# Capiva

> Consultoria boutique de inteligência artificial com operações no Brasil, Estados Unidos e Reino Unido. Fundada em 2025, a Capiva combina estratégia de negócio com execução técnica para implementar soluções de IA que geram resultado mensurável. A metodologia AI-first da empresa comprime ciclos de projeto de 6 meses para 2 semanas.

**Framework Capiva.** A Capiva opera com um framework proprietário de 4 fases para transformação AI-First:

1. **Diagnóstico Estratégico** — Investigação de 3 a 8 semanas que mapeia onde IA cria valor mensurável na operação. Entrevistas com 5 a 15 stakeholders, análise de dados, roadmap priorizado por ROI.
2. **Validação Técnica** — Prova de Conceito de 4 a 16 semanas com dados reais do cliente, antes do investimento maior em implementação.
3. **Sprint de Inovação** — Protótipo funcional de IA em 3 a 7 dias. Metodologia que produz resultados até 3 vezes mais rápido que estruturas tradicionais de consultoria.
4. **Evolução** — Referência estratégica contínua. Novas oportunidades, educação de times, advisory de investimentos em IA.

**Serviços:**

- **Diagnóstico Estratégico** — Mapeamento de oportunidades de IA + roadmap executável. Projetos a partir de R$ 25.000.
- **Validação Técnica** — Prova de Conceito com dados reais + arquitetura para produção.
- **Sprint de Inovação** — Protótipo funcional em 3 a 7 dias com decisão go/no-go fundamentada em dados.
- **GEO Audit** — Ferramenta gratuita de diagnóstico de visibilidade para IA. Avalia 6 dimensões em 60 segundos. Disponível em [capiva.tech/en/diagnostic](https://capiva.tech/en/diagnostic).

**Fundador:**

- **Bruno Américo** — Founder & Chief AI Architect. Especialista em Data Science, AI Strategy, Python, Azure, Databricks, PowerBI. Conduz diretamente cada engajamento com clientes.

**Contato:**

- Site: https://capiva.tech/pt
- Email: contato@capiva.tech
- WhatsApp: +55 21 98747-2061
- LinkedIn: https://linkedin.com/company/capiva-tech
- GitHub: https://github.com/capiva-tech

## Ferramentas Gratuitas

- [capivaOS](https://capiva.tech/en/capivaos): Harness open-source (MIT) que impõe spec, plano, implementação e verificação no Claude Code, com quality gates mecânicos. Plugin do Claude Code, 2 comandos. Produto carro-chefe da Capiva.
- [Podkst.ai](https://capiva.tech/en/podkst): Transforme texto, URLs ou temas em podcast profissional com IA. 30+ vozes neurais em português. API-first / MCP.
- [Prompt Machine](https://capiva.tech/en/prompt-machine): Transforme texto livre em JSON, XML, YAML ou TOML com IA
- [MCA — Mapa de Convergência](https://capiva.tech/en/mca): Visualize convergências tecnológicas que impactam seu setor
- [GEO Audit — Diagnóstico de visibilidade para IA](https://capiva.tech/en/diagnostic): Ferramenta gratuita, resultado em cerca de 60 segundos: rode o audit, veja o score 0-100 em 6 dimensões, o roadmap de correção e como levar o resultado adiante com a Capiva.

## Páginas de Serviços

- [Como Trabalhamos](https://capiva.tech/en/how-we-work): Framework de transformação AI-First em 4 fases
- [Serviço de Visibilidade em IA (Remediação GEO)](https://capiva.tech/en/ai-visibility): Serviço produtizado que executa a remediação GEO sobre o resultado do diagnóstico: quick wins técnicos, conteúdo answer-first e autoridade de marca. Leva um site de invisível para citado pelo ChatGPT, Gemini e Perplexity.
- [Diagnóstico Estratégico](https://capiva.tech/en/strategic-diagnosis): Investigação de 3 a 8 semanas que mapeia oportunidades de IA na operação
- [Validação Técnica](https://capiva.tech/en/technical-validation): Prova de Conceito com dados reais antes de investir em implementação
- [Sprint de Inovação](https://capiva.tech/en/innovation-sprint): Protótipo funcional de IA em 3 a 7 dias

## Cases

- [Cases](https://capiva.tech/en/cases): Resultados reais de projetos de IA
- [Metodologia AI-First](https://capiva.tech/en/cases/ai-first-methodology): De 6 meses para 2 semanas: como a metodologia AI-first comprime ciclos de projeto corporativo
- [GEO Audit](https://capiva.tech/en/cases/geo-audit): Da expertise técnica à ferramenta de mercado: diagnóstico de visibilidade para IA

