01 · Sobre a Nekobit
Software sob encomenda: sistemas de IA, agentes e automações.
Software sob encomenda, da concepção à entrega.
A Nekobit é uma empresa de desenvolvimento de software fundada em agosto de 2024, em Pouso Alegre (MG). É conduzida por Luca Stephan, AI Engineer, que acompanha cada projeto de ponta a ponta — sozinho ou com profissionais parceiros da mesma abordagem e ritmo.
Por que “Nekobit”?
Fundador Luca Stephan AI Engineer Ver ficha do jogador › Serviço 01 / 07
Vídeo e imagem para apresentar projetos, produtos e marcas.
Stack
Nano Banana
ElevenLabsCapCutNo portfólio
Manduzito vs eMilho Pastelzão — animação de luta Espaço São José — site do projeto de revitalização
Serviço 02 / 07
Sites de projeto e produtos web leves, rápidos e no ar.
Stack
Astro
Python
NodeNo portfólio
Espaço São José — site do projeto de revitalização Cardápio digital para uma casa de lámen Guia de presentes — Stardew Valley
Serviço 03 / 07
Modelos treinados, versionados e servidos por API.
Stack
scikit-learn
PyTorch
MLflow
FastAPI
Docker
RenderNo portfólio
Serviço 04 / 07
Gerar documentos e responder com base no conhecimento da empresa.
Stack
GPT-4o
Claude
DocsPythonNo portfólio
Motor RAG para geração de propostas técnicas exp. anterior Assistente RAG sobre a base de conhecimento da empresa exp. anterior
Serviço 05 / 07
Tirar os dados de onde estão e transformar em decisão.
Stack
Python
pandas
Streamlit
PlotlyLambdaAthenaNo portfólio
Camada de dados sobre um ERP sem API Acidentes na Rodovia Fernão Dias (BR-381) Plataforma serverless de analytics e forecast para CRM exp. anterior
Serviço 06 / 07
Tirar do time o trabalho manual e repetitivo.
Stack
HubSpot
Gmail
Sheets
Slack
ClickUpPythonNo portfólio
Relatório semanal de carteira por parceiro exp. anterior Régua de comunicação por etapa do funil exp. anterior Triagem inteligente de e-mail exp. anterior
Serviço 07 / 07
Atendimento, agendamento e cotação por voz e WhatsApp.
Stack
WhatsAppVapiElevenLabs
TwilioGPT-4o
CalendarNo portfólio
Agente conversacional autônomo com agendamento em tempo real exp. anterior Super-agente de atendimento para rede de restaurantes exp. anterior Recrutador por voz com IA exp. anterior
Vídeo e imagem para apresentar projetos, produtos e marcas.
Referências, fotos reais e roteiro ▶ Vídeo ou animação finalizados
Nano BananaSites de projeto e produtos web leves, rápidos e no ar.
Conteúdo e objetivo do projeto ▶ Site publicado, com domínio próprio
AstroPythonNodeModelos treinados, versionados e servidos por API.
Dados históricos do negócio ▶ Endpoint de predição versionado
scikit-learnPyTorchMLflowFastAPIGerar documentos e responder com base no conhecimento da empresa.
Documentos, transcrições e histórico ▶ Proposta ou resposta com a fonte citada
GPT-4oClaudeDocsTirar os dados de onde estão e transformar em decisão.
ERP, CRM, planilhas e fontes públicas ▶ Base consolidada, painéis e forecast
PythonpandasStreamlitPlotlyTirar do time o trabalho manual e repetitivo.
Eventos do CRM, e-mails e planilhas ▶ Relatórios, tarefas e mensagens disparados sozinhos
HubSpotGmailSheetsSlackAtendimento, agendamento e cotação por voz e WhatsApp.
A conversa do cliente ▶ Agenda marcada, cotação feita, lead no CRM
WhatsAppVapiElevenLabsTwilioRegras do jogo
Ferramentas que já usamos em produção ou em projetos publicados.
GPT-4o RAG Vapi Seedream Midjourney Twinmotion Drone 4K pandas PyTorch Plotly 
SQLite WhatsApp Slack Sheets Docs RocketReach 
LinkedIn Node 
Flask Render S3 QuickSight Claude ElevenLabs Seedance Kling Nano Banana CapCut Python scikit-learn MLflow Streamlit HubSpot Twilio Gmail Calendar ClickUp Apollo Astro FastAPI Docker Lambda Athena Contato
nekobit.io@gmail.comRazão social
Nekobit Desenvolvimento e Serviços em Informática Ltda.
