AlliahRec
AlliahRec
O AlliahRec assiste à jornada — aba do navegador, celular espelhado ou vídeo gravado —, observa cada tela quadro a quadro e preenche o checklist sozinho, dizendo item a item o que a plataforma tem, o que falta e em qual tela isso foi visto.
Alguém percorre o fluxo, tira prints, cola numa planilha e marca “ok”. Leva horas, não é reproduzível, e a evidência se perde no meio do caminho.
Um checklist de dezenas — às vezes centenas — de itens obriga a percorrer o mesmo fluxo várias vezes, porque ninguém consegue observar todos os itens de uma vez. O trabalho é repetitivo, mas exige quem conhece o produto.
Sem o quadro exato em que o elemento apareceu, uma divergência vira discussão. E quando o print existe, quase nunca dá para dizer de qual momento do fluxo ele veio.
Cada pessoa navega de um jeito e anota de outro. Sem uma régua idêntica aplicada a gravações equivalentes, é impossível afirmar que a versão nova piorou — ou melhorou.
O AlliahRec acompanha a jornada quadro a quadro, observa os elementos de cada tela e confronta com o seu checklist — gerando um relatório de conformidade com evidências.
Compartilhe a aba do navegador, espelhe o celular pelo daemon de captura ou simplesmente envie um vídeo da jornada. Os três modos entram no mesmo pipeline.
Observa se botões, campos, textos e seções esperadas aparecem na tela — e registra em qual quadro cada um foi visto.
Marca cada item como presente ou ausente conforme o que encontra — verificação item a item, sem trabalho manual.
Consolida tudo em um relatório claro, dizendo o que a plataforma cumpre e o que precisa de ajuste.
Cada resposta guarda o quadro que a sustenta e o rótulo do elemento encontrado. Os quadros vão para o disco já com os dados pessoais mascarados.
O mesmo checklist roda em várias plataformas, versões e perfis de produto — cada execução vira uma sessão registrada e comparável com as anteriores.
Você define a régua, captura a jornada de um dos três jeitos e recebe a conformidade com evidência.
Liste os itens que a plataforma deve ter — botões, campos, textos, seções e selos. É a régua da inspeção.
Compartilhe a aba, espelhe o celular ou envie o vídeo do percurso. A partir daí o AlliahRec assume: fatia a gravação em quadros e acompanha cada tela.
Cada elemento é verificado e o checklist é preenchido — presente ou ausente — com prints como evidência.
Você recebe o relatório final: o que a plataforma cumpre, o que falta e a evidência de cada item.
O checklist preenchido é a saída. O que sustenta essa saída é a captura, a análise em duas fases, a evidência ancorada no quadro e a possibilidade de o testador discordar.
O modo é escolhido dentro da sessão e fica gravado nela, sobrevivendo a recarregamento. Os três desembocam exatamente no mesmo processamento.
Perguntar o checklist inteiro a cada quadro isolado produz resposta fora de contexto. Por isso a análise foi separada em duas etapas com propósitos diferentes.
Cada item respondido carrega de onde a resposta veio — e é isso que transforma o relatório em prova.
A automação preenche; a pessoa decide. A discordância é registrada, não apagada.
Depois da sessão, a gravação vira um material navegável em vez de um arquivo solto.
Análise por visão custa dinheiro a cada quadro. O produto mostra a fatura enquanto ela acontece, em vez de no fim do mês.
Backend hexagonal em Java, interface em React, banco relacional com documentos JSON e uma porta única de IA de visão — trocável sem tocar no domínio.
Arquitetura hexagonal com threads virtuais ligadas. API REST documentada em OpenAPI e canal de tempo real por WebSocket.
SPA em Vite com Ant Design, tema escuro, checklist ao vivo e reidratação da sessão após recarregar a página.
Postgres 17 com colunas JSONB para a resposta bruta da IA e versionamento por Flyway. Redis carrega o estado volátil da sessão e a publicação de eventos.
