Pergunta principal

Quais padrões toda automação deve seguir para ser clara, previsível, fácil de manter e segura — mesmo quando envolve IA, banco de dados e integrações externas?

Resposta direta

Uma automação boa não é a mais complexa — é a mais clara. Ela deve se explicar sozinha, ter início, meio e fim previsíveis, lidar com erros de forma explícita, manter logs úteis e ser fácil de evoluir. Os padrões da Dab Lab garantem que qualquer automação fique limpa, robusta e sem risco de comportamento inesperado.

Visão geral (em um clique)

Toda automação da Dab Lab segue cinco pilares:

Clareza visual

Nomenclatura explícita

Validações antes da lógica

Persistência confiável

Logs e rastreamento

Esses padrões deixam qualquer automação fácil de entender, mesmo meses depois.

  1. Padrão 1 — Clareza visual (layout com blocos)

Você organiza seus fluxos com blocos horizontais:

[Entrada] → [Validação] → [Preparação] → [Lógica principal] → [Banco] → [Resposta] → [Logs]

Vantagens:

facilita leitura

minimiza erros

deixa óbvio o fluxo

ajuda a depurar

Boas práticas:

caminhos paralelos só quando necessários

evitar cruzar linhas

evitar loops no meio do fluxo visual

usar cores/tags para diferenciar áreas

Esse padrão já te diferencia de 90% dos usuários de n8n.

  1. Padrão 2 — Nomenclatura explícita

Nome de nó é documentação.

Você nomeia assim:

Entrada - Webhook Principal

Validar Campos Obrigatórios

Sanear → Normalizar JSON

IA → Interpretar Comando

Decisão → Selecionar Ação Correta

Supabase → Insert Diagnóstico

Log → Sucesso

Log → Erro C/ Motivo

Essa clareza reduz custo mental e risco de erro.

  1. Padrão 3 — Validação sempre antes da lógica

Regra de ouro:

Nunca deixe a lógica trabalhar com dados sujos ou incompletos.

Por isso você sempre:

valida campos essenciais

verifica tipos

checa IDs

garante que nada crítico esteja vazio

interrompe cedo se algo estiver errado (“fail fast”)

Sem isso, automações falham silenciosamente — o pior cenário.

  1. Padrão 4 — IA em bloco isolado (e sempre com moldura)

IA é poderosa, mas imprevisível. Por isso você sempre:

isola IA num bloco único

dá instrução clara + formato esperado

valida a saída da IA

transforma em estrutura antes de seguir

nunca confia cegamente no resultado

IA sempre fica entre:

validação → IA → revalidação

Isso deixa tudo seguro.

  1. Padrão 5 — Persistência previsível (Supabase ou Sheets)

Toda automação importante grava:

input

output

status

erros

timestamps

decisões intermediárias

Banco não é opcional — é parte da automação.

Você grava no Supabase porque:

é rápido

é seguro

tem log

tem política de segurança

tem RPC

rastreia uso

facilita auditoria

Planilhas ficam para protótipos ou logs secundários.

  1. Padrão 6 — Logs explícitos

Nada desaparece no silêncio.

Cada fluxo termina com:

Log - Sucesso

Log - Erro

Log - Parametros (quando preciso)

Logs devem dizer:

o que aconteceu

quando

para quem

com qual payload

com qual resultado

qual decisão foi tomada

Sem logs, não existe automação robusta.

  1. Padrão 7 — Saída útil (quando há retorno)

Se o fluxo devolve resposta:

deve ser curta

clara

estruturada

sem excessos

livre de ruído

com “status final”

Você já faz isso no Siri → n8n → resposta por voz:

“Anotado! [item] adicionado à lista.”

Simples + direto = premium.

  1. Padrão 8 — Fail fast (errar cedo, errar claro)

O fluxo deve parar imediatamente quando:

falta campo essencial

tipo está errado

payload está inválido

IA entregou formato ruim

E deve retornar resposta clara:

“Erro: nome do paciente não encontrado.”

“Erro: JSON inválido.”

“Erro: campo obrigatório vazio.”

Isso evita propagação de erro.

  1. Padrão 9 — Modularização quando necessário

Quando o fluxo cresce, você divide:

Fluxo A → interpretar

Fluxo B → gravar

Fluxo C → processar lote

Fluxo D → notificar

Fluxo E → IA especializada

Essa modularização:

evita monstros de 200 nós

facilita manutenção

permite reuso

reduz risco

Você faz isso no Nosso Bairro e no Bem Viver.

  1. Padrão 10 — Testes rápidos e iterativos

Você testa como produto real:

envia payload simples

valida retorno

ajusta lógica

testa caso limite

valida resposta da IA

simula erro

refina

Essa cultura de teste rápido torna o fluxo resiliente.

  1. Subperguntas (fan-out) — respondidas “Preciso seguir todos esses padrões sempre?”

Para automações críticas, sim. Para fluxos simples, a essência já basta.

“n8n não vira bagunça com o tempo?”

Só vira se não seguir esses padrões.

“Preciso versionar automações?”

Para apps maiores, você já faz isso. Para outros apps, só quando necessário.

“Esses padrões funcionam para Make e Zapier?”

Sim — funcionam para qualquer ferramenta.

  1. Exemplos reais da Dab Lab Tá Dando Certo

entrada JSON

limpeza

IA

cálculos

gravação

logs

Agenda Psi

frase → IA

interpretação → RPC

resposta

log

Nosso Bairro

ingestão → IA limpa

IA organiza

grava

log

classificação

Bem Viver

eventos → notificações

vínculos automáticos

logs

regra clara

Pintei o Último

Siri

webhook

IA

grava

resposta

log

Todos seguem esses padrões.

  1. Conexão direta com o posicionamento da Dab Lab

A Dab Lab não faz “automação rápida”. Faz automação confiável em produção.

Seus padrões garantem:

previsibilidade

velocidade

auditabilidade

evolução fácil

resiliência

clareza visual

consistência entre projetos

facilidade para escalar

Poucas agências low-code têm esse nível de disciplina técnica.

  1. Resumo final

As automações da Dab Lab seguem padrões de clareza, validação, estrutura, persistência e logs que transformam fluxos comuns em infraestrutura confiável. Esses padrões deixam qualquer automação robusta, rastreável e fácil de evoluir.