Brainstorm OktoLabs - Produtização do Ecossistema Okto

Contexto

Sessão de brainstorm para avaliar o estado atual do projeto OktoLabs/OmniFlow e definir estratégia de produtização, incluindo MVP e evoluções futuras.

Identidade de Marca

Aspecto	Valor
Empresa	OktoLabs
Domínio	oktolabs.ai
Ecossistema	Okto
IDE	Okto Studio
CLI	Okto CLI
Codenome interno	OmniFlow (legado)

1. Visão Geral do Projeto

O Ecossistema Okto é uma plataforma completa de orquestração de workflows com AI Agents desenvolvida pela OktoLabs. O ecossistema é composto por 30+ repositórios organizados em camadas:

Arquitetura em Camadas

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      FRONTENDS (Camada 7)                       │
│  omni_flow_react_ide (IDE Visual) │ omni_flow_front (Streamlit) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    REACT SDKs (Camada 8)                        │
│    omni_flow_engine_react_sdk │ omni_flow_chat_react_sdk        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        BFF (Camada 5)                           │
│              omni_flow_bff (Porta 8080)                         │
│         Ponto de entrada único para o frontend                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  AUTHORIZATION (Camada 3)                       │
│  omni_flow_pdp (8020) │ omni_flow_user_service (8010) │         │
│                  omni_flow_orn_registry (8006)                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│               GATEWAYS WebSocket (Camada 2)                     │
│  engine_websocket (8765) │ chat_websocket (8766) │              │
│  workflow_persistence_api (8000) │ metrics_api (8003)           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   CORE LIBS (Camada 1)                          │
│  omni_flow_universal_adapter │ omni_flow_engine │               │
│              omni_flow_chat_component                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           CLI                                   │
│                    omni_flow_cli                                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

2. Estado Atual das Features

2.1 IDE Visual (omni_flow_react_ide) - Maturidade: MÉDIO-ALTO

Componentes/Nodes Disponíveis (28 tipos)

Categoria	Nodes	Descrição
Estrutura	START, END	Controle de fluxo
IA	AI_AGENT, AI_SINGLE_QA, AI_TOOL	Agentes e Q&A
Código	CODE_TOOL, CODE_ENTITY, COMMAND_EXECUTOR	Execução Python/Shell
Dados	CONCATENATOR, ROUTER, CONDITIONAL	Processamento
Cognitivas	THINK_TOOL, DEEP_THINK_TOOL, CONSENSUS_TOOL	Raciocínio
Arquivos	READ_FILE, WRITE_FILE, SEARCH_IN_FILES, APPLY_DIFF, FILE_DIFF	Operações I/O
Integração	FETCH_URL, MCP_TOOL, SKILL_TOOL	APIs externas
Knowledge	PINECONE_CONNECTOR, WEAVIATE_CONNECTOR	Vector DBs
Controle	ENTITY_INJECTION, WORKFLOW_ENTITY, SHARED_DATA	Sub-workflows

Features da IDE

Edição:

Drag-drop de componentes
Edição de propriedades em tempo real
27 tipos de campos com validação
Code syntax highlighting (Monaco)
Multi-file editing
Undo/Redo ilimitado
Auto-save com persistência

Execução:

Run de workflows
Real-time event streaming
Shared data injection
Execution cancel
Error handling com retry

Análise:

Métricas (latency, throughput, tokens)
Charts (bar, pie, time-series)
Distributed tracing (Jaeger)
Token usage tracking

A/B Testing:

Modal dedicado para teste comparativo
Execução paralela de workflows

Gerenciamento:

Workflow CRUD
Versionamento com changelog
Folder organization
Multi-tenant (realm/team/project)

Segurança:

Secrets management via ORN
Workflow policies
Role-based access (ABAC)

2.2 CLI (omni_flow_cli) - Maturidade: BETA FUNCIONAL

Modos de Operação (5)

Modo	Comando	Status
Conversacional TUI	`okto --workflow x.json --conv`	✅ Completo
One-Shot	`okto --workflow x.json --input-text "..."`	✅ Completo
API HTTP	`okto --api --models x.json`	✅ Funcional
WebSocket	`okto --ws`	✅ Funcional
MCP Server	`okto --mcp --models x.json`	✅ Funcional

