Question 1

Nosso código sai da empresa?

Accepted Answer

Não precisa. O QAOS roda no seu ambiente e o router aceita Ollama local, então nenhum trecho de código ou requisito precisa trafegar para provider externo. Se você preferir Claude ou ChatGPT, a escolha e o contrato de dados são seus.

Question 2

Em que estágio o produto está, de verdade?

Accepted Answer

MVP funcional: nove agentes chamando LLM real, contexto encadeado, RAG com ChromaDB, persistência em Postgres, login e dashboard conectados ponta a ponta. A execução dos scripts já roda em Docker com evidência coletada; a massa de dados tem runtime na fase 2.

Question 3

Isso substitui nosso time de QA?

Accepted Answer

Não é o objetivo. A esteira remove a parte mecânica — extrair critério, priorizar por risco, escrever o primeiro script — e devolve tempo de QA para exploração, arquitetura de teste e julgamento de risco.

Question 4

Quem garante que o cenário gerado presta?

Accepted Answer

O contrato de cada agente é um arquivo versionado que define entradas e saídas esperadas, e toda execução fica registrada com a saída bruta de cada etapa. Você audita a origem de qualquer cenário, e o Release Agent entrega a justificativa do go/no-go.

Question 5

Precisamos ter automação madura para começar?

Accepted Answer

Não. Precisa existir requisito escrito e, idealmente, repositório acessível. O Automation Agent gera script autocontido no framework que você já usa — Playwright, pytest com requests, entre outros.

Question 6

Como medimos retorno no piloto?

Accepted Answer

A métrica é acordada na primeira semana, sobre o que já dói no seu time: tempo entre requisito pronto e suíte rodando, cobertura de cenário de borda, ou volume de regressão escapada. Comparamos o mesmo recorte antes e depois.