Módulo 2: Automações que Resolvem Problemas de Verdade

Introdução: A Diferença Entre Script e Automação

Você já criou um script bash que funciona perfeitamente... mas só você usa?

O problema: Técnicos criam ferramentas para si mesmos. A solução: Criar automações que QUALQUER PESSOA usa.

Diferença fundamental:

Script Pessoal	Automação Real
----------------	----------------
Terminal, CLI complexo	Interface clara (botão, form, chat)
Você precisa explicar	Auto-explicativo
Requer conhecimento técnico	Qualquer um usa
Documentação = zero	Tutorial embutido
Só resolve SEU problema	Resolve problema de TODOS

Exemplo real:

Script que só você usa: `bash ./deploy.sh prod db-migration skip-tests ` (Ninguém além de você sabe o que isso faz)

Automação que todos usam: ` Portal Web: ┌─────────────────────────────┐ │ 🚀 Deploy Automático │ ├─────────────────────────────┤ │ Ambiente: [Produção ▼] │ │ Incluir migration? [✓] │ │ Rodar testes? [✓] │ │ [ Iniciar Deploy ] │ └─────────────────────────────┘ `

Qual você acha que o time vai usar?

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Os 3 Tipos de Automações Solucionadoras

Tipo 1: Automações de Resposta (Chatbots/FAQs)

Problema que resolve: Você responde mesmas perguntas 100x

Exemplos de perguntas repetidas: - "Como fazer deploy?" - "Como acessar logs de produção?" - "Como configurar ambiente local?" - "Por que o build falhou?" - "Como reverter deploy?"

Solução: Chatbot que Responde Automaticamente

Stack recomendada:

Opção 1: Botpress (No-Code, Mais Rápido) - Interface visual - RAG nativo (treina com suas docs) - Deploy em 30 min - Integra: Slack, Discord, Web - Gratuito até 2000 msgs/mês

Passo a passo: 1. Criar conta em Botpress Cloud 2. Upload de documentação (markdown, PDFs) 3. Treinar bot com perguntas/respostas 4. Testar no playground 5. Integrar com Slack/Discord 6. Monitorar: que perguntas estão sendo feitas?

Opção 2: n8n + ChatGPT API (Low-Code, Mais Flexível) - Workflow visual - Conecta Slack → ChatGPT → Notion (knowledge base) - Mais controle - Open-source, self-hosted grátis

Workflow: ` Trigger: Mensagem no Slack com palavra-chave ↓ Buscar resposta na base de conhecimento (Notion/Docs) ↓ Se encontrou: Responder automaticamente Se não encontrou: Mandar ChatGPT gerar resposta genérica + tag você ↓ Adicionar thread no Slack com resposta `

Resultado esperado: - 60-80% das perguntas respondidas automaticamente - Você só responde casos complexos - Time tem resposta 24/7

Case Real: Mariana, DevOps em Fintech

Antes: - 20 perguntas/dia no Slack - 2h/dia respondendo - Sempre interrompida

Criou: - Botpress bot treinado em docs de infra - Top 30 perguntas + respostas - Integrou no Slack canal #devops-help

Depois: - Bot responde 75% das perguntas - 30 min/dia revisando casos complexos - Economizou: 1.5h/dia = 30h/mês

Promoção: 3 meses depois → Senior DevOps Motivo: "Escalou conhecimento do time"

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Tipo 2: Automações de Processo (Workflows)

Problema que resolve: Tarefas manuais chatas que todos fazem

Exemplos de processos chatos: - Onboarding de novo dev (15 passos manuais) - Aprovação de PR (checklist repetitivo) - Deploy (build → test → deploy → notify) - Criação de ambiente (setup, permissões, configs) - Backup e restore de databases

Solução: Workflow Automatizado Visual

Stack recomendada:

Para Devs: GitHub Actions

Exemplo: Automação de PR Review

name: PR Auto-Checks
on: pull_request

jobs: auto-checks: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v3

name: Run Tests
run: npm test

name: Check Code Style
run: npm run lint

name: Security Scan
run: npm audit

name: Comment on PR
uses: actions/github-script@v6
with:
script: |
github.rest.issues.createComment({
issue_number: context.issue.number,
owner: context.repo.owner,
repo: context.repo.repo,
body: '✅ Testes passaram!\n✅ Lint ok\n✅ Sem vulnerabilidades'
})
`

Resultado: - PR automaticamente testado - Feedback imediato - Reviewer não perde tempo com basics

Para Operações: n8n (Visual Workflow)

Exemplo: Automação de Onboarding

Workflow Visual:
1. Trigger: Novo dev adicionado no Notion
2. Criar conta GitHub (API)
3. Adicionar em 5 repos principais (GitHub API)
4. Criar email corporativo (Google Workspace API)
5. Adicionar em Slack channels (Slack API)
6. Enviar email de boas-vindas (Gmail)
7. Criar card no Jira de tarefas onboarding
8. Notificar manager no Slack

Antes: 2h de trabalho manual Depois: 5 min (você só preenche nome e email)

Para Não-Devs: Zapier (Super Simples)

Exemplo: Notificar time de deploys

Trigger: Commit na branch main (GitHub)
  ↓
Aciona build (GitHub Actions)
  ↓
Se sucesso:
  - Manda mensagem no Slack
  - Atualiza Notion com deploy log
  - Email para stakeholders
Se falhou:
  - Alerta no PagerDuty
  - Thread no Slack com logs

Case Real: Rafael, Tech Lead

Problema: Deploy manual com 20 passos. Erros frequentes. 2h de trabalho.

Criou: GitHub Action completa: ` - Build - Tests - Security scan - Deploy staging - Smoke tests staging - Deploy production - Smoke tests production - Rollback automático se falhar - Notificações em cada step `

Resultado: - Deploy: 2h → 15 min (automatizado) - Erros: 30% → 2% - Time pode fazer deploy 5x/dia vs 1x/semana - Rafael virou Staff Engineer

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Tipo 3: Automações Self-Service (Portais/Dashboards)

Problema que resolve: Time depende de você para coisas simples

Exemplos de dependências: - "Me dá acesso ao servidor" - "Como tá o status do sistema?" - "Qual versão está em produção?" - "Preciso ver os logs de ontem" - "Cria um ambiente de teste pra mim"

Solução: Portal Onde Pessoas Fazem Sozinhas

Stack recomendada:

Opção 1: Retool (Rápido, Poderoso)

O que é: - Ferramenta de internal tools - Conecta com qualquer API/database - Interface drag-and-drop - Grátis para 5 users

Casos de uso:

1. Portal de Logs: ` Interface: ┌────────────────────────────┐ │ Buscar Logs │ ├────────────────────────────┤ │ Serviço: [API ▼] │ │ Período: [Últimas 24h ▼] │ │ Level: [Error ▼] │ │ Keyword: [________] │ │ [ Buscar ] │ ├────────────────────────────┤ │ Resultados: │ │ 2025-01-19 10:23 - Error │ │ Connection timeout... │ │ [Ver Stack Trace] │ └────────────────────────────┘ `

Backend: Conecta direto no Elasticsearch/CloudWatch

2. Portal de Permissões: ` Interface: ┌────────────────────────────┐ │ Solicitar Acesso │ ├────────────────────────────┤ │ Recurso: [Prod DB ▼] │ │ Duração: [2 horas ▼] │ │ Motivo: [Debug issue #123]│ │ [ Solicitar ] │ └────────────────────────────┘ `

Backend: - Validação automática - Aprova se for dev senior - Notifica security se for produção - Revoga acesso automaticamente após tempo

Opção 2: Streamlit (Para Python Devs)

O que é: - Python puro vira dashboard web - Zero frontend necessário - Deploy grátis no Streamlit Cloud