Comandos In-Chat

/exit, /quit   - Sair
/clear         - Limpar histórico
/save          - Salvar conversa
/usage         - Estatísticas de tokens
/workflow <p>  - Trocar workflow
/sessions      - Listar sessões
/resume        - Retomar sessão
/new           - Nova sessão
/cancel        - Cancelar execução

Features do CLI

Interface TUI moderna (Textual)
Multiline input (Enter=enviar, Ctrl+E=newline)
Syntax highlighting (Rich)
Autenticação Clerk OAuth
Gerenciamento de sessões
Suporte a múltiplos LLMs
CallbackBus para eventos em tempo real

2.3 Provedores LLM Suportados

Provider	Modelos	Status
OpenAI	GPT-4o, GPT-4-turbo, GPT-3.5	✅
Anthropic	Claude 3.5/3 Sonnet, Opus	✅
Google	Gemini 1.5 Pro/Flash	✅
Ollama	Llama, Mistral (local)	✅
Mistral	Mistral Large, Medium	✅
LiteLLM	Proxy universal	✅

3. Análise de Gaps e Melhorias

3.1 Pontos Fortes (Diferenciais)

Arquitetura Modular - 30+ repos bem organizados
IDE Visual Completa - 28 tipos de nós, A/B testing
CLI Profissional - 5 modos de operação
Multi-LLM - Suporte a 6+ provedores
Observabilidade - Prometheus + Jaeger built-in
Segurança ABAC - Enterprise-ready
MCP Integration - Funciona com Claude Desktop

3.2 Gaps Identificados

Área	Gap	Prioridade
Onboarding	Falta tutorial/wizard inicial	ALTA
Templates	Poucos workflows pré-prontos	ALTA
Marketplace	Não existe compartilhamento	MÉDIA
Pricing/Billing	Não implementado	ALTA (para SaaS)
Testes	Cobertura pode melhorar	MÉDIA
Docs Públicas	Documentação dispersa	ALTA
Landing Page	Não existe	ALTA

4. Proposta de MVP - Detalhamento Completo

Definição do MVP

Objetivo: Disponibilizar a plataforma para early adopters que querem criar e executar workflows de IA visualmente.

Público-alvo prioritário:

Desenvolvedores - Querem produtividade com LLMs
Consultores/Agências - Criam soluções para clientes
Times de produto - Automatizam sem depender de devs

Critério de sucesso:

Primeiro workflow funcional em < 5 minutos
Zero configuração de infra para começar
Documentação auto-suficiente

Features do MVP - Breakdown Completo

Bloco 1: O que já está pronto ✅

Feature	Componente	Status	Observação
Editor visual de workflows	IDE	✅	28 tipos de nós
Execução de workflows	IDE + Engine	✅	Real-time events
Multi-provider LLM	Universal Adapter	✅	6+ providers
Salvar/Carregar workflows	Persistence API	✅	Versionamento
Autenticação	Clerk	✅	OAuth pronto
CLI completo	CLI	✅	5 modos
A/B Testing	IDE	✅	Comparativo
Métricas	IDE	✅	Prometheus
Tracing	Engine	✅	Jaeger
MCP Server	CLI	✅	Claude Desktop
Segurança ABAC	PDP	✅	Enterprise-ready

Bloco 2: O que precisa ser criado ❌

2.1 Landing Page

Tarefa	Descrição	Esforço
Design	Layout, cores, copy	2-3 dias
Hero Section	Tagline + demo GIF	1 dia
Features Section	6 features principais	1 dia
Pricing Section	Tabela de planos	1 dia
CTA + Signup	Integrar com Clerk	1 dia
Deploy	Vercel/Netlify	0.5 dia

Stack sugerida: Next.js + Tailwind + Framer Motion Esforço total: 5-7 dias

Conteúdo da Landing (oktolabs.ai):

Hero: "Build AI Agents visually. Run them anywhere."
Subhead: "Okto Studio - The visual IDE for AI workflows with built-in observability"

Products:
• Okto Studio - Visual editor for AI workflows
• Okto CLI - Terminal power for your workflows

Features:
1. Visual Editor - Drag-drop 28+ node types
2. Multi-LLM - OpenAI, Claude, Gemini, Ollama
3. CLI Power - Run workflows from terminal with Okto CLI
4. A/B Testing - Compare agent performance
5. Enterprise Security - ABAC built-in
6. Observability - Metrics & tracing included

