Contexto
Numa plataforma de dados, pipelines falham em silêncio, credenciais vazam, o Terraform diverge do que está implantado e o custo sobe sem ninguém notar. Conferir tudo isso à mão não escala.
Problema
Ter uma revisão com critério de engenheiro sênior, sem servidor dedicado e sem dar acesso de escrita em produção a um agente autônomo.
O que fiz
- Agentes somente leitura sobre a infraestrutura de agentes gerenciados do Claude, ligados por MCP ao Jira, Slack, GitHub, BigQuery, Datadog e às APIs do GCP.
- Rotinas de auditoria agendadas e um conjunto pequeno de skills reutilizáveis, em vez de um script monolítico.
- Execução contra a plataforma real como prova de conceito.
Resultado
A prova achou problemas reais que ninguém tinha visto: uma chave de service account vazada no GCP, um pipeline com cerca de 40% de falha parcial sem alerta, erros de permissão em staging repetidos centenas de vezes, drift de execução no Terraform Cloud e uma concentração de custo no BigQuery.