Cockpit RevOps: o relatório que se escreve

Desafio

Transformar dado de RevOps em narrativa executiva: uma resposta clara, por que importa e o que fazer, sem número inventado.

O que eu fiz

1. Montei 7 fluxos no n8n que puxam CRM, GA4 e mídia e calculam as métricas em Python e DuckDBVer o fluxo rodando

   1. 12 · Segunda-feira

      • Agendador do Windows
      • Webhook
      • Gravar foto do pipeline
      • Briefings padrão
      • Abrir o relatório da semana

   2. 23 · Gerar relatório

      • Validar briefing
      • Calcular métricas (SQL)
      • Uma seção por item

   3. 34 · Escrever seção

      • Redator (LLM)
      • Checagem numérica
      • Números batem?
      • Pedir correção

   4. 46 · LLM com guarda de VRAM

      • Checar VRAM livre
      • Cabe na GPU?
      • Ollama · qwen3:8b
      • Esperar 60 s

   5. 55 · Revisar

      • Revisor (LLM)
      • Problemas por seção
      • Pedir correção ao redator

   6. 63 · Gerar relatório

      • Veredito por regra
      • Resumo e 3 ações
      • Renderizar HTML
      • Avisar que ficou pronto

   7 · Avisar erro: se qualquer fluxo falhar, o Windows avisa. E o 1 · Formulário gera o mesmo relatório sob demanda.

   ❚❚

   Segunda, 6h: o Windows dispara o webhook, o serviço Python grava a foto do pipeline (POST /snapshot) e, no fim do lote, abre o relatório da semana: um HTML só com as 4 visões.

2. Manchete, “por que importa” e decisões saem de regras sobre os números. Um LLM local (qwen3 no Ollama) escreve a leitura de cada seção; o código confere cada número contra os dados, um segundo LLM revisa, e o veredito sai de regra, nunca do modelo
3. Toda segunda às 6h, o relatório sai num único HTML com 4 visões, uma para cada papel: C-level, marketing, pré-vendas e vendas. Uma chave alterna entre “com leitura” e “só os dados”
4. Criei um painel por papel, sem LLM: o CEO vê a jornada do tráfego ao MRR e onde a receita vaza; pré-vendas vê quem precisa de contato hoje; vendas vê quanto do pipeline é real
5. Para testar o agente, escondi 10 problemas nos dados fictícios da Vela (um vendedor que infla o forecast, uma campanha de MQL barato e ruim…), que deveriam aparecer em 15 pontos dos relatórios. Ele apontou 12 dos 15, com o número que prova cada um

Resultado

• 4 + 3visões do relatório de segunda e painéis por papel (CEO, pré-vendas e vendas)
• 12/15problemas escondidos de propósito nos dados que o relatório apontou, com o número que prova
• R$ 0por relatório: o modelo roda na minha GPU

O relatório de cada time

Um relatório toda segunda, em uma visão para cada papel. Clique numa visão para abrir o relatório.

Conecta com

• Abrir o relatório de segunda (visão executiva) →
• Abrir o painel do CEO →
• O funil e o relatório de segunda no 6º andar →
• Os mesmos dados alimentam a demo do MagiK →