CTA: "Start building for free" → Signup

2.2 Onboarding Wizard

Tarefa	Descrição	Esforço
Flow design	4-5 steps máximo	1 dia
Step 1: Welcome	Nome, uso pretendido	0.5 dia
Step 2: API Key	Configurar OpenAI/outro	1 dia
Step 3: Template	Escolher template inicial	0.5 dia
Step 4: Run	Executar primeiro workflow	0.5 dia
Step 5: Next	Sugestões de próximos passos	0.5 dia
Persistência	Salvar progresso	0.5 dia

Esforço total: 4-5 dias

Flow do Onboarding:

1. Welcome
   "What will you build?"
   [ ] Chatbot
   [ ] Data Pipeline
   [ ] AI Agent
   [ ] Just exploring

2. API Setup
   "Connect your LLM"
   [OpenAI] [Anthropic] [Gemini] [Ollama]
   API Key: [____________]
   [Test Connection]

3. Choose Template
   Based on step 1, show relevant template
   [Preview] [Use This]

4. First Run
   "Let's run it!"
   [Input field]
   [Run] → Shows output

5. What's Next
   - "Add more nodes"
   - "Try the CLI"
   - "Read the docs"

2.3 Templates Iniciais (3)

Template 1: Simple Chatbot

START → AI_SINGLE_QA (GPT-4) → END

Nodes: 3
Complexidade: Básica
Tempo para rodar: 30 segundos
Caso de uso: Q&A simples

Template 2: Agent with Tools

START → AI_AGENT → CODE_TOOL (calc) → CODE_TOOL (search) → END

Nodes: 5
Complexidade: Média
Tempo para rodar: 1-2 minutos
Caso de uso: Agente que usa ferramentas

Template 3: Data Pipeline

START → FETCH_URL → CODE_TOOL (parse) → AI_SINGLE_QA (summarize) → END

Nodes: 5
Complexidade: Média
Tempo para rodar: 1-2 minutos
Caso de uso: Buscar dados, processar, resumir

Esforço total templates: 5-6 dias

2.4 Documentação Getting Started

Documento	Conteúdo	Esforço
Quick Start	5 min para primeiro workflow	1 dia
IDE Overview	Tour pela interface	1 dia
CLI Guide	Instalação + comandos básicos	1 dia
Node Reference	Docs dos 10 nós principais	2 dias
FAQ	10 perguntas frequentes	0.5 dia
Troubleshooting	Erros comuns	0.5 dia

Stack sugerida: Docusaurus ou GitBook Esforço total: 6-7 dias

2.5 Deploy da IDE

Tarefa	Descrição	Esforço
Escolher stack	AWS/GCP/Vercel	0.5 dia
Setup infra	VPC, DNS, certificados	1-2 dias
Deploy BFF	API gateway	1 dia
Deploy Engine WS	WebSocket server	1 dia
Deploy IDE	Frontend React	0.5 dia
Deploy Persistence	Database + API	1 dia
Monitoring	Prometheus + Grafana	1 dia
Testes	Smoke tests	1 dia

Esforço total: 7-9 dias

Cronograma MVP

Semana 1-2: Fundação
├── [ ] Definir stack de deploy
├── [ ] Setup ambiente de staging
├── [ ] Iniciar landing page design
└── [ ] Iniciar estrutura de docs

Semana 3-4: Landing + Templates
├── [ ] Finalizar landing page
├── [ ] Criar 3 templates
├── [ ] Testar templates
└── [ ] Deploy landing

Semana 5-6: Onboarding + Docs
├── [ ] Implementar onboarding wizard
├── [ ] Escrever documentação core
├── [ ] Integrar onboarding na IDE
└── [ ] Review de UX

Semana 7-8: Deploy + Polish
├── [ ] Deploy completo da stack
├── [ ] Testes end-to-end
├── [ ] Fixes de bugs
├── [ ] Soft launch interno
└── [ ] Coletar feedback

Esforço Total MVP

Bloco	Esforço
Landing Page	5-7 dias
Onboarding Wizard	4-5 dias
3 Templates	5-6 dias
Documentação	6-7 dias
Deploy	7-9 dias
Buffer (bugs, imprevistos)	5-7 dias
TOTAL	32-41 dias úteis (~6-8 semanas)