Exemplo: Dashboard de Deploy:

import streamlit as st
import subprocess

st.title("🚀 Deploy Portal")

ambiente = st.selectbox("Ambiente", ["staging", "production"]) run_tests = st.checkbox("Rodar testes?", value=True) migration = st.checkbox("Incluir migration?", value=False)

if st.button("Deploy"): with st.spinner(f"Deploying para {ambiente}..."): cmd = f"./deploy.sh {ambiente}" if not run_tests: cmd += " --skip-tests" if migration: cmd += " --migration"

result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)

if result.returncode == 0: st.success("✅ Deploy completo!") st.code(result.stdout) else: st.error("❌ Deploy falhou") st.code(result.stderr) `

Deploy: `bash streamlit run app.py # Acessa via http://localhost:8501 `

Opção 3: Notion + Automação (Zero Code)

Para times não-técnicos:

Criar database no Notion: ` Solicitações de Acesso ├─ Nome do solicitante ├─ Recurso solicitado ├─ Motivo ├─ Status [Pendente/Aprovado/Negado] └─ Data de expiração `

Automação (Zapier/n8n): ` Trigger: Nova linha no Notion ↓ Se recurso = "Produção": - Notificar security no Slack - Esperar aprovação Se recurso = "Staging": - Aprovar automaticamente - Executar script de acesso - Atualizar Notion com credenciais - Agendar revogação `

Case Real: Carla, SRE

Problema: 10 pedidos/dia de acesso temporário a servidores. 30 min cada = 5h/dia só nisso.

Criou: Portal Retool: - Self-service request - Aprovação automática (regras pre-definidas) - Acesso temporário (auto-revoga) - Audit log completo

Resultado: - 90% dos pedidos resolvidos sem ela - 30 min/dia só revisando audit - Economizou: 4.5h/dia - Time security adorou (melhor controle) - Promovida a Platform Lead

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Princípios de Automações que Funcionam

Princípio 1: Interface > Terminal

Ruim: `bash $ create-env --name test --type staging --db postgres --cache redis ` Ninguém lembra dos flags.

Bom: ` ┌─────────────────────────┐ │ Criar Ambiente │ ├─────────────────────────┤ │ Nome: [_____] │ │ Tipo: [Staging ▼] │ │ Database: [Postgres ▼] │ │ Cache: [Redis ▼] │ │ [ Criar ] │ └─────────────────────────┘ ` Impossível errar.

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Princípio 2: Feedback Imediato

Ruim: Script roda em silêncio. Você não sabe se travou ou está funcionando.

Bom: ` 🔄 Iniciando deploy... ✅ Build completo (23s) ✅ Testes passaram (45s) 🔄 Enviando para produção... ✅ Deploy completo! 📊 Tempo total: 1m32s 🌐 Acesse: https://app.com `

Pessoa sabe exatamente o que está acontecendo.

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Princípio 3: Error Messages Humanos

Ruim: ` Error: NullPointerException at line 234 Stack trace: [50 linhas de java stacktrace] `

Bom: ` ❌ Ops! Algo deu errado no deploy.

Problema: Variável DATABASE_URL não configurada

Como resolver: 1. Adicione DATABASE_URL nas secrets do GitHub 2. Ou rode: export DATABASE_URL=postgres://...

Precisa de ajuda? Veja: https://docs.com/env-vars Ou chame @devops no Slack `

Pessoa consegue resolver sozinha.

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Princípio 4: Idempotência

Automação rodada 2x deve ter mesmo resultado que 1x.

Ruim: `bash # Cria user createuser admin # Falha se rodar 2x: "user already exists" `

Bom: `bash # Cria user (se não existir) if ! user_exists admin; then createuser admin else echo "User admin já existe, pulando..." fi `

Pessoa pode rodar quantas vezes quiser.

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Princípio 5: Rollback Fácil

Se der errado, desfazer deve ser trivial.

