Uma alternativa operacional ao Mega Fluxo de Auditoria. Em vez de apenas ler e auditar, o Squad MetaGPT cria documentações de engenharia (PRD, System Design) e codifica o seu produto de ponta a ponta sem intervenção humana. Implantado via Cloudflare Pages no subdomínio metagptsquad.iamagica.online.
Ambos resolvem gargalos de desenvolvimento, mas atuam em espectros totalmente diferentes da linha de produção.
| Capacidade / Feature | Mega Fluxo de Auditoria | Squad MetaGPT (Software Company) |
|---|---|---|
| Objetivo Principal | Auditar repositórios existentes buscando falhas de segurança, compliance e SEO. | Criar documentações estruturadas e novos códigos funcionais a partir de ideias. |
| Input Esperado | Caminho de um repositório git local/remoto com código escrito. | Um briefing em linguagem natural detalhando a funcionalidade desejada. |
| Agentes e Estrutura | 13 Agentes em 5 pilares estratégicos (SAST, LGPD, Hormozi, G4, SEO). | 5 Cargos de Engenharia clássicos (PM, Architect, Project Manager, Dev, QA). |
| Output Gerado | Dashboard executivo em 5 pilares com achados e evidência arquivo:linha. | PRD, System Design, diagramas Mermaid, código-fonte e testes unitários. |
| Loop de Correção | Não reconstrói o código. Apenas aponta os problemas estáticos. | Auto-correção. QA roda testes e Engineer conserta o bug até passar. |
| Deploy Recomendado | Vercel (Dashboard interativo HTML puro). | Cloudflare Pages (Estrutura de micro-serviços ou landing pages estáticas). |
Explore a arquitetura interna do MetaGPT. Clique em cada cargo virtual para visualizar suas respectivas classes Python, inputs de sistema, lógicas de prompts e outputs estruturados.
Representado pela classe Python ProductManager. Sua execução invoca a action principal WritePRD, especializada em converter briefings textuais simples e abstratos em documentações ricas de requisitos.
Lógica do Prompt: Força o agente a agir sob o framework GTM, analisando as ofertas concorrentes e mapeando detalhadamente a experiência inicial de onboarding do cliente.
metagpt.roles.product_manager.ProductManagermetagpt.actions.write_prd.WritePRDprd.json contendo: User Stories, Competitor Analysis, Spec MVP, Requisitos de UI/UX.Mapeado pela classe Python Architect. Sua action principal é a WriteDesign. Ele recebe o PRD estruturado pelo PM e desenha os limites lógicos do software e do banco de dados.
Lógica do Prompt: Focado em modularidade e alta performance. Ele gera a árvore de diretórios física e desenha contratos de dados estritos de APIs de integração externa.
metagpt.roles.architect.Architectmetagpt.actions.write_design.WriteDesignprd.json (PM Output)system_design.json contendo: Diagramas de Classe Mermaid, File Topology e Protocolos de Interface.Implementado pela classe ProjectManager. Invoca a action WriteTasks para criar e planejar a sequência crítica de codificação com base nas dependências de arquivos e classes.
Lógica do Prompt: Age como um Scrum Master técnico, detectando quais classes devem ser escritas primeiro para evitar conflitos de dependências lógicas circulares no compilador.
metagpt.roles.project_manager.ProjectManagermetagpt.actions.write_tasks.WriteTaskssystem_design.json (Architect Output)tasks.json contendo: WBS (Work Breakdown Structure) e Sequenciamento Cronológico de Arquivos.Representado pela classe Engineer. Sua action de cabeceira é a WriteCode. O engenheiro consome todos os arquivos JSON anteriores para programar o código-fonte puro na linguagem definida.
Lógica do Prompt: Focado em Clean Code, SOLID e tratamento rigoroso de exceções. Ele extrai e parseia os blocos de Markdown para salvar os arquivos de código diretamente na pasta local.
metagpt.roles.engineer.Engineermetagpt.actions.write_code.WriteCodesystem_design.json + tasks.jsonmain.py, routes.go).Mapeado pela classe QaEngineer. Invoca as actions sequenciais WriteTest (geração de scripts de teste unitário) e RunTest (execução em shell e análise de logs de erro).
Lógica do Prompt: Tenta quebrar o código do Engineer gerando casos de borda e inputs anômalos. Caso encontre um erro de pytest/build, gera um relatório de depuração rico.
metagpt.roles.qa_engineer.QaEngineerWriteTest + RunTesttest_results.log. Se falhar, encaminha a pilha de erro para o Engineer refatorar no loop.Abaixo, veja a modelagem do arquivo de configuração e o fluxo de discussão do Squad.
O MetaGPT introduz o conceito de "SOP" (Standard Operating Procedure) nas LLMs. Cada agente tem um papel específico definido por prompts de sistema e escopo de atuação restrito.
pytest, o relatório de exceção é associado e enviado de volta para a fila do Engineer com prioridade máxima de bugfix.Para ativar o seu time virtual, você precisa criar e configurar um arquivo de credenciais local na pasta raiz do repositório para consumir as LLMs de ponta (OpenAI, Anthropic ou Gemini).
Simples, rápido e executável via Docker ou ambiente local Python.
Clone o seu mirror pessoal no terminal e instale as dependências com pip ou pipx.
git clone cspgabriel/MetaGPT-megafluxopip install metagpt
Rode a CLI do MetaGPT passando a sua ideia de projeto ou briefing e observe o time cooperar.
metagpt "Criar uma aplicação de agenda"
Acesse a pasta workspace/ gerada. Todos os diagramas, PRDs e códigos Python prontos estarão lá.
cd workspace/ && ls -l
Esqueça escopo manual. O time virtual monta documentação técnica completa em minutos.
O QA valida e impede código defeituoso de subir para produção, economizando tokens e refatorações.
O sistema cospe System Designs detalhados ideais para equipes humanas herdarem e escalarem.
Conexão Git-Ops nativa para builds automáticos e deploy na infra global da Cloudflare sob o subdomínio metagptsquad.iamagica.online.
Conecte o Squad MetaGPT no seu repositório local e veja o código nascer de forma estruturada e autônoma.
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