CNPJ
57.255.208/0001-79
Fundação
Agosto de 2024
Sede
Pouso Alegre · MG
Atividade
Desenvolvimento de software sob encomenda
Obrigado por jogar!
▲ Voltar ao menu
02 · Portfólio
Trabalhos em destaque e corporativos.
Um prédio de 1910 no centro de Pouso Alegre apresentado como site — com a imagem e o vídeo do projeto produzidos do zero.
Nano BananaMidjourneyKlingTwinmotionCapCutElevenLabsDrone 4KPython
Cardápio digital de uma casa de lámen em São Paulo, em português, inglês e japonês, com filtros por tipo de prato.
Astro
Luta de 15 segundos no traço dos desenhos dos anos 1930, com personagens e cenário de Pouso Alegre.
PythonCapCut
GitHub Pages 5.905 acidentes e 298 mortes em relatório aberto, montado quando a concessionária desativou o canal que reportava em tempo real.
PythonpandasPlotly
GitHub Pages Aniversários, receitas, rotina por estação e busca reversa, bilíngue — com os dados gerados por pipeline determinístico a partir da wiki.
PythonNode
FastAPI Ranqueador de risco de cancelamento servido por API — o limiar de corte é parâmetro de negócio, não decisão do modelo.
Pythonscikit-learnPyTorchMLflowFastAPIDockerRender
O ERP de um varejo de carnes não tem API. Automatizei a extração das vendas e do financeiro e montei o painel e os relatórios em cima disso.
↳ 155 endpoints do ERP mapeados; o relatório que era montado à mão sai pronto em HTML, validado contra o original.
PythonpandasStreamlitLLMs and the Illusion of Rigor: implications on Global Asymmetry and AI Governance in the International System
Implications on Global Asymmetry and AI Governance in the International System.
GPT-4oClaude
TCC Um estudo eDSR do Projeto Gaia em português brasileiro — trabalho de conclusão de curso na FGV EAESP.
Automações, agentes e dados em produção de experiências anteriores à Nekobit — clientes e nomes omitidos por NDA.
Nenhum trabalho com esse filtro.
Site / projeto
O projeto de revitalização existia como planta e render, mas não como algo que um investidor ou um inquilino conseguisse enxergar. O site resolve isso, e a maior parte do trabalho está na produção visual: cerca de 3 GB de acervo, incluindo 236 segundos de drone 4K que nunca tinham sido abertos, viraram a espinha do material. A cena 3D do arquiteto (Twinmotion) cobria só o lote — a rua e a vizinhança não existiam em 3D —, então o entorno foi gerado com IA de imagem e animado em vídeo. A regra que fez isso funcionar: toda imagem nasce de uma foto real do imóvel ou de um render existente, nunca do zero, e com a referência certa anexada. Um erro real ilustra o porquê: pedir “a serra ao fundo” de cabeça teria posto montanha atrás do muro do vizinho — de dentro do lote não se vê serra nenhuma. Ir buscar a foto do lugar antes de escrever o prompt é o que separa a peça verossímil da bonita e errada.
Stack · HTML/CSS · Python · Twinmotion · Nano Banana · Midjourney/Flux · Kling · CapCut · ElevenLabs · drone 4K
Nano BananaMidjourneyKlingTwinmotionCapCutElevenLabsDrone 4KPythonSite / cardápio digital
O cliente abre o cardápio no celular, direto na mesa. Os pratos ficam organizados por categoria (ramen, hiyashi, mazemen, acompanhamentos, onigiri, sobremesas e bebidas), cada um com foto, descrição e preço. Dá para filtrar por com caldo, sem caldo, gelado, picante e vegetariano, e o site está em três idiomas: português, inglês e japonês.
