede de testes para código gerado por IA
Para times que adotaram Copilot, Cursor ou Claude Code: mapa de risco dos PRs, cobertura dos fluxos que mais mudam e testes que crescem no mesmo ritmo do código.
Automação E2E e de API
Fluxos críticos automatizados com Cypress, Playwright ou Selenium, e APIs cobertas com Postman ou REST Assured, em código fácil de manter.
Estratégia de testes
Pirâmide equilibrada entre testes unitários, de API e E2E: o que testar à mão, o que automatizar e com quais ferramentas, de acordo com o risco do negócio.
Testes manuais exploratórios
Analistas de QA exploram o sistema como o usuário faria, encontram casos de borda e registram cada bug com passos para reproduzir.
Performance e carga
Testes de carga, stress e soak com K6, JMeter ou Locust para achar gargalos e o limite do sistema antes do pico.
Testes de apps mobile
Apps Android e iOS testados manualmente e automatizados com Appium, cobrindo diferentes versões de sistema e tamanhos de tela.
QA no CI/CD
Suíte rodando a cada pull request, com quality gate que bloqueia o merge quando algo quebra e relatório de qualidade por release.
Evidência, rastreabilidade e homologação
Matriz requisito → caso → execução, evidências de cada rodada com log, print e versão, e homologação formal com aceite registrado, pronta para auditoria, cliente e regulador.
Dos fluxos críticos à qualidade contínua
Retorno cedo primeiro, cobertura ampla depois. O time segue entregando enquanto a rede de testes cresce.
Diagnóstico de qualidade
Sistema, stack, fluxos críticos, histórico de bugs, quanto do código já é gerado por IA e como vocês testam hoje.
Estratégia e plano
O que testar à mão, o que automatizar e com quais ferramentas, enviado em até 48h após a primeira conversa.
Fluxos críticos primeiro
Smoke tests e os fluxos que mais doem quando quebram, como login, checkout ou faturamento.
Automação no CI/CD
Suíte E2E e de API ligada ao pipeline, rodando a cada pull request e bloqueando o merge quando falha.
Carga e stress
Cenários de carga baseados no uso real do sistema para achar gargalos antes do pico.
Cobertura contínua
Mais cobertura a cada sprint, manutenção da suíte e relatório de qualidade com evidências por release.
Você sabe se a versão está pronta antes de publicar
Testar não é ter uma planilha de casos. É ver, a cada pull request, o que passou, o que quebrou e o que está sem cobertura, e decidir o deploy com dados. Montamos isso sobre as ferramentas que o seu time já usa.
- Resultado da suíte em cada pull request, com evidência de cada falha
- Fluxos críticos mapeados e automatizados primeiro, com cobertura acompanhada
- Testes instáveis isolados e corrigidos, para o vermelho voltar a significar algo
- Casos rastreáveis até o requisito, com evidência de execução e aceite da homologação
- Relatório de qualidade por release para produto, gestão e time técnico
Conte como vocês testam hoje em 1 minuto
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