What is Qualia, in one line?

A company brain with hands: a shared memory of how your studio actually works, plus a workforce of specialist agents that read it, decide, and do the work.

Game publishers, game and app studios, and multi-product companies operating several apps with a small team.

How is this different from an AI agent framework or a chatbot?

Frameworks give you building blocks. Chatbots answer questions. Qualia is the operating layer on top: shared portfolio memory, specialist agents, and an approval-first workflow that ships real changes across your stack.

Do the agents act on their own, or do I approve every step?

By default, approval is the step that ships. Autonomy is a ladder: task types with a proven approval record can be promoted to run unsupervised, and demoted anytime.

What does Qualia connect to?

Repos, ticketing, analytics, ad platforms, Sentry, Slack, storefronts. Read-only by default; write access is scoped per agent and per task type.

How is my data handled?

Read-only access by default, action log for every write, reversible operations, and no training on your data.

How do I get started?

Book a demo. We map your portfolio, plug in the memory, and run a first task under approval within the first week.

Does the AI actually write good fixes?

For simple fixes (null checks, type coercion, missing imports), yes. For complex fixes, the AI should flag uncertainty rather than produce confident wrong fixes.

Can I use this alongside Cursor or Claude Code?

Yes. Most portfolio operators use Cursor for interactive coding and an AI teammate for autonomous triage.

What if the AI opens too many PRs?

Configure the filter to only trigger above a threshold. Iterate weekly.

Does this replace engineers?

No. It replaces engineer time spent on triage.

How much does this cost?

Portfolio-priced products include this as one capability. Dedicated bug-fixing products price per-fix or per-repo.

What if I only have one product?

A single-repo tool might be enough. Portfolio scope matters at 3+ products.

How long before it's useful?

Days for first PRs. Weeks for filter calibration. Months for the feedback loop to make it consistently better than a mid-level engineer at triage.

Início › IA que elabora PRs a partir de erros

Guia · Engenharia autônoma

IA que elabora pull requests a partir dos seus relatórios de erros

Por Doğan Turan, Co-fundador, Qualia · Atualizado em 2 de agosto de 2026

TL;DR. Quando um erro é acionado em produção (Sentry, Rollbar, agregador de logs), a maioria das equipes faz a triagem manualmente: lê o stack trace, encontra o arquivo, entende o contexto, escreve a correção, abre o PR. Um colega de equipe de IA que faz tudo isso automaticamente e entrega um PR revisável em vez de um alerta reduz drasticamente o seu backlog de bugs. Em 2026, três opções oferecem isso: Qualia (escopo de portfólio, um colega de equipe de IA em todos os produtos), Viktor (como parte de sua função de engenheiro) e configurações DIY em Cursor ou Claude Code mais automação personalizada.

Última atualização: 2 de agosto de 2026

O fluxo de trabalho pelo qual você realmente está pagando.

A triagem manual de bugs em 2026 se parece com isto:

Um alerta do Sentry é disparado.
Alguém recebe a notificação (espera até de manhã se for fora do horário comercial).
O engenheiro abre o Sentry, lê o rastreamento de pilha, abre a base de código.
Lê o código circundante para entender o que está acontecendo.
Se a correção for óbvia, a escreve.
Caso contrário, abre o Slack para encontrar quem mexeu neste arquivo pela última vez.
Abre um PR com contexto.
Mescla.

Melhor cenário: 30 minutos por erro. Cenário realista para um operador de portfólio: 2 horas por erro, porque "abre a base de código" envolve carregar contexto em um produto que você não vê há semanas.

Para 15 produtos com dezenas de erros por dia, este é um cargo de tempo integral. Ou é um backlog que cresce a cada semana.

O que um colega de equipe de IA faz em vez disso.

Um alerta do Sentry é disparado.
O colega de equipe de IA lê o alerta, o rastreamento de pilha, o código circundante, o git blame, os commits recentes e o contexto do Slack.
Determina: bug real ou ruído? (Filtra testes instáveis, falhas de API de terceiros, duplicatas conhecidas.)
Se for um bug real: elabora a correção, abre um PR na branch correta, adiciona contexto à descrição do PR, marca o revisor.
O engenheiro revisa (geralmente de 5 a 20 linhas), aprova ou edita.
Mescla.

Economia de tempo: 90% para correções simples, 60% para correções complexas.