## Conteúdo

- [Blog](https://capiva.tech/pt/blog): Índice de todos os artigos, por tema (versão em inglês: https://capiva.tech/en/blog)
- [Claude Impact Lab Rio](https://capiva.tech/pt/blog/claude-impact-lab-rio): Primeira edição brasileira do hackathon da Anthropic. Equipe Capiva conquistou 1º lugar na trilha de Saúde com o ACS Digital.
- [O que é um AI Harness](https://capiva.tech/pt/blog/o-que-e-ai-harness): Post pilar do cluster harness. AI harness é a infraestrutura em volta de um LLM (ferramentas, regras, memória e quality gates) que o transforma em agente confiável. Agente = Modelo + Harness (fórmula da LangChain, Vivek Trivedy, 2026).
- [O que é Harness Engineering](https://capiva.tech/pt/blog/harness-engineering): A disciplina de projetar tudo em volta do modelo (regras, ferramentas, memória e verificação) para um agente funcionar em produção. Nomeada por Mitchell Hashimoto em 2026; taxonomia guides and sensors de Fowler e Böckeler (Thoughtworks).
- [Harness, context engineering e RAG](https://capiva.tech/pt/blog/harness-vs-rag-context-engineering): A contenção: RAG é uma técnica dentro de context engineering, que por sua vez é uma camada do harness. Context engineering não é sinônimo de harness.
- [Exemplos de AI Harness](https://capiva.tech/pt/blog/exemplos-de-ai-harness): Cinco harnesses reais, do terminal ao engenheiro autônomo: Claude Code, Cursor, Devin, o deepagents-cli da LangChain e o capivaOS, um harness engenheirado sobre o Claude Code.
- [Como construir um AI Harness](https://capiva.tech/pt/blog/como-construir-um-ai-harness): A receita prática: comece simples e cresça o harness a partir de falhas observadas. Cada erro do agente vira regra permanente, depois sistematizada em guides e sensors.
- [Claude Code é um Harness](https://capiva.tech/pt/blog/claude-code-harness): CLAUDE.md, hooks, MCP, subagents e permissões são os guides e sensors em volta do modelo; o capivaOS é um harness engenheirado em cima dele.
- [AI Harness e Benchmark](https://capiva.tech/pt/blog/ai-harness-benchmark): Em benchmarks de agentes, o harness move a nota tanto quanto o modelo. Dois sentidos: agent harness (o scaffold, que precisa ser divulgado) e eval harness (o runner, que fica constante).
- [Harness Operacional: além do código](https://capiva.tech/pt/blog/harness-operacional-alem-do-codigo): Definição canônica: harness engineering aplicado à operação inteira de um negócio, não só ao código — uma camada que quase ninguém construiu ainda.
- [AI Harness na Prática](https://capiva.tech/pt/blog/ai-harness-na-pratica): Como a Capiva opera com agentes de IA em produção usando AI Harness. A disciplina, harness engineering, foi nomeada por Mitchell Hashimoto (2026).
- [O que é GEO / SEO para IA](https://capiva.tech/pt/blog/o-que-e-geo-seo-para-ia): Post definicional do cluster de visibilidade em IA. GEO (Generative Engine Optimization), AEO e "SEO para IA" são a disciplina de otimizar conteúdo para ser citado e recomendado pelas respostas de IA (ChatGPT, Gemini, Perplexity, AI Overviews), distinto do SEO clássico que ranqueia links. Cobre a origem do termo (Aggarwal et al., Princeton/Georgia Tech/AI2/IIT Delhi, arXiv 2023, KDD 2024), a distinção GEO vs AEO vs SEO e o debate de nomes (AEO cunhado por Jason Barnard/Kalicube 2017/2018), o que o GEO-bench mostra que a IA premia ([Tabela 1 do artigo](https://arxiv.org/abs/2311.09735), visibilidade por Position-Adjusted Word Count: citações diretas/aspas ~+41%, estatísticas ~+31%, citar fontes ~+27%, keyword stuffing ~-8%) e o mito do cadastro. Cita o Google Search Central: sem requisito especial, mesmo E-E-A-T.
