mission_briefing_wtk-102.sh

> TARGET: E-commerce Top 10 BR

> VECTOR: Resolução de bugs

> OBJECTIVE: Automatizar a resolução de bugs L2/L3 que travavam o backlog de features

> EXECUTING AGENT: Witek_Core_v2

> STATUS: COMPLETED (Duration: Operação contínua)

#WTK-102

Debugging com agentes — do ticket ao PR

E-commerce Top 10 BR · Resolução de bugs

73% dos bugs L2/L3 resolvidos sem o time · MTTR de 4,2 dias → 47 min

Modelo de pricing: Por Pull Request de correção merged com sucesso

01 System Failure Analysis

Time de 14 devs gastava 40% do tempo em produção. Features atrasadas 3 sprints. MTTR de 4,2 dias.

02 Solução

Solução

Contexto

E-commerce Top 10 no Brasil, 14 engenheiros. 340 bugs por mês em produção — média de 4,2 dias para resolver. Quarenta por cento da capacidade ia para manutenção. O roadmap de features atrasou 3 sprints seguidas.

A escolha do CTO: contratar mais 6 pessoas (cerca de R$ 180k/mês) ou cortar o gargalo de manutenção.

Solução

Um agente de debugging em loop contínuo: lê o ticket no Jira, acessa o repositório, roda diagnósticos, escreve a correção e abre um PR documentado no Slack do time.

O engenheiro só revisa e aprova o merge — ou rejeita com feedback que o agente usa na próxima tentativa. Menos troca de contexto para o time.

Resultado

73% dos tickets L2/L3 resolvidos antes do daily. MTTR: 4,2 dias → 47 minutos. O time recuperou cerca de 31% de capacidade para features — equivalente a ~4 headcounts sem contratar.

Cobrança: por PR de correção merged. Se o agente não resolve, não há cobrança.

03 System Performance Metrics

MTTR (Mean Time to Recovery)

4.2 dias → 47 minutos

Tickets resolvidos autonomamente

0% → 73% (L2/L3)

Capacidade do time em features

60% → 91%

// SOCIAL_PROOF

Depoimento deste case

CTOs, VPs e heads de engenharia — depoimentos ligados a cases reais.

“340 bugs/mês comiam 40% da capacidade. Com os agentes, 73% dos L2/L3 saem sem o time — MTTR de 4,2 dias para 47 min. Ainda pedimos ajuste em ~1 de 4 PRs; o restante passa limpo.”
Camila TorresVP of Engineering · E-commerce Top 10 BR

Stack Técnica

Integração: Jira · GitHub · Slack · Datadog Pipeline: Debugger Agent → Test Agent → PR Agent Linguagens: TypeScript · Python · Go Validação: Aprovação humana via Slack

FAQ Perguntas Frequentes

Como funciona o debugging com agentes?

Agentes leem logs, traces e métricas. Quando algo sai do padrão, classificam a severidade, isolam a causa e abrem um PR de correção — o time aprova.

Qual o tempo médio de resolução?

Neste case, o MTTR caiu de 4,2 dias para 47 minutos. Agentes não dependem de horário comercial nem de troca de contexto.

Bugs complexos também são resolvidos automaticamente?

73% dos bugs L2/L3 foram resolvidos sem o time. Os 27% restantes sobem com diagnóstico pronto — o dev valida em vez de investigar do zero.

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