Sprint 02 — 16/07 a 04/08¶

Foco: Chat com IA no Espaço do Cliente, Produtos Atendidos pelo AMS e Painel de Métricas do Projeto

O que há de novo¶

Chat com IA Especialista no Cliente¶

O fluxo de chat iniciado na sprint anterior chega ao Atendente: o novo Agente de Chat Especialista no Cliente consulta a base de conhecimento (RAG) antes de responder, e o Portal ganhou a interface de chat no Espaço do Cliente. A conversa foi migrada para WebSocket via SignalR, com respostas em tempo real e um painel de fontes cumulativo, que reúne as referências usadas ao longo de toda a conversa. Chat com Especialista do Cliente

Produtos Atendidos pelo AMS¶

O AMS ganha Produto como nova dimensão de organização do conhecimento. Agora é possível manter um catálogo de produtos atendidos por cliente, vincular atendentes aos produtos que sustentam, e classificar FAQs e documentos por produto. Esse vínculo já passa a restringir o acesso ao conhecimento pelos produtos do atendente e a delimitar a indexação e a busca na base de conhecimento. O Espaço do Cliente na Sustentação foi reorganizado para que a escolha do produto recorte o conhecimento disponível.

Produtos do Cliente

Busca Semântica e Documentos¶

O Ingest passou a expor um endpoint dedicado de busca semântica sobre a base de conhecimento AMS (FAQs e documentos vetorizados), consumido pelo MCP Server através da nova tool search_knowledge_base. No fluxo de documentos, o Portal ganhou o chat de refinamento de resumo — permitindo ajustar o resumo gerado pela IA em conversa antes da aprovação — e a exibição do conteúdo completo do documento no painel de revisão.

Base de Conhecimento no resolve_bug¶

O command resolve_bug passou a consultar a base de conhecimento AMS entre a leitura do work item e a análise do código, trazendo contexto de FAQs e documentos do cliente para a resolução de bugs assistida por IA.

Painel de Métricas e Horas Salvas¶

A área de Gestão ganhou um Painel de Métricas com indicadores gerais do projeto e da iteração atual, incluindo gráfico de burndown, além do cálculo de throughput por iteração. Também foi entregue o cálculo de horas salvas pela plataforma, com persistência de snapshots históricos e visualização no Portal, apoiado pelo registro de tempo real de desenvolvimento por story e pela configuração do horário de expediente do projeto.

Metricas do Projeto Metricas da Sprint

Refinamento de Work Items e Prompts¶

O MCP Server ganhou um novo prompt de refinamento de US em tarefas com análise do codebase local, e o PromptAsCode recebeu o prompt de atualização de protótipo por Story/Feature, agilizando a manutenção de mockups já criados.

Backlog Expandido¶

Trabalho em andamento e planejado para as próximas sprints:

Chat Especialista Limitado aos Produtos do Atendente e Conversa Isolada no Produto (F13.6) — restrição do chat especialista e isolamento de contexto por produto
Spike de Refinamento Iterativo de Tasks via Agente de Chat (F2.2) — análise de alternativas para refinamento conversacional de tarefas
Registro e Gestão de Bugs (F2.5) — cadastro, visualização/atualização e alocação de bugs em iteração
Visualizações de Conclusão Geral, Andamento da Iteração e Eficiência Operacional (F7.4) — telas complementares do painel de métricas