Critérios de "Done" para MVP

Landing page live com signup funcionando
IDE acessível em URL pública
3 templates disponíveis no onboarding
Primeiro workflow executável em < 5 min
CLI instalável via pip
Docs básicas publicadas
Monitoramento ativo (uptime, erros)
5 usuários internos testaram com sucesso

5. Evoluções Propostas

EV01 - Colaboração e Compartilhamento

Objetivo: Permitir que times trabalhem juntos e compartilhem workflows

Feature	Descrição
Workspace compartilhado	Múltiplos usuários no mesmo projeto
Comentários em nodes	Discussão inline
Histórico de alterações	Quem mudou o quê
Export/Import avançado	ZIP com dependências
Template Gallery	Galeria pública de templates

Prós:

Aumenta stickiness (difícil sair após colaborar)
Viral loop natural (convida colegas)
Templates aceleram adoção de novos usuários
Baixo risco técnico (features bem conhecidas)

Contras:

Não gera receita diretamente
Complexidade de permissões e conflitos
Requer infra de real-time (WebSocket já existe)

Esforço estimado: Médio (4-6 semanas)

EV02 - Monetização e Enterprise

Objetivo: Modelo de negócio sustentável

Feature	Descrição
Planos e Pricing	Free, Pro, Enterprise
Billing integration	Stripe
Usage metering	Contagem de execuções/tokens
SSO/SAML	Enterprise auth
Audit logs	Compliance
Private cloud	Self-hosted option

Prós:

Receita recorrente (SaaS)
Valida product-market fit com dinheiro real
Enterprise features abrem mercado B2B
Métricas de uso guiam desenvolvimento

Contras:

Distrai do produto (tempo em billing, suporte)
Pode limitar adoção inicial se muito cedo
SSO/SAML são complexos de implementar
Self-hosted requer documentação extensiva

Esforço estimado: Alto (6-10 semanas)

EV03 - Integrações e Extensibilidade

Objetivo: Expandir o ecossistema

Feature	Descrição
Plugin system	Custom nodes
Webhook triggers	Execução via HTTP
Scheduling	Cron jobs
Zapier/Make integration	Conexão com automações
VS Code extension	Edit workflows no VS Code

Prós:

Webhooks são pedido comum (alto valor)
Plugin system cria comunidade
Zapier/Make trazem tráfego orgânico
Scheduling resolve caso de uso importante

Contras:

Plugin system é complexo de fazer bem
Zapier/Make requerem parceria ou tempo
Scheduling precisa de infra de jobs
Fragmentação se mal implementado

Esforço estimado: Médio-Alto (5-8 semanas para core)

EV04 - IA Avançada

Objetivo: Features de IA de próxima geração

Feature	Descrição
Workflow generation	IA cria workflow a partir de prompt
Auto-optimization	Sugestões de melhoria
Evaluation framework	Benchmark de qualidade
Fine-tuning integration	Treinar modelos custom

Prós:

Diferencial competitivo forte
"Wow factor" para demos
Reduz barreira de entrada
Alinhado com tendência do mercado

Contras:

Difícil fazer bem (qualidade inconsistente)
Custo de tokens para o provedor
Pode gerar expectativas irreais
Requer muita iteração

Esforço estimado: Alto (8-12 semanas para MVP de geração)

6. Análise Comparativa de Cenários

Cenário A: Product-Led Growth (PLG)

Estratégia: Produto gratuito atrai usuários, upgrade para pago

MVP (gratuito) → Templates → Colaboração (EV01) → Monetização (EV02)

Prós:

Adoção rápida, base grande de usuários
Feedback abundante para iterar
Viral loop com colaboração
Menor custo de aquisição

Contras:

Receita demorada
Muitos usuários free que nunca pagam
Infra custa antes de monetizar
Difícil converter enterprises

Ideal para: Competir com ferramentas como n8n, Langflow

Cenário B: Sales-Led Growth (Enterprise First)

Estratégia: Foco em vendas B2B desde o início

MVP → Monetização (EV02) → Enterprise Features → Integrações (EV03)

Prós:

Receita mais rápida
Contratos maiores (annual)
Menos usuários, menos suporte
Valida willingness-to-pay cedo

Contras:

Ciclo de vendas longo
Requer SDRs/AEs
Features enterprise antes de PMF
Menos feedback de mercado amplo

Ideal para: Competir com ferramentas enterprise como LangSmith

Cenário C: Developer-First (API/CLI)

Estratégia: Foco em desenvolvedores, CLI e API primeiro

CLI Polish → API (EV03 parcial) → Docs → Comunidade → Monetização

Prós:

Devs são influenciadores
Word-of-mouth forte
Open-source possível
Ecossistema de plugins

Contras:

Mercado menor inicialmente
Devs são exigentes
Difícil monetizar dev tools
Competição forte (LangChain, etc.)

Ideal para: Se diferenciar via CLI e experiência dev

Cenário D: Híbrido (Recomendado)

Estratégia: PLG com foco em devs, upsell enterprise

MVP + CLI → EV01 (Templates) → EV03 (Webhooks) → EV02 (Billing)

Prós:

Atrai devs (influenciadores)
Templates aceleram adoção
Webhooks geram uso real
Monetização quando há tração

Contras:

Faz um pouco de tudo
Precisa priorizar bem
Risco de perder foco

Por que recomendado:

Aproveita os assets existentes (CLI + IDE)
Valida com uso real antes de cobrar
Colaboração cria lock-in natural

7. Análise de Pricing Detalhada

Benchmark de Mercado

Concorrente	Modelo	Free Tier	Entrada	Enterprise
Flowise	Execuções	100 pred/mês	$35/mês (10k)	Custom
n8n	Execuções	Self-host	$24/mês	Custom
Dify	Híbrido	Self-host	Variável	Custom
Langflow	Self-host	Open-source	N/A	DataStax

Insight: Mercado pratica entre $24-35/mês para tier inicial

Opção 4: Híbrido Inteligente (RECOMENDADO)

Filosofia: Base por tier + uso elástico

Tier	Base	Execuções Incluídas	Excedente	Features
Free	$0	200/mês	N/A	2 workflows, 1 usuário
Starter	$25/mês	5.000/mês	$0.008/exec	20 workflows, 2 usuários
Pro	$69/mês	20.000/mês	$0.005/exec	Ilimitado, 5 usuários, API
Team	$149/mês	50.000/mês	$0.003/exec	+ 10 usuários, RBAC
Enterprise	Custom	Custom	Negociável	SSO, SLA, suporte

Por que é a melhor opção:

Competitivo: $25 < Flowise ($35) e ~n8n ($24)
Previsível: Base fixa para orçamento
Elástico: Excedente para picos de uso
Upsell natural: Cresce com o cliente
LTV alto: Features amarram no tier

Projeção de Receita (1000 usuários):

70% Free = $0
20% Starter = 200 × $25 = $5,000/mês
7% Pro = 70 × $69 = $4,830/mês
2.5% Team = 25 × $149 = $3,725/mês
0.5% Enterprise = 5 × $500 = $2,500/mês
Total: ~$16,055/mês com 1000 usuários

8. Análise Competitiva Detalhada

Tamanho do Mercado

Mercado de AI Agents: $7.6B em 2025 → $52.6B em 2030 (CAGR 46%)
Crescimento de AI Agent Builders: 45% ao ano
Gartner prevê: 40% das apps enterprise terão AI agents em 2026
Gartner prevê: 65% do dev será low-code/no-code em 2026

Matriz Comparativa de Features

Legenda

✅ Possui a feature
🟡 Parcial/Básico
❌ Não possui
🔵 Único/Diferencial Okto

CLI e API

Feature	Okto	Flowise	Langflow	n8n	Dify
CLI interativo (TUI)	🔵 ✅	❌	❌	❌	❌
CLI one-shot	🔵 ✅	❌	🟡	🟡	❌
API HTTP server	✅	✅	✅	✅	✅
OpenAI-compatible API	🔵 ✅	🟡	🟡	❌	✅
Gerenciamento de sessões	🔵 ✅	❌	❌	❌	❌
MCP transport (stdio/sse)	🔵 ✅	❌	❌	❌	❌