- [Como aparecer no ChatGPT](https://capiva.tech/pt/blog/como-aparecer-no-chatgpt): Você não cadastra sua empresa no ChatGPT: a IA recomenda quem tem presença citável, estruturada e autoritativa. As três alavancas (citabilidade, autoridade, acesso técnico), o que fazer e como testar se você aparece. Cita o estudo GEO ([Aggarwal et al., Princeton/Georgia Tech, 2023](https://arxiv.org/abs/2311.09735)) e o Google Search Central.
- [Hooks do Claude Code: como configurar, com 3 exemplos prontos (PreToolUse, PostToolUse e Stop)](https://capiva.tech/pt/blog/como-configurar-hooks-claude-code): Como configurar hooks no Claude Code com 3 exemplos testados: PreToolUse protege migrações, PostToolUse roda o ruff e Stop exige testes verdes. Versão em inglês: https://capiva.tech/en/blog/claude-code-hooks
- [CLAUDE.md: o que é e como escrever um que o agente segue (exemplo, tamanho ideal e CLAUDE.md vs AGENTS.md)](https://capiva.tech/pt/blog/como-escrever-claude-md): O que é o CLAUDE.md e como escrever um que o Claude Code segue: exemplo comentado, tamanho ideal, CLAUDE.md vs AGENTS.md, regras por caminho e lint. Versão em inglês: https://capiva.tech/en/blog/how-to-write-claude-md
- [Como criar um servidor MCP em Python e configurar no Claude Code (claude mcp add, .mcp.json e escopos)](https://capiva.tech/pt/blog/como-criar-servidor-mcp-python): Como criar um servidor MCP em Python com o SDK oficial, testar com pytest e configurar MCP no Claude Code com claude mcp add, .mcp.json e escopos. Versão em inglês: https://capiva.tech/en/blog/build-mcp-server-python
- [llms.txt: o que é e como criar, gerar e validar (exemplo em Next.js)](https://capiva.tech/pt/blog/como-criar-llms-txt): O que é o llms.txt e como criar o seu: formato da v2 de llmstxt.org, gerador e validador em Python e publicação em Next.js com o header Link. Versão em inglês: https://capiva.tech/en/blog/how-to-create-llms-txt
- [Como medir se o ChatGPT cita sua empresa: script em Python com a API de busca da OpenAI](https://capiva.tech/pt/blog/como-medir-citacoes-chatgpt): Script em Python que pergunta à API da OpenAI com busca na web, repetidas vezes, e mede se sua marca é mencionada e seu site citado. Com teste sem custo. Versão em inglês: https://capiva.tech/en/blog/measure-chatgpt-citations
- [Como criar uma Skill no Claude Code: SKILL.md passo a passo, com script e argumentos](https://capiva.tech/pt/blog/como-criar-skill-claude-code): Como criar uma Skill no Claude Code: estrutura do SKILL.md, description que dispara, argumentos, script embutido, allowed-tools e validação. Versão em inglês: https://capiva.tech/en/blog/create-claude-code-skill
- [Como instalar o Claude Code no Windows: PowerShell, CMD, WinGet ou WSL (e os erros mais comuns)](https://capiva.tech/pt/blog/como-instalar-claude-code-windows): Como instalar o Claude Code no Windows: PowerShell, CMD, WinGet ou WSL, Git for Windows, PATH, login e a solução dos erros de instalação mais comuns. Versão em inglês: https://capiva.tech/en/blog/install-claude-code-windows
- [Guardrails e evals para agentes de IA: o que são e como saber se o agente acertou antes da produção](https://capiva.tech/pt/blog/guardrails-e-evals-agentes-ia): Guardrails para LLM bloqueiam a ação errada; evals medem se o agente acerta. Golden set, LLM-as-a-judge, regressão e kill switch com Claude Code Mods. Versão em inglês: https://capiva.tech/en/blog/guardrails-and-evals-for-ai-agents
- [Resource Hub](https://capiva.tech/en/resources): Curadoria de ferramentas, artigos e ensaios para líderes AI-First
- [Guia Nano Banana Pro](https://capiva.tech/en/guides/nano-banana-pro): Framework de 6 elementos para geração de imagens com IA
- [Epidemia da Inutilidade Profissional](https://capiva.tech/pt/resources/professional-uselessness-epidemic): Ensaio interativo sobre o impacto da IA no trabalho Versão em inglês: https://capiva.tech/en/resources/professional-uselessness-epidemic

## Optional

- [llms-full.txt](https://capiva.tech/llms-full.txt): Versão expandida com conteúdo completo