Rodrigo Xavier← Voltar ao portfólio
★Projeto em destaqueProduto · Agente de IA + Dados

CompraSegura — auditor autônomo de notas fiscais

Encontra dinheiro vazando nas compras — preços subindo em silêncio, duplicidades, quebra de embalagem e divergências entre filiais. Um produto pré-moldado single-tenant: cada cliente recebe sua própria instância isolada, o "auditor de compras interno" da empresa.

8 checks
verificações determinísticas de negócio
R$ recalculável
todo valor tem trilha de evidências
Single-tenant
instância isolada por cliente (.env)
Só o XML
sem integração com ERP nem dados organizados
O problema
Antes

Empresas que compram volume recebem milhares de XMLs de NF-e por mês e ninguém os lê. Fornecedores sobem preço em degraus pequenos, reduzem a embalagem pelo mesmo preço, faturam a mesma compra duas vezes e cobram diferente de cada filial — tudo invisível a olho nu, virando margem perdida.

Depois

Um motor determinístico varre todos os XMLs e quantifica cada divergência em R$, com trilha de evidências recalculável; um agente de IA prioriza o que importa, investiga e entrega um relatório executivo em português — "achado → conta → ação". Não exige dados organizados: basta a pasta de XMLs que o cliente já é obrigado a ter.

Como funciona

Do lote de XMLs ao relatório executivo, com a IA sobre números já calculados.

01
Upload

O usuário autenticado envia um lote de XMLs (.zip) pela web; os arquivos vão para o Storage e criam um job de ingestão.

02
Ingestão

O worker valida cada XML contra o XSD 4.00, normaliza para o banco e materializa a série histórica de preços.

03
Auditoria

O usuário dispara a auditoria de um período, criando um job que roda os 8 verificadores determinísticos.

04
Detecção

Os checks produzem achados brutos, cada um com valor em R$ e evidências (chaves das notas, itens, datas).

05
Triagem (IA)

Um modelo econômico classifica a materialidade e descarta ruído, priorizando o que vale dinheiro.

06
Investigação (IA)

Um modelo forte investiga cada achado relevante com consultas SQL somente-leitura, testando hipóteses.

07
Relatório (IA)

A IA redige o relatório executivo em PT-BR (sumário, top achados, metodologia) e o converte em HTML/PDF.

08
Consulta

O usuário explora dashboard e achados com evidências, e pergunta em linguagem natural via chat.

As 8 verificações determinísticas
1
Duplicidade

A mesma compra faturada duas vezes.

2
Nota cancelada no lote

NF-e cancelada que ainda entrou no processamento.

3
Aumento silencioso de preço

Preço subindo em degraus pequenos ao longo do tempo.

4
Shrinkflation

Quebra de embalagem — menos produto pelo mesmo preço.

5
Divergência entre filiais

Mesmo item cobrado diferente de cada filial.

6
Inconsistência fiscal

Estrutura fiscal da nota estruturalmente incoerente.

7
Bonificação ausente

Bonificação combinada que não foi aplicada.

8
Frete CIF→FOB

Mudança de modalidade de frete sem repasse.

O que o torna confiável
O agente nunca calcula valores — todo R$ vem do motor determinístico e é recalculável. A IA só prioriza, investiga e narra sobre números já calculados.
IA nunca calcula R$

Todo valor vem do motor determinístico e é recalculável à mão. A IA só prioriza, investiga e narra — nada de caixa-preta.

Ferramentas somente-leitura

O agente investiga com consultas SQL read-only e loop de tool-use limitado — não escreve no banco.

Lote resiliente

Falhas de XML não derrubam o lote: vão para uma tabela de rejeitados; jobs têm retry automático.

Custo de IA logado

Tokens e custo em USD registrados por auditoria — previsível e exibido como argumento comercial.

Stack
Linguagem / APIPython 3.12 · FastAPI
Orquestração (agente)LangGraph — grafos de auditoria e de chat
IA / LLMOpenRouter — modelo econômico (triagem) + modelo forte (investigação e relatório)
Dados / BancoSupabase (Postgres + Auth + Storage), RLS · parsing com lxml + pydantic
IntegraçõesLeiaute NF-e 4.00 (XSD) · PDF (WeasyPrint) · fila de jobs em tabela Postgres
FrontendNext.js (App Router) · shadcn/ui · Recharts — na Vercel
Deploy / InfraDocker Compose (API + worker) em VPS
ObservabilidadeLogs estruturados (structlog) · custo de LLM por auditoria · status de jobs
Qualidadepytest · regressão por gabarito (dataset sintético) · CI sem chamadas reais de LLM
Diferencial & estado atual
Combina o rigor auditável de um motor determinístico com um agente de IA que investiga e explica — resolvendo um problema que só depende de um arquivo que toda empresa já é obrigada a ter: o XML da NF-e.

Quer saber quanto suas compras estão vazando em silêncio?