O que Concorrentes Têm e Okto NÃO Tem

Feature	Quem Tem	Impacto	Prioridade
Webhooks/Triggers	n8n, Flowise, Dify	Alto - automação	🔴 Alta
Scheduling/Cron	n8n, Dify	Alto - automação	🔴 Alta
400+ integrações	n8n	Médio - alcance	🟡 Média
Cloud hosting pronto	Flowise, n8n, Dify	Alto - adoção	🔴 Alta

O que o Ecossistema Okto Tem que NINGUÉM Tem

Feature Única	Produto	Benefício	Valor de Mercado
CLI profissional (TUI)	Okto CLI	Devs amam terminal	Diferencial forte
A/B Testing de workflows	Okto Studio	Otimização científica	Único no mercado
Observabilidade built-in	Okto Engine	Sem ferramentas extras	Enterprise-ready
Think/Deep Think tools	Okto Studio	Reasoning avançado	Inovação em IA
Consensus tool	Okto Studio	Multi-persona	Inovação em IA
MCP Server	Okto CLI	Claude Desktop	First-mover
ABAC completo	Okto Engine	Segurança granular	Enterprise
ORN system	Okto Engine	Governança de recursos	Enterprise

Posicionamento Sugerido para OktoLabs

Quadrante: Developer-focused + Enterprise-ready

Taglines sugeridas:

"Build AI Agents visually. Run them anywhere."
"O n8n dos AI Agents - Visual, Poderoso, Observável"
"From prototype to production. Visually."

Ecossistema de Produtos:

OktoLabs (empresa)
├── Okto Studio      → IDE visual para criar workflows
├── Okto CLI         → Interface de linha de comando
├── Okto Engine      → Motor de execução (backend)
├── Okto Cloud       → Versão SaaS (futuro)
└── Okto Enterprise  → Self-hosted com suporte (futuro)

9. Roadmap Sugerido

MVP (8 semanas)
├── Semana 1-2: Landing Page + Docs
├── Semana 3-4: Onboarding Wizard
├── Semana 5-6: 3 Templates + Polish
├── Semana 7-8: Deploy + Beta Testing
│
EV01 - Colaboração (6 semanas)
├── Workspaces compartilhados
├── Template Gallery
├── Histórico de alterações
│
EV02 - Monetização (8 semanas)
├── Planos e Pricing
├── Billing (Stripe)
├── Usage metering
│
EV03 - Integrações (6 semanas)
├── Webhook triggers
├── Plugin system básico
├── Scheduling
│
EV04 - IA Avançada (ongoing)
├── Workflow generation
├── Auto-optimization

10. Decisões Tomadas

Modelo de Negócio: Híbrido

Cloud SaaS - Para facilitar onboarding e escalar
Self-hosted - Para enterprises com requisitos de compliance

Público-Alvo: Amplo

Desenvolvedores (produtividade com LLMs)
Times de Produto (automação sem código)
Enterprises (compliance, escala)
Consultores/Agências (soluções para clientes)

Validação: Interna primeiro

Usar o produto internamente antes de abrir
Iterar com feedback real
Polir UX antes de expor a externos

Naming e branding

✅ Definido: OktoLabs com ecossistema Okto
Produtos: Okto Studio, Okto CLI, Okto Engine
Domínio: oktolabs.ai

11. Próximos Passos

Imediato

Definir cenário de GTM prioritário
Escolher 3 templates para MVP
Começar design da landing page

Curto prazo

Implementar onboarding wizard
Escrever Getting Started docs
Setup ambiente de staging

Médio prazo

Deploy MVP em produção
Iniciar uso interno
Coletar feedback inicial

Insights

O core técnico está maduro (IDE + CLI + Engine)
Faltam apenas camadas de "go-to-market" (landing, docs, onboarding)
Diferenciais únicos: CLI, A/B Testing, Observabilidade built-in
Mercado em crescimento acelerado (46% CAGR)
Posicionamento: Developer-focused + Enterprise-ready