Stack · Astro · site estático · PT/EN/JA
AstroAnimação / vídeo com IA
Um dragão-mandu contra um pastel, em frente à Catedral de Pouso Alegre, no traço dos desenhos dos anos 1930 (o mesmo de Cuphead). Os 15 segundos saíram numa tomada só no Seedance 2.0, com cada personagem preso a imagens de referência — frente, perfil e um quadro para cada golpe — para não mudar de cara no meio da luta. O cenário foi gerado à parte, a partir de uma foto real da Catedral: a primeira versão, em aquarela e em perspectiva diagonal, não combinava com o traço dos personagens. O HUD de jogo de luta (barras de vida, “ROUND 1”, golpes e “K.O.”) é desenhado por um script em Python e exportado com transparência; na montagem, o vídeo cai para 12 fps e ganha granulação e vinheta, como animação de época.
Stack · Seedance 2.0 (Higgsfield) · Seedream · Python (HUD) · CapCut
PythonCapCutDados abertos
A Fernão Dias liga São Paulo a Belo Horizonte. Até abril de 2026 a concessão era da Arteris, que mantinha um perfil ativo reportando acidentes em tempo real; com a transferência para a Motiva, esse canal saiu do ar. O relatório consolida a base datatran da PRF (uma linha por ocorrência) com indicadores, série temporal e mapas. O recorte do trecho é explícito, porque a BR-381 cobre duas rodovias diferentes em MG: UF == SP, ou UF == MG com km ≥ 480 — abaixo disso é o Vale do Aço. Reprodutível: baixar os CSVs da PRF e rodar um script.
Stack · Python · pandas · Plotly · GitHub Pages · dados abertos da PRF
PythonpandasPlotlySite / dados
Site estático sem build, com os dados isolados num único arquivo (data.js) que é a fonte de verdade: personagens, itens, receitas, rotinas e i18n. A pasta scripts/ guarda o pipeline em Python que gerou esse arquivo a partir da Stardew Valley Wiki — download de sprites, parsing determinístico de receitas, aniversários e rotinas, e auditoria dos presentes amados. Separar dados de apresentação é o que permite regerar tudo quando a wiki muda, sem tocar na interface.
Stack · HTML/JS sem build · Python (pipeline de dados) · GitHub Pages
PythonNodeMachine learning em produção
O artefato é um ranqueador, não um classificador: a pergunta do negócio não é “esse cliente vai cancelar?”, é “quem eu ligo primeiro?”. Isso determina a métrica (PR-AUC, independente de limiar) e faz do limiar de corte um parâmetro alterável sem retreinar nada — aqui, 0,29, derivado da economia do erro (R$ 194 por churner perdido contra R$ 62 por atenção desperdiçada). A rota /health declara versão, sha256 do artefato carregado, nº de features e limiar aplicado: um 200 que não diz qual modelo está no ar não serve de health check. A imagem linux/amd64 reproduz o PR-AUC do treino em macOS nos dez dígitos, com zero decisões trocadas, e o deploy só sai se o CI passar (autoDeployTrigger: checksPass) — entrega contínua sem integração contínua publicaria o que ninguém aprovou.
Stack · Python · scikit-learn · PyTorch · MLflow · FastAPI · Docker · Render
Pythonscikit-learnPyTorchMLflowFastAPIDockerRenderEngenharia de dados
O dono baixava relatórios do ERP na mão e colava num chat de IA para montar o que enviava aos sócios. O sistema faz esse caminho sozinho: um coletor autentica no ERP, baixa as cinco fontes que importam (vendas item a item, produtos, extrato, caixas e formas de pagamento) e guarda tudo; em cima disso rodam o painel e os relatórios. Cada coleta é gravada com a data em que foi lida e não sobrescreve a anterior — porque o ERP altera o histórico depois: o mesmo pedido devolveu saldos diferentes com 30 minutos de intervalo. Guardar a data da leitura é o que permite conferir qualquer número mais tarde.
Impacto. 155 endpoints do ERP mapeados; o relatório que era montado à mão sai pronto em HTML, validado contra o original.
