Contexto primeiro. Qualidade sempre.
From product context
to quality intelligence.
Entenda o produto. Questione as lacunas.
Tome decisões de qualidade mais informadas antes da entrega.
Para QA e Produto, o Q.uai reúne requisitos, documentos e evidências por projeto para revisar riscos, dúvidas e cenários com rastreabilidade.
Em desenvolvimento · solicite uma demonstração
Uma visão mais clara da qualidade
Antes de testar,
entenda.
Bons testes começam com boas perguntas. Aproxime o requisito das regras de negócio, questione o que falta e revise as evidências de cada recomendação.
- O contexto pertence ao projeto.Mantenha requisitos, conhecimento e análises juntos.
- Evidências antes da confiança.A citação permite consultar a fonte. O julgamento humano continua necessário.
- Recomendações que você pode revisar.Você decide o que alterar, testar ou automatizar.
Cancelamento de pedido
Um requisito. Suas regras. As evidências por trás da revisão.
Quando o reembolso deve ser recebido?
As regras de exemplo exigem comprovante, mas não especificam um prazo para reembolso.
Requisito e documento do projeto de exemploA abordagem Q.uai
Entender vem antes de gerar.
Um caminho do conhecimento do produto até ações úteis de engenharia.
- 01
Entender
Comece com requisitos, regras de negócio e conhecimento do projeto.
- 02
Questionar
Identifique ambiguidades, critérios ausentes e perguntas relevantes.
- 03
Fundamentar
Relacione o achado à evidência. Deixe a incerteza visível.
- 04
Recomendar
Decida o que testar e automatizar, com uma pessoa de engenharia no controle.
A plataforma que estamos construindo
Contexto conectado.
Decisões explicáveis.
Estas capacidades podem ser demonstradas localmente. O aplicativo ainda não está disponível para acesso público.
A descoberta em ZIP local e os vínculos manuais já podem ser demonstrados. Integrações diretas com Jira/GitHub, execução de testes e cobertura comprovada ainda não estão disponíveis. As recomendações de IA exigem revisão humana; a confiabilidade semântica continua em validação.
- 01Demonstração local
Contexto do projeto
Requisitos e documentos TXT, PDF, DOCX, CSV, Excel e XML versionados, com evidências isoladas por projeto.
- 02Demonstração local
Análise de requisitos
Revise riscos, perguntas e cenários salvos como sugestões. A confiabilidade semântica dos modelos ainda está em validação.
- 03Demonstração local
Descoberta de repositório e testes
Importe um ZIP local para consultar declarações Playwright, Cypress, pytest e JUnit; associe testes a requisitos manualmente. Isso não comprova execução ou cobertura.
- 04Demonstração local
Quality Brief rastreável
Consulte totais factuais, documentação, vínculos manuais e análises salvas. Navegue às fontes e exporte um relatório Markdown com escopo explícito, sem executar IA.
- 05Futuro
Inteligência de release
Relacione mudanças, defeitos e sinais de qualidade conforme houver histórico medido, seguido por validação de dados e informações sobre qualidade e custo da IA.
AI Quality Command Center
Construa qualidade a partir do entendimento.
Comece pelo projeto. Traga o contexto. Faça perguntas melhores.