Uma interface única com cadeia ordenada de provedores e fallback automático. Sem provedor real configurado, a análise falha de forma visível — nunca simula resposta.
Testar uma jornada de pagamento significa gravar nome, CPF, agência, conta e chave PIX de alguém. O AlliahRec trata isso como requisito do pipeline, não como configuração opcional de quem lembrar de ligar.
O quadro chega da aba, do celular espelhado ou da extração do vídeo e fica em memória.
Uma chamada dedicada localiza nome, CPF, agência e conta, chave PIX e telefone, devolvendo as coordenadas de cada região.
A máscara é mosaico por bloco, não desfoque: desfoque de raio pequeno sobre texto é parcialmente reversível. A folga acompanha a altura do texto e se expande enquanto houver contraste, para não deixar o último dígito de fora.
O arquivo que vai ao disco já está mascarado. Se a máscara falhar ao ser aplicada, o quadro é descartado em vez de gravado cru.
Em memória, e portanto também o provedor de IA. A máscara protege o armazenamento; ela não substitui a avaliação de com quem você compartilha a tela.
Mascarar o quadro e deixar o resto aberto seria teatro. Duas saídas paralelas precisaram ser tapadas.
Todos os valores abaixo são padrões de fábrica, ajustáveis por variável de ambiente na instância.
| Item | Valor | Observação |
|---|---|---|
| Formatos aceitos | mp4 · webm · mov | Gravações de tela de macOS e iOS chegam como QuickTime e são normalizadas para mov. |
| Tamanho máximo | 512 MB | Por envio; ultrapassar devolve erro tratado, não queda do serviço. |
| Amostragem | 1 quadro/s | Define também o espaçamento dos horários atribuídos a cada quadro. |
| Qualidade do quadro | JPEG q2 | Escolhida para manter legível o texto pequeno de tela de aplicativo. |
| Deduplicação | dHash 64 bits | Quadros a até 5 bits de distância do último analisado são persistidos mas não reenviados à IA. |
| Tempo limite da extração | 600 s | Processamento assíncrono, com status consultável enquanto roda. |
| Item | Comportamento | Por quê |
|---|---|---|
| Cadeia de provedores | Lista ordenada com queda automática para o próximo | Indisponibilidade de um provedor não interrompe a sessão. |
| Sem simulação silenciosa | O provedor falso só roda quando escolhido explicitamente | Sem chave configurada, a análise falha visivelmente em vez de fingir sucesso. |
| Raciocínio interno | desligado | A classificação por quadro é estruturada, não dissertativa. Medido: 72% de corte no custo, sem perda de acerto. |
| Teto de resposta | 16.384 tokens | Folga para checklists grandes; tetos menores truncavam o JSON no meio. |
| Limite de taxa | Nova tentativa com espera crescente | Respeita o intervalo pedido pelo provedor antes de cair para o próximo da cadeia. |
| Custo por sessão | Medido e exibido no app | Tokens de raciocínio contam como saída — e são contabilizados como tal. |
O ganho aparece sempre que a mesma régua precisa ser aplicada a muitas telas, muitas versões ou muitos fornecedores.
Grave o mesmo percurso a cada versão e rode o mesmo checklist. A comparação entre sessões deixa de depender da memória de quem testou.
Fluxos de pagamento têm exigências de exibição: aviso, confirmação, comprovante, dado obrigatório. A verificação vira um item de checklist com evidência anexa.
O fornecedor entrega a gravação da jornada; o time roda o checklist de aceite sobre ela sem precisar de ambiente, credencial ou agenda comum.
A mesma régua aplicada a gravações de várias plataformas mostra, item a item, quem tem o quê — com o quadro que comprova.
Rótulos, mensagens de erro, estados vazios e confirmações viram itens verificáveis em vez de recomendação genérica de relatório.
Um vídeo enviado pelo cliente entra como sessão. A ferramenta lista as telas percorridas e responde o que apareceu em cada uma.