Arquitetura
Stack · Python · sessão autenticada · pandas · Streamlit · snapshots versionados
PythonpandasStreamlitPesquisa · Governança de IA
Experimento de “primeira camada” com Gemini 2.5 Pro, ChatGPT-4o e Claude Opus 4: os modelos foram instruídos, pelas próprias interfaces de chat, a aprender e aplicar um modelo de decision-mapping (Guevara, 2019) ao caso empírico da governança global de IA. Os modos de falha foram distintos — substituição de tarefa, alucinação metodológica e, o mais relevante, uma “ilusão de rigor”: a saída mais competente simulou com sucesso a forma da escrita acadêmica, mas foi minada por falhas sistemáticas de evidência, com alta taxa de citações fabricadas, distorcidas e de baixa qualidade. O argumento é que essa ilusão é uma ameaça epistêmica mais perniciosa que o erro óbvio, porque transfere ao leitor o ônus da verificação forense — e que a falha não é meramente técnica, mas sintoma de um sistema global assimétrico, com lógica otimizada para plausibilidade em vez de profundidade analítica. Com Dr. Alfredo Juan Guevara Martinez e Profa. Dra. Luciana Monteiro-Krebs. Capítulo em edição para livro organizado pela PUC-RS.
Stack · Gemini 2.5 Pro · ChatGPT-4o · Claude Opus 4 · Relações Internacionais
GPT-4oClaudePesquisa · TCC
Um estudo eDSR do Projeto Gaia em português brasileiro — trabalho de conclusão de curso na FGV EAESP.
Stack · eDSR · LLMs · português brasileiro · FGV EAESP
Documentos & conhecimento (RAG) Experiência anterior
Cadeia de múltiplos steps: (1) ingestão de contexto via RAG sobre o histórico da conta e transcrições; (2) estruturação do esqueleto; (3) geração do conteúdo técnico (atributos de marca, requisitos, equipe); (4) revisão de tom de voz. O output sai em Markdown (formatação limpa) e é convertido dinamicamente para Google Docs, permitindo edição colaborativa antes da exportação para PDF.
Impacto. Tempo médio de elaboração de proposta: de 2–3 h para ~15 min (restante = revisão humana no Docs), mantendo personalização e tom de marca.
Arquitetura
Stack · RAG · LLM · Google Docs · Markdown→PDF · Python
GPT-4oDocsPythonAgentes de voz & WhatsApp Experiência anterior
Para uma concessionária de grande porte: canal primário no WhatsApp (captura imediata do lead) com fallback para voz. Tira dúvidas, detalha serviços e agenda revisões. O agendamento faz uma checagem de concorrência em tempo real na agenda da equipe (Google Calendar integrado ao CRM), retornando apenas os slots livres ao usuário — evitando double-booking.
Impacto. SLA de primeira resposta de horas para instantâneo (0 s); +15–25% na conversão para agendamento ao não deixar o lead esfriar.
Arquitetura
Stack · WhatsApp Business API · voz (ElevenLabs/Vapi) · Google Calendar · CRM
WhatsAppElevenLabsVapiCalendarHubSpotEngenharia de dados & BI Experiência anterior
Extração via Python serverless (AWS Lambda) na HubSpot API, ingestão em data lake (S3), consulta via Athena e visualização dupla: Streamlit para exploração em tempo real com o time e QuickSight para dashboards da diretoria. Monitora win-rate por ICP, coorte por indústria e pipeline velocity — ajustando o forecast pela probabilidade histórica de conversão de cada perfil, não pelo feeling do vendedor.
Impacto. Forecast de pipeline com ~80–85% de acurácia, substituindo decisão por intuição.
Arquitetura
Stack · AWS Lambda · S3 · Athena · QuickSight · Streamlit · HubSpot API · Python
StreamlitHubSpotPythonInteligência de reunião · Human-in-the-loop Experiência anterior
Um agente de transcrição alimenta um agente roteador multicanal. A extração roda em Claude 3.5 Sonnet (janela de contexto longa para transcrições) e a redação em GPT-4o. O fluxo registra action items e log no HubSpot, cria tarefa no ClickUp quando há entregável técnico, posta um resumo no Slack e gera rascunho de follow-up no Gmail. Nada é disparado sem aprovação: a confirmação acontece de forma assíncrona no Slack, com botões interativos (Aprovar disparo · Regerar · Editar no CRM).
Impacto. Tempo de follow-up e setup de tarefas por call: de 30–40 min para ~3 min, mantendo a personalização.
Arquitetura
Stack · Claude 3.5 Sonnet · GPT-4o · HubSpot · ClickUp · Slack · Gmail · Python
ClaudeGPT-4oHubSpotClickUpSlackGmailPythonAgentes de voz & WhatsApp Experiência anterior
Recrutador autônomo: conversa com o gestor no WhatsApp, liga para candidatos, transcreve, avalia e devolve a shortlist.
