S.A.T.U. — Sistema de Aprendizado e Trabalho Unificado

Seu segundo cérebrodentro do Claude Code

O S.A.T.U. transforma o Claude Code numa plataforma de engenharia autônoma. Aprende com cada sessão, executa tasks sozinho e entrega em horas o que levaria dias.

Rodando em produção no dia a dia — PostgreSQL local, 19 skills, hooks determinísticos.

19+
Skills especializadas
13k+
Entradas na base de conhecimento
94%
Chamadas em LLMs locais ou gratuitos
24/7
Board autônomo rodando
Hooks determinísticos

Funciona nos bastidores, sempre

Ao contrário de integrações via MCP, os hooks do S.A.T.U. não dependem do LLM decidir chamá-los. Disparam em 100% das sessões — independente do modelo ou do estado do contexto.

1
SessionStart

Contexto injetado antes da primeira mensagem

Ao abrir uma sessão, o S.A.T.U. lê o CLAUDE.md do projeto e faz RAG semântico na base de conhecimento. Arquitetura, padrões e anti-patterns chegam antes de você digitar qualquer coisa.

2
UserPromptSubmit

Busca vetorial a cada mensagem

Cada prompt dispara uma busca com bge-m3 (1024 dimensões). Os top-10 resultados com confiança >0.7 são injetados no contexto — decisões técnicas passadas chegam antes da resposta.

3
PreToolUse

Guard checks antes de editar arquivos

Antes de qualquer edição, as regras de review do projeto são consultadas. Violations conhecidas chegam como contexto antes da mudança acontecer, não como alerta depois.

4
Stop

Aprendizados extraídos ao encerrar

Ao final de cada sessão, o qwen-coder-16k extrai aprendizados granulares e popula a base vetorial automaticamente. O que foi descoberto hoje é contexto disponível amanhã.

19+ skills prontas para usar

Cada skill é um especialista, invocável direto no chat com /nome

/satu-debate

Debate técnico interativo com um arquiteto sênior. Questiona, propõe alternativas e gera prompt de implementação.

/code-review

Aprende com cada review feito no projeto. Quanto mais você usa, mais preciso fica. Analisa o diff e apresenta findings categorizados antes do PR.

/peer-arch

Debate N-way entre múltiplos Claude Codes em projetos diferentes. Alinhamento de contratos entre times.

/deep-debug

Auditoria profunda com mapa de dependências, observabilidade e prompt de solução. Escala quando /investigate-error falha.

/satu-work

Executa tasks do board autonomamente em paralelo. Sem perguntas: trabalha, valida, reporta done.

/prompt-apply

Materializa prompts de debate em agentes e tasks no board Nexus prontos para execução autônoma.

/round-table

Mesa redonda multi-LLM. Claude orquestra 4 modelos com papéis dinâmicos para segunda opinião arquitetural.

/investigate-error

Investiga erros de ferramentas no codebase, analisa causa raiz e salva o conhecimento automaticamente na base.

/review-knowledge

Revisão interativa da base de conhecimento. Aprova, edita, merge ou descarta entradas com curadoria humana.

/prompt-generator

Gera prompts profissionais otimizados para execução agêntica autônoma. Sessões persistidas no PostgreSQL.

/security-review

Review completo de segurança das mudanças do branch atual. Detecta vulnerabilidades antes do merge.

/satu-learning

Extrai aprendizados granulares de sessões via LLM. Popula a base de conhecimento com padrões, decisões e gotchas do projeto.

Board Nexus

Tasks que se executam sozinhas

O board Nexus transforma debates técnicos em tasks atribuídas a agentes especializados. O /satu-work all executa tudo em paralelo. Você revisita quando estiver pronto.

01

Debate → Prompt

Um debate técnico com /satu-debate gera um prompt estruturado com todas as tasks, dependências e critérios de aceitação.

02

Prompt → Board

/prompt-apply cria agentes especializados e popula o board Nexus com tasks priorizadas e prontas para execução.

03

Board → Done

/satu-work all executa todas as tasks em paralelo com worktrees isolados. Você revisa e faz merge quando terminar.

Stack técnica

Construído para rodar localmente

Zero dependência de cloud para funcionar. Todo o processamento — embeddings, learning, hooks — roda na sua máquina.

PostgreSQL 16 + pgvector

23 tabelas, 60+ índices. Armazena embeddings vetoriais para busca semântica nativa sem serviço externo.

FastAPI + Uvicorn

27 routers. Hook engine, Nexus board, RAG search e sessões de debate — tudo via API local em :4200.

Ollama local

bge-m3 (1024d) para embeddings. qwen-coder-16k para auto-learning ao final de cada sessão. Zero chamada externa.

Tailscale

Multi-device via VPN mesh. Mac, Linux ou qualquer device no mesmo tailnet privado sem configuração extra.

Skills & Hooks

19 skills invocáveis. 9 eventos de hooks determinísticos que disparam sem depender do LLM decidir chamar.

O que você ganha no dia a dia

Ganhos concretos, não promessas de IA

Horas → Minutos

Tasks que levam 4h de desenvolvimento viram um /satu-work all de 20 minutos. O agente escreve, testa e commita.

Conhecimento que não some

Cada sessão alimenta uma base vetorial. Na próxima, o contexto do projeto inteiro está disponível automaticamente.

Code review sem atrito

/code-review analisa o diff com regras aprendidas do projeto e apresenta findings categorizados antes do PR.

ROI mensurável

~$1.900/ano economizados em tokens. 94% das chamadas roteadas para Ollama local ou OpenRouter gratuito, sem comprometer qualidade.

Instalar o S.A.T.U.

Cole o token recebido do administrador para gerar o comando de instalação.

Informe o token para continuar

Requisitos

macOS ou Linux (Homebrew ou apt)
Claude Code CLI instalado e ativo
Token de acesso (solicite ao administrador)
Conexão com a internet durante a instalação