Exemplo: Deploy com rollback: ` [Deploy v2.0] ↓ Smoke tests ↓ Sucesso? → Continua Falha? → Rollback automático para v1.9 ↓ Notifica time no Slack `

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Projeto Prático: Crie Sua Primeira Automação

Passo 1: Identifique o Problema (10 min)

Responda: 1. Que tarefa você faz 5+ vezes por semana? 2. Que pergunta você responde 5+ vezes por semana? 3. Que processo depende só de você?

Exemplos: - Deploy manual - Gerar relatório semanal - Dar acesso temporário - Responder "como configurar X" - Criar ambiente de teste

Escolha 1 problema.

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Passo 2: Escolha a Ferramenta Certa (10 min)

Se o problema é...	Use...
--------------------	--------
Responder perguntas repetidas	Botpress (chatbot)
Workflow com vários steps	n8n (visual) ou GitHub Actions
Portal self-service	Retool ou Streamlit
Notificações/integrações simples	Zapier

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Passo 3: Desenhe o Fluxo (15 min)

No papel ou Excalidraw, desenhe:

Antes (manual): ` Pessoa pede → Você faz step 1 → step 2 → step 3 → Responde `

Depois (automatizado): ` Pessoa clica botão → Automação faz steps → Feedback automático `

Exemplo real:

Antes: ` Dev pergunta no Slack: "Pode criar ambiente de teste?" ↓ Você: ssh no servidor ↓ Você: clona projeto ↓ Você: configura env vars ↓ Você: inicia serviços ↓ Você: pega URL e manda no Slack Tempo: 20 min `

Depois: ` Dev: Clica botão no portal "Criar Ambiente" ↓ Script automático faz tudo ↓ Portal mostra: "✅ Ambiente criado! URL: https://test-123.com" Tempo: 2 min `

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Passo 4: Implemente (MVP em 2h)

Dica: Faça versão SIMPLES primeiro.

MVP = Minimum Viable Product

Não precisa de: - ❌ Autenticação complexa - ❌ UI perfeita - ❌ Tratamento de 100 edge cases

Precisa de: - ✅ Resolver caso de uso principal - ✅ Interface clara - ✅ Feedback de sucesso/erro

Exemplo: Chatbot MVP

Versão MVP: - 5 perguntas mais comuns - Respostas fixas (não precisa de IA ainda) - Slack integration - Tempo: 1-2h

Depois você: - Adiciona mais perguntas - Treina com RAG - Melhora respostas

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Passo 5: Teste com 1 Pessoa (30 min)

Antes de mostrar para todo mundo: - Peça 1 colega testar - Veja ele usar (não explique nada!) - Anote: onde ele travou? O que não ficou claro? - Ajuste

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Passo 6: Documente Rapidamente (15 min)

README mínimo: `markdown # Nome da Automação

O que faz

Resolve [problema X] automaticamente

Como usar

Acesse [URL ou comando]
Preencha [campos]
Clique [botão]

Deu erro?

Erro A → Solução A
Erro B → Solução B

Precisa de ajuda?

Chama @seu-nome no Slack `

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Passo 7: Lance e Monitore (contínuo)

Lançamento: - Post no Slack: ` 🎉 Lançamento: [Nome da Automação]!

Agora vocês podem [fazer X] sozinhos.

Como usar: [link docs] Link: [url]

Qualquer dúvida, me chamem! `

Monitore primeira semana: - Quantas pessoas usaram? - Que erros aconteceram? - Que perguntas surgiram?

Itere: - Corrige bugs - Adiciona casos de uso - Melhora docs

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Exemplos de Automações por Área

DevOps / SRE

Portal de Logs
- Buscar logs sem SSH
- Ferramenta: Retool + Elasticsearch

Auto-scaling de ambientes
- Criar/destruir ambientes sob demanda
- Ferramenta: Terraform + Portal web

Incident Response Bot
- Checklist automático quando alert dispara
- Ferramenta: PagerDuty + Slack bot

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Backend Dev

API Testing Dashboard
- Testa endpoints com 1 clique
- Ferramenta: Streamlit + requests

Database Migration Portal
- Roda migrations de forma segura
- Ferramenta: Retool + scripts

Performance Profiler
- Profile de queries lentas
- Ferramenta: Grafana + alertas

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Frontend Dev

Screenshot Comparison
- Compara UI antes/depois automaticamente
- Ferramenta: GitHub Action + Percy

Bundle Size Monitor
- Alerta se bundle crescer muito
- Ferramenta: bundlesize + CI

A11y Checker
- Testa acessibilidade em cada PR
- Ferramenta: Lighthouse CI

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Métricas de Sucesso

Como saber se sua automação está funcionando?

