Skip to content

Sprint 1 - Planejamento e Aprofundamento Técnico

Período: 31/03/2026 a 02/04/2026

Descrição

Após a Sprint 0 (focada em conceitos gerais), a equipe reuniu-se para definir formalmente a metodologia ágil, a arquitetura do software e os papéis do time. A equipe percebeu a necessidade de aprofundar os estudos nas tecnologias e frameworks específicos que sustentarão o ContraDito. Nesta Sprint, o foco foi a pesquisa e validação de ferramentas em áreas-chave: IA, Infraestrutura, Documentação, Frontend e Backend.

Objetivos e Decisões

  • Metodologia e Arquitetura: Adoção do framework Scrum para gestão e padrão Pipe-and-Filter para o processamento de dados.
  • Papéis do Scrum:
    • Scrum Master: @henriquemendeselias
    • Product Owner: @jot4-ge
  • Banco de Dados: Início da modelagem e estratégias para a base de dados.
  • Estudos Técnicos: Mapear consumo de APIs, Docker, MkDocs, Frameworks web, Frontend (Vercel, Atomic Design) e IA (NLP, Deep Learning, Bertimbau).

Backlog da Sprint

As tarefas de estudo foram distribuídas de acordo com os setores de cada membro:

Tarefa / Issue Responsável Status
Estudo e consumo de APIs governamentais @jot4-ge (João) [x] Concluído
Estudo de infraestrutura com Docker @lucasaraujoszz (Lucas) [x] Concluído
Estudo e setup do MkDocs @matheus0346 (Matheus) [x] Concluído
Estudo de Frameworks (Pesquisa de utilidade) @henriquemendeselias (Henrique) [x] Concluído
Estudo de Frontend (Tecnologias e Bibliotecas) @G2SBiell (Portacio) [x] Concluído
Estudo de IA (NLP, Deep Learning e Machine Learning) @luizhtmoreira (Luiz) [x] Concluído

Reuniões

Sprint Planning

  • Data: 31/03/2026
  • Horário: 21:00 às 22:00
  • Local: Discord
  • Participantes: Henrique, Luiz, Matheus, João, Lucas e Gabriel.
  • Ata: Definimos as bases do projeto (Scrum e Pipe-and-Filter). Discutimos preliminarmente a modelagem do banco de dados e dividimos o escopo de pesquisa técnica para garantir que cada membro domine a tecnologia da sua respectiva frente de atuação antes de iniciar a codificação.

Sprint Review e Retrospectiva

  • Ata: Todos os membros concluíram suas pesquisas. O estudo do modelo Bertimbau para NLP e a definição do Atomic Design para o frontend deram muita clareza técnica ao projeto.