Plataforma de automação completa para WhatsApp

Plataforma brasileira de automação de mensageria focado em WhatsApp Business com regra de negócios B2B.

A ideia central é dar a empresas uma plataforma completa para gerenciar o atendimento via WhatsApp — com caixa de entrada de conversas e mensagens em tempo real, automações visuais com nodes e fluxos drag-and-drop, CRM estilo Kanban e biblioteca de conteúdo com gerenciamento de templates, etiquetas e mensagens rápidas — tudo dentro de um modelo multi-tenant onde cada cliente tem sua própria organização com membros, assinatura e saldo de créditos.

O que a plataforma faz:

• Chat ao vivo - interface de atendimento conectada ao WhatsApp Business via Meta Cloud API, com mensagens em tempo real via Socket.IO
• Fluxos de automação - o usuário monta visualmente (drag-and-drop com React Flow) sequências de mensagens automáticas com delays, textos, mídias e templates HSM que são disparadas em uma conversa
• CRM Kanban - pipeline de atendimento onde conversas são movidas entre colunas (similar a um Trello)
• Biblioteca de conteúdo - mensagens rápidas, templates aprovados pelo Meta e fluxos salvos, organizados em pastas
• Multi-tenant - cada workspace tem seus próprios membros, integrações e dados isolados

Manutenção Preditiva com IA

Este projeto consiste em uma solução completa de manutenção preditiva para maquinário industrial, combinando dispositivos embarcados de baixo consumo, comunicação segura e criptografada, processamento em nuvem e análise baseada em Inteligência Artificial e modelo de Machine Learning.

A arquitetura foi projetada com foco em eficiência energética, escalabilidade econfiabilidade na aquisição e processamento de dados em tempo real.

O sistema inicia com um dispositivo embarcado microcontrolado com firmware desenvolvido em C/C++, o dispositivo é responsável pela coleta de dados de vibração e temperatura diretamente no maquinário.

Um segundo dispositivo embarcado microcontrolado com firmware também desenvolvido em C/C++, atuando como gateway entre os dispositivos sensores e a nuvem (servidor), recebe os dados via Bluetooth Low Energy 5 e realiza o envio para um servidor em nuvem com assinatura HMAC para segurança entre o dispositivo e o servidor.

Um servidor em nuvem desenvolvido com Python é responsável por receber todos os dados coletados, checar a assinatura HMAC e realizar o processamento dos dados com Inteligência Artificial e modelo de Machine Learning salvando os resultados obtidos em um banco de dados.

O sistema conta com uma plataforma Web PWA desenvolvida utilizando Next.js, TypeScript, autenticação com token e refresh token JWT, permitindo que o usuário monitore as principais métricas do seu ativo industrial, contando com gráficos de espectro de vibração, RMS, RPM, temperatura, entre outras métricas, também possibilitando o usuário configurar alertas para métricas específicas e ser notificado via email e WhatsApp em tempo real. A plataforma conta com insights gerados pela IA (em conjunto com o modelo de Machine Learning) sobre a saúde do ativo industrial, também permitindo o gerenciamento de times e setores (sistema multi-tenant).

Características principais:

• Aquisição de vibração em 3 eixos (X, Y, Z) com acelerômetro de até 6.6 kHz
• Leitura de temperatura
• Alimentação por bateria com autonomia projetada de até 3 anos
• Firmware desenvolvido em C/C++ no ambiente ESP-IDF com sistema de update OTA e versionamento de código
• Arquitetura otimizada para baixo consumo energético, processamento eficiente de sinais e otimização de uso de memória
• Modelo de Inteligência Artificial e Machine Learning desenvolvido com Python, scikit-learn e TensorFlow para detecção de anomalias e previsão de falhas

Processamento local (edge):

• Compressão dos dados para redução de payload
• Criptografia AES
• Transmissão de dados via Bluetooth Low Energy 5

Extensão WhatsApp Web Chrome MV3

Extensão Chrome MV3 para automatizar o atendimento de mensagens no WhatsApp Web com mais de 300 usuários.

Funciona como ferramenta de automação para o WhatsApp Web, onde toda a interface é injetada diretamente no site do WhatsApp como um overlay, com um menu lateral e abas para configurar automações.

O que ela permite fazer:

• Criar scripts de envio com sequências de mensagens (texto, áudio, imagem, vídeo, documento, sticker, contato)
• Agendar mensagens para datas e horários específicos
• Fazer disparos em massa para listas de contatos
• Configurar follow-ups automáticos para contatos que não responderam
• Criar gatilhos que reagem automaticamente a mensagens recebidas
• Gerenciar etiquetas e fluxos de atendimento
• Integrar com webhooks externos

Como foi construída:

A extensão usa React + TypeScript para a interface e Webpack para o build. A estilização é feita com Tailwind CSS. A comunicação com o WhatsApp é feita pela biblioteca da wppconnect, que roda dentro do próprio contexto da página do WhatsApp.

Os dados do usuário (scripts, agendamentos etc.) ficam salvos localmente no navegador usando IndexedDB. A autenticação é feita usando uma API REST desenvolvida com Fastify e sistema de token e refresh token JWT.

A extensão tem três partes que se comunicam entre si: o service worker (cuida da autenticação e requisições HTTP), o content script isolado (roda o React e a UI) e o content script no mundo MAIN (faz a automação real do WhatsApp).

No build da extensão utilizando Webpack, foi desenvolvido um plugin customizado que percorre todos os arquivos e diretórios gerados pelo build renomeando cada um com strings aleatórias e reescrevendo referências no manifest.json, técnica utilizada para ofuscação e para dificultar engenharia reversa do código publicado na Chrome Web Store.