Métricas Quantitativas:

1. Tempo economizado ` Antes: 20 min/tarefa × 10 tarefas/semana = 200 min/semana Depois: 2 min/tarefa × 10 tarefas/semana = 20 min/semana Economia: 180 min/semana = 3h/semana `

2. Adoção ` Semana 1: 5 pessoas usaram Semana 2: 12 pessoas usaram Semana 3: 20 pessoas usaram → Crescimento consistente = sucesso `

3. Redução de perguntas ` Antes: 15 perguntas/semana sobre deploy Depois: 3 perguntas/semana → 80% redução = automação funcionando `

Métricas Qualitativas:

Feedback positivo: - "Isso mudou minha vida!" - "Economizei horas com isso" - "Time todo tá usando"

Sinais indiretos: - Outros times pedindo pra usar - Gestor mencionando em reunião - Pessoas sugerindo melhorias (= estão usando!)

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Checklist: Sua Automação Está Pronta?

Antes de lançar, verifique:

Interface: - [ ] Pessoa consegue usar sem explicação? - [ ] Botões/campos têm labels claros? - [ ] Tem feedback de progresso?

Funcionamento: - [ ] Funciona 100% do tempo no caso comum? - [ ] Error messages são claros? - [ ] Tem rollback se der erro?

Documentação: - [ ] README existe? - [ ] Tem screenshots/GIF mostrando uso? - [ ] Lista troubleshooting comum?

Acesso: - [ ] Fácil de achar (link pinado no Slack)? - [ ] Permissões corretas? - [ ] Funciona para todos do time?

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Próximos Passos

Nos próximos 7 dias:

Dia 1-2: Escolha problema + ferramenta Dia 3-4: Implemente MVP Dia 5: Teste com 1 pessoa Dia 6: Documente + lance Dia 7: Monitore uso

No Módulo 3: Vamos criar chatbot com RAG que responde perguntas técnicas 24/7.

Lembre-se: Automação perfeita não existe. Automação que resolve 80% dos casos + 20% você = excelente.

🚀 Comece pequeno. Itere rápido. Escale depois.

🎯 Objetivo deste Módulo

Introdução: A Diferença Entre Script e Automação

Os 3 Tipos de Automações Solucionadoras

Tipo 1: Automações de Resposta (Chatbots/FAQs)

Tipo 2: Automações de Processo (Workflows)

Tipo 3: Automações Self-Service (Portais/Dashboards)

Princípios de Automações que Funcionam

Princípio 1: Interface > Terminal

Princípio 2: Feedback Imediato

Princípio 3: Error Messages Humanos

Princípio 4: Idempotência

Princípio 5: Rollback Fácil

Projeto Prático: Crie Sua Primeira Automação

Passo 1: Identifique o Problema (10 min)

Passo 2: Escolha a Ferramenta Certa (10 min)

Passo 3: Desenhe o Fluxo (15 min)

Passo 4: Implemente (MVP em 2h)

Passo 5: Teste com 1 Pessoa (30 min)

Passo 6: Documente Rapidamente (15 min)

O que faz

Como usar

Deu erro?

Precisa de ajuda?

Passo 7: Lance e Monitore (contínuo)

Exemplos de Automações por Área

DevOps / SRE

Backend Dev

Frontend Dev

Métricas de Sucesso

Métricas Quantitativas:

Métricas Qualitativas:

Checklist: Sua Automação Está Pronta?

Próximos Passos