29 de novembro de 2025. A VALESKA está alcançando um limiar importante. Já não é apenas uma arquitetura descrita em um documento de design. O repositório já contém uma base operacional: um banco de dados projetado tanto para registros estruturados quanto para embeddings semânticos, um scanner, um classificador APQC, serviços de busca e um servidor MCP por meio do qual um assistente de IA pode usar essas capacidades.
O trabalho de design e implementação mantém várias perguntas em vista. Como um sistema pode tornar descobrível um conjunto desorganizado de arquivos sem impor uma migração disruptiva? Como pode preservar o contexto de negócio e, ao mesmo tempo, permitir busca por significado? E como um assistente pode usar o sistema sem se tornar o guardião do conhecimento?
As decisões que orientam a implementação
Estou escolhendo indexar em vez de reorganizar. A VALESKA deixará os arquivos-fonte em suas localizações existentes e criará uma camada de conhecimento ao redor deles. Isso protege os modos de trabalho já estabelecidos e, ao mesmo tempo, torna os arquivos acessíveis por metadados, classificação e busca.
Também estou dando a essa camada de conhecimento um vocabulário compartilhado. A implementação inicial utiliza a estrutura de classificação de processos da APQC para conectar ativos técnicos ao contexto de processos de negócio. A classificação pode começar com regras compreensíveis para caminhos, tipos de arquivo e nomes, preservando espaço para métodos semânticos e assistidos por IA à medida que o sistema amadurece.
A plataforma combina estrutura precisa e descoberta semântica. O PostgreSQL fornece o registro relacional durável, enquanto o pgvector armazena embeddings para busca por similaridade. Isso permite encontrar material por uma ideia em linguagem natural, bem como por nome de arquivo, palavra-chave ou categoria taxonômica.
Por fim, a VALESKA precisa de formas padrão de ser utilizada. Um caminho de linha de comando apoia o trabalho direto; o serviço FastAPI expõe funções da aplicação; e o servidor Model Context Protocol apresenta cinco ferramentas iniciais a um assistente de IA: buscar, classificar, escanear, listar categorias e recuperar informações de arquivos. O assistente pode fazer perguntas ao sistema, enquanto a plataforma mantém o registro indexado e suas classificações.
O que funciona agora
A Fase 1 estabeleceu os modelos de dados centrais, PostgreSQL com pgvector, classificação APQC e um teste de autointegração no qual a VALESKA classifica seu próprio repositório. Sua verificação executa com sucesso quatro testes: modelos de dados, classificação, conectividade do banco de dados e autointegração.
O marco da Fase 2 adiciona o scanner, a busca semântica, por palavra-chave e híbrida, a indexação de arquivos, o registro de ferramentas MCP e testes de integração. A implementação executa cinco testes da Fase 2 que cobrem o servidor MCP, o mecanismo de busca, o scanner, as ferramentas MCP e sua integração. O código também inclui configuração Docker, configuração baseada em ambiente e processamento assíncrono para que o design possa ir além de uma demonstração isolada.
A arquitetura anterior está se tornando agora comportamento testável. Um projeto pode ser escaneado; os arquivos podem ser classificados; seu conteúdo pode ser indexado; e um assistente de IA pode chamar um serviço de conhecimento governado em vez de depender somente de uma conversa temporária.
A próxima pergunta
Este é um marco, não um sistema concluído. A próxima fase é a integração do assistente de IA e a validação em contextos reais. A pergunta já não é se uma arquitetura de conhecimento orientada ao fluxo de valor pode ser implementada. O trabalho agora é aplicá-la, testá-la e ampliá-la responsavelmente.
Base histórica: Esta entrada é datada pelo marco do repositório de 29 de novembro de 2025, commit 8ff0b91, que registra a conclusão do marco de desenvolvimento MCP da Fase 2. Seu relato se baseia no documento contemporâneo de design de software, plano de implementação, README e resumos de implementação das Fases 1 e 2. O resumo da Fase 2 contém um cabeçalho interno de mês inconsistente; a marca de tempo do commit do repositório é usada como autoridade para a data de publicação.