Pipelines de dados que corrigem a si mesmos.

Deploy one-click de pipelines Medallion no Databricks, com um agente Claude autônomo que diagnostica falhas e abre PRs no GitHub enquanto você conversa com seus dados no chat.

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Validate credentials2.2s

Create AWS S3 bucket1.8s

Provision IAM role1.2s

Setup Unity Catalogrunning...

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Como funciona

Quatro produtos. Um único fluxo.

Cada card abaixo mostra exatamente o que você vai ver dentro da plataforma. Sem diagramas abstratos.

Deploy em tempo real

Saga com 10 etapas atômicas e logs em streaming

Cada deploy provisiona AWS + Databricks em 10 passos. Você vê tudo ao vivo via SSE sem precisar abrir terminal.

/deployments/dep-5f9e2

LIVE

Validate credentials2.2s

Create S3 bucket1.8s

IAM role + policy1.2s

Databricks secrets2.1s

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Deploy Observer

Trigger first run

Observer Agent

Run quebra. Claude conserta.

Falhou? O agente analisa logs, código e schema, propõe fix e abre PR no GitHub.

bronze_ingestion falhou

OutOfMemoryError: GC limit

14:32

Claude Opus analisou

Causa raiz: pandas+boto3 no driver. confiança: 94%

14:33

PR #15 aberto

fix/agent-auto-bronze-oom

14:34

Custo total: $0.21Tempo: 2min

Chat multi-canal

WhatsApp. Discord. Telegram.

Mesma conversa, qualquer canal. Slash commands e streaming em todos.

/status bronze

SUCCESS às 15:18, 153k linhas

PR #15 já mergeou?

Sim, rodou novamente OK.

Discord

PR automático

O fix vem pronto. Você só revisa.

Cada diagnóstico vira um PR no GitHub com diff testado via ruff e validado antes de abrir.

fix/agent-auto-bronze-oom · pipeline_lib/storage/s3_client.py

✓ ruff passed PR #15

142 def read_parquet(self, prefix: str) -> DataFrame:

143 """Read Parquet from S3 to Spark DataFrame."""

144− import boto3

145− import pandas as pd

146− s3 = boto3.client('s3')

147− df = pd.read_parquet(f's3://{bucket}/{prefix}')

146+ bucket = self.config['s3_bucket']

147+ path = f's3a://{bucket}/{prefix}'

148+ return spark.read.parquet(path)

149

+3 adições−4 remoções

confiança 94%

Sua plataforma em números

Tudo medido. Nada opaco.

Custo de tokens, PRs automáticos, taxa de sucesso e economia por dedup — tudo agregado em tempo real.

Deploys / sem

+12% vs 7d

Taxa de sucesso

96.4%

+2.1% vs 7d

PRs automáticos

+6 vs 7d

Custo / mês

$4.82

-18% vs 7d

Muito mais que pipelines e agentes.

Explorar tudo→

Slash commands

Webhooks HMAC

Schema evolution

Dedup de diagnósticos

Dry-run mode

Multi-file fixes

Feedback loop

RBAC multi-tenant

Controle de custos

Rollback Delta

Você leu a página inteira. O que está esperando?

Sem custos iniciais. Sem contato com vendas. Pague apenas pelos runs que usar.

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