Em escala de portfólio, esta é a diferença entre "temos triagem de bugs dedicada" e "enviamos as correções assim que chegam". Veja operações autônomas para o padrão mais amplo.

O que procurar em uma IA que elabora PRs.

1. Lê o código real, não apenas o erro. Produtos que só veem a mensagem de erro produzem correções alucinadas.
2. Lê o histórico do git. Quem mexeu neste arquivo pela última vez? Produtos sem conhecimento de git reintroduzem bugs já corrigidos.
3. Usa os padrões de PR da sua equipe. Mensagens de commit descritivas, testes onde necessário.
4. Filtra o ruído. Nem todo alerta é um bug real.
5. Ciente do portfólio, não do repositório. Para um único produto, qualquer IA de codificação (Cursor, Claude Code, Codex) funciona. Para um portfólio de mais de 5 produtos, a IA precisa entender qual produto, qual repositório, qual equipe.
6. Lida com PRs falso-positivos graciosamente. Fechar PRs errados deve ser um clique.

Produtos que fazem isso em 2026.

Qualia

Colega de equipe de IA com escopo de portfólio. Lê Sentry em todos os seus produtos e elabora PRs para os repositórios certos. Construído para equipes de 2 a 10 pessoas executando de 3 a 20 produtos.

Viktor

Parte de sua função de funcionário de IA "engenheiro". Mais forte para equipes que desejam um engenheiro de IA nomeado por equipe. Não tem escopo de portfólio. Veja Qualia vs Viktor.

Cursor / Claude Code mais automação personalizada

Configuração DIY. Funciona se você tiver tempo de engenharia para construí-lo.

Sentry AI Autofix

Beta próprio do Sentry. Limitado ao Sentry, vinculado ao roteiro desse produto.

GitHub Copilot Workspace

Bom para correções sugeridas; requer um humano para iniciar. Não autônomo.

Devin / Cognition

Agente de codificação autônomo de uso geral. Exagerado para a maioria dos fluxos de trabalho de elaboração de PR.

Como avaliar antes de se comprometer.

Passo 1. Escolha 10 erros reais do Sentry dos últimos 30 dias. Misture simples e complexos.
Passo 2. Alimente cada um ao colega de equipe de IA. Peça para ele elaborar um PR.
Passo 3. Avalie cada PR: correção, completude, convenção, contexto.
Passo 4. Compare entre produtos. Um produto que acerta 8 de 10 e lida com os outros 2 graciosamente é melhor do que um que acerta 10 de 10 em erros simples, mas alucina em erros complexos.

Erros comuns.

Implantar sem um portão de revisão. Nunca permita que PRs elaborados por IA sejam mesclados automaticamente.
Não conectar a IA ao histórico do git. Uma IA que só vê o erro reintroduz bugs já corrigidos.
Filtrando de forma muito agressiva. "Apenas bugs reais" perde casos de borda. "Tudo" é ruído. Itere por 2 semanas.
Assumindo escopo de portfólio de um produto com escopo de repositório. Ferramentas de repositório único (Cursor, Copilot) não lidam nativamente com "qual produto, qual repositório".

Perguntas frequentes.

A IA realmente escreve boas correções?

Para correções simples (verificações de nulo, coerção de tipo, importações ausentes), sim. Para correções complexas, a IA deve sinalizar incerteza em vez de produzir correções erradas e confiantes.

Posso usar isso junto com Cursor ou Claude Code?

Sim. A maioria dos operadores de portfólio usa o Cursor para codificação interativa e um colega de equipe de IA para triagem autônoma.

E se a IA abrir muitos PRs?

Configure o filtro para acionar apenas acima de um limite. Itere semanalmente.

Isso substitui engenheiros?

Não. Isso substitui o tempo que os engenheiros gastam com triagem.

Quanto custa?

Produtos com preço de portfólio incluem isso como uma capacidade. Produtos dedicados à correção de bugs têm preço por correção ou por repositório.

E se eu tiver apenas um produto?

Uma ferramenta de repositório único pode ser suficiente. O escopo do portfólio importa a partir de 3 produtos.

Quanto tempo até ser útil?

Dias para os primeiros PRs. Semanas para a calibração do filtro. Meses para o ciclo de feedback torná-lo consistentemente melhor do que um engenheiro de nível médio na triagem.