Contexto​

Identidade de Marca​

1. Visão Geral do Projeto​

Arquitetura em Camadas​

2. Estado Atual das Features​

2.1 IDE Visual (omni_flow_react_ide) - Maturidade: MÉDIO-ALTO​

Componentes/Nodes Disponíveis (28 tipos)​

Features da IDE​

2.2 CLI (omni_flow_cli) - Maturidade: BETA FUNCIONAL​

Modos de Operação (5)​

Comandos In-Chat​

Features do CLI​

2.3 Provedores LLM Suportados​

3. Análise de Gaps e Melhorias​

3.1 Pontos Fortes (Diferenciais)​

3.2 Gaps Identificados​

4. Proposta de MVP - Detalhamento Completo​

Definição do MVP​

Features do MVP - Breakdown Completo​

Bloco 1: O que já está pronto ✅​

Bloco 2: O que precisa ser criado ❌​

2.1 Landing Page​

2.2 Onboarding Wizard​

2.3 Templates Iniciais (3)​

2.4 Documentação Getting Started​

2.5 Deploy da IDE​

Cronograma MVP​

Esforço Total MVP​

Critérios de "Done" para MVP​

5. Evoluções Propostas​

EV01 - Colaboração e Compartilhamento​

EV02 - Monetização e Enterprise​

EV03 - Integrações e Extensibilidade​

EV04 - IA Avançada​

6. Análise Comparativa de Cenários​

Cenário A: Product-Led Growth (PLG)​

Cenário B: Sales-Led Growth (Enterprise First)​

Cenário C: Developer-First (API/CLI)​

Cenário D: Híbrido (Recomendado)​

7. Análise de Pricing Detalhada​

Benchmark de Mercado​

Opção 4: Híbrido Inteligente (RECOMENDADO)​

8. Análise Competitiva Detalhada​

Tamanho do Mercado​

Matriz Comparativa de Features​

Legenda​

CLI e API​

O que Concorrentes Têm e Okto NÃO Tem​

O que o Ecossistema Okto Tem que NINGUÉM Tem​

Posicionamento Sugerido para OktoLabs​

9. Roadmap Sugerido​

10. Decisões Tomadas​

Modelo de Negócio: Híbrido​

Público-Alvo: Amplo​

Validação: Interna primeiro​

Naming e branding​

11. Próximos Passos​

Imediato​

Curto prazo​

Médio prazo​

Insights​

Contexto

Identidade de Marca

1. Visão Geral do Projeto

Arquitetura em Camadas

2. Estado Atual das Features

2.1 IDE Visual (omni_flow_react_ide) - Maturidade: MÉDIO-ALTO

Componentes/Nodes Disponíveis (28 tipos)

Features da IDE

2.2 CLI (omni_flow_cli) - Maturidade: BETA FUNCIONAL

Modos de Operação (5)

Comandos In-Chat

Features do CLI

2.3 Provedores LLM Suportados

3. Análise de Gaps e Melhorias

3.1 Pontos Fortes (Diferenciais)

3.2 Gaps Identificados

4. Proposta de MVP - Detalhamento Completo

Definição do MVP

Features do MVP - Breakdown Completo

Bloco 1: O que já está pronto ✅

Bloco 2: O que precisa ser criado ❌

2.1 Landing Page

2.2 Onboarding Wizard

2.3 Templates Iniciais (3)

2.4 Documentação Getting Started

2.5 Deploy da IDE

Cronograma MVP

Esforço Total MVP

Critérios de "Done" para MVP

5. Evoluções Propostas

EV01 - Colaboração e Compartilhamento

EV02 - Monetização e Enterprise

EV03 - Integrações e Extensibilidade

EV04 - IA Avançada

6. Análise Comparativa de Cenários

Cenário A: Product-Led Growth (PLG)

Cenário B: Sales-Led Growth (Enterprise First)

Cenário C: Developer-First (API/CLI)

Cenário D: Híbrido (Recomendado)

7. Análise de Pricing Detalhada

Benchmark de Mercado

Opção 4: Híbrido Inteligente (RECOMENDADO)

8. Análise Competitiva Detalhada

Tamanho do Mercado

Matriz Comparativa de Features

Legenda

CLI e API

O que Concorrentes Têm e Okto NÃO Tem

O que o Ecossistema Okto Tem que NINGUÉM Tem

Posicionamento Sugerido para OktoLabs

9. Roadmap Sugerido

10. Decisões Tomadas

Modelo de Negócio: Híbrido

Público-Alvo: Amplo

Validação: Interna primeiro

Naming e branding

11. Próximos Passos

Imediato

Curto prazo

Médio prazo

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