Uma sessão encerrada deixa um conjunto consultável — não um relatório estático que envelhece na pasta.
Cada item com resposta, nível de confiança e a justificativa que a IA registrou para chegar nela.
A imagem exata que sustentou a resposta, com o elemento que a fundamentou e o momento da gravação.
A sequência de telas e de respostas ao longo do percurso, navegável quadro a quadro.
Um resumo gerado ao encerrar, com opção de regerar, e um chat lateral para perguntar sobre o que foi observado.
Chamadas, tokens de entrada e saída e custo estimado, separados por provedor e modelo.
Overrides do testador com autor e horário, histórico de respostas por pergunta e o rastro do que foi reprocessado.
Marca da casa: dizer onde a ferramenta para, antes que você descubra sozinho.
Quem percorre a jornada é uma pessoa, ou uma gravação já feita. O AlliahRec observa e responde; ele não clica, não preenche formulário nem descobre caminhos por conta própria.
A análise de visão roda em serviço de terceiro. Sem chave válida, a sessão falha de forma explícita — e o quadro analisado é enviado para fora do seu servidor.
Cada quadro distinto é uma chamada paga. A deduplicação e o raciocínio desligado reduzem bastante a conta, mas vídeos longos de tela em movimento continuam caros.
Os quadros de um upload são analisados um após o outro. Um vídeo grande leva tempo proporcional, e não há paralelização por quadro dentro da mesma sessão.
As respostas produzidas na consolidação por jornada tendem a apontar para o mesmo quadro final, em vez do quadro mais representativo de cada pergunta. É dívida técnica conhecida e documentada.
Os resultados vivem na interface e na API. Não há, hoje, geração de PDF ou planilha de conformidade pronta para anexar a um processo.
Para o modo de aba do navegador e para o envio de vídeo, não: tudo acontece no navegador e no servidor. Só o modo de celular espelhado exige o daemon de captura e as ferramentas de espelhamento na máquina do testador, porque é ele que enxerga a tela do aparelho.
Com os dois. A ferramenta analisa quadros de tela, não a árvore de elementos da página — por isso é indiferente se a tela veio de um site, de um aplicativo nativo ou de um vídeo gravado no celular de outra pessoa.
Erra mesmo, e por isso toda resposta vem com confiança, justificativa e o quadro que a sustenta. O testador sobrescreve o que estiver errado, e o override fica registrado com autoria. Também dá para pedir uma nova análise de um único item sem refazer a sessão.
Nos arquivos gravados, não: nome, CPF, agência e conta, chave PIX e telefone são mascarados com mosaico irreversível antes de o quadro tocar o disco. Mas a análise recebe o quadro original em memória e o envia ao provedor de IA — esse ponto precisa entrar na sua avaliação de risco.
Depende do número de quadros distintos e do modelo escolhido. O próprio produto mede e mostra: tokens e custo estimado por provedor e modelo, ao vivo durante a sessão e no detalhe depois. Deduplicação e raciocínio desligado são as duas alavancas que mais reduzem a conta.
Sim. A camada de visão é uma porta única com uma cadeia ordenada de provedores; trocar a ordem ou o modelo é configuração de ambiente, não alteração de código. Se o primeiro provedor falhar, o próximo assume automaticamente.
Pela plataforma: você cadastra o aplicativo, o checklist e as perguntas, e opcionalmente as jornadas que agrupam perguntas por percurso. O mesmo checklist é reaproveitado em quantas sessões, versões e plataformas você quiser.
A sessão sobrevive: o estado volátil fica fora do navegador, e ao recarregar a página o checklist é reidratado com o que já havia sido respondido. No envio de vídeo, o processamento continua no servidor e o progresso é consultável a qualquer momento.
Suba um vídeo da jornada ou compartilhe a aba e veja o checklist se preencher sozinho, item a item, com a evidência de cada resposta.
Abrir AlliahRec