SIMY é uma plataforma de desenvolvimento de software impulsionada por IA que gera automaticamente código pronto para produção a partir de conversas no local de trabalho. Ela captura discussões em ferramentas de comunicação como Slack, Microsoft Teams, Gmail e Zoom, e as converte em tarefas de engenharia estruturadas com informações contextuais completas.
A plataforma usa um motor de captura de conversas para extrair requisitos, especificações e decisões técnicas diretamente das discussões da equipe, eliminando a necessidade de escrita manual de prompts. Os dados capturados são organizados em um "Banco de Ações", onde cada tarefa inclui metadados contextuais como justificativa de decisão, restrições e contribuições das partes interessadas.
SIMY define um "Estado de Conclusão" para cada tarefa derivando critérios de aceitação das conversas, incluindo comportamento esperado, casos extremos e requisitos de desempenho. Isso permite que o sistema valide o código gerado em relação às especificações acordadas antes de submetê-lo para revisão.
A plataforma opera em três etapas:
1) Captura de requisitos e decisões dos canais de comunicação
2) Estruturação das discussões em tarefas de engenharia acionáveis com dependências e prioridades
3) Geração automática de código, execução de testes e submissão de pull requests para repositórios do GitHub
SIMY também inclui um "Gêmeo Digital" baseado em IA que fornece respostas sobre o status do projeto, prioridades e tomada de decisões históricas com base nas conversas capturadas.
Em benchmarks internos, a plataforma alcançou uma taxa de conclusão de tarefas na primeira tentativa de 86,7% e reduziu significativamente a sobrecarga de comunicação, enquanto aumentou o número de pull requests gerados por engenheiro. Esses resultados podem variar dependendo da complexidade do código e do ambiente.
O sistema integra-se com ferramentas de desenvolvimento e comunicação existentes, incluindo Slack, Microsoft Teams, Gmail, Zoom e GitHub. Ele emprega recursos de segurança de nível empresarial, como acesso a dados por adesão, bancos de dados isolados por cliente, criptografia e uma política que impede que os dados dos clientes sejam usados para treinar modelos de IA externos.