Stack · Python/Flask · Twilio · ElevenLabs · GPT · WhatsApp
PythonFlaskTwilioElevenLabsGPT-4oWhatsAppAgentes de voz & WhatsApp Experiência anterior
Core de voz de baixíssima latência (ElevenLabs + Vapi) e texto via WhatsApp Business API. A reserva aciona um webhook no sistema de gestão interno para travar a mesa e, em paralelo, dispara o convite via Google Calendar ao cliente.
Stack · Vapi · ElevenLabs · WhatsApp · Google Calendar · webhooks · Python
ElevenLabsWhatsAppCalendarPythonAgentes de voz & WhatsApp Experiência anterior
Conduz a cotação de seguro saúde por conversa, capturando dados e qualificando o lead no WhatsApp.
Stack · WhatsApp Business API · LLM · Python
WhatsAppGPT-4oPythonCRM & Revenue Ops Experiência anterior
Consolida os deals por parceiro (cliente, porte, indústria, valor, estágio) e envia automaticamente toda semana.
Stack · HubSpot API · Google Sheets · Gmail · Python
HubSpotSheetsGmailPythonCRM & Revenue Ops Experiência anterior
O nome no Google Sheets dispara a busca via RocketReach/Apollo (perfis, telefones diretos e e-mails corporativos validados) e o upsert na HubSpot API: cria a empresa se não existir, depois os contatos, tudo vinculado por ID. Antes de qualquer upsert, valida o domínio e gera hash do e-mail contra a base — garantindo integridade e evitando poluição do CRM.
Stack · Google Sheets · RocketReach/Apollo · HubSpot API · Python
SheetsRocketReachApolloHubSpotPythonCRM & Revenue Ops Experiência anterior
Mudança de estágio do deal dispara as ações de relacionamento da régua, sobre um funil bem estruturado.
Stack · HubSpot (workflows + API) · Python
HubSpotPythonE-mail & comunicação Experiência anterior
Via Gmail API: classificação multi-label por intenção (Dúvida Técnica, Comercial, Suporte, Spam) e prioridade (Alta/Média/Baixa). Para intenções comerciais mapeadas (ex.: cotação padrão), além de etiquetar, insere um rascunho de resposta altamente contextualizado na pasta Drafts.
Stack · Gmail API · LLM · Python
GmailGPT-4oPythonDocumentos & conhecimento (RAG) Experiência anterior
Assistente conversacional sobre a base interna; alimenta o motor de propostas e outros agentes.
Stack · RAG · LLM · Streamlit
GPT-4oStreamlitDados & scraping Experiência anterior
Varre fontes de ponta (DeepMind, Stanford HAI, Nature MI, Anthropic, NVIDIA…), normaliza e entrega base pesquisável.
Stack · Python · web scraping · Streamlit · SQLite
PythonStreamlitSQLiteDados & scraping Experiência anterior
Fetchers (LinkedIn, fontes de VC) e pipelines de estruturação de grandes bases para alimentar a prospecção.
Stack · Python · web scraping · data enrichment
PythonLinkedInRocketReachCloud & engenharia de custos Experiência anterior
Engine de precificação de infraestrutura: catálogo, motor de cenários e runner, com testes — para custos reproduzíveis.
Stack · Python · pricing engine · Oracle OCI · testes
PythonBack-office & planilhas Experiência anterior
Lê planilhas brutas e preenche os templates exigidos pelas seguradoras — batch/ETL com confiabilidade de dados.
Impacto. Economia de ~20–30 h operacionais/semana (≈1 FTE de data entry), com erros de digitação reduzidos a zero.
Stack · Python · pandas/openpyxl
Pythonpandas
AI Engineer · Automações · Pouso Alegre, BR
$ whoami
luca — AI Engineer: negócio + código
$ cat formacao.txt
$ cat conquistas.txt
★ Quadro de Honra · FGV EAESP — entre os 10 melhores alunos do semestre: 3º lugar (2020.2) e 9º lugar (2021.2)
$ ./construir --sob-medida
→ sistemas de IA · agentes · automações
→ entrada: dados como a empresa organiza ou armazena
→ fluxo: concepção ─▶ entrega, ponta a ponta
→ time: solo ou com profissionais da mesma abordagem e ritmo
✔ altamente personalizado ✔ prazo curto ✔ sem fricção de repasse
$ █
Código