Análise de leilões de imóveis
Arremate Inteligente
Lotes de leilão de imóveis de vários portais num só lugar, com o edital lido pelo Claude, o trecho de origem citado, nota de risco, ROI e teto de lance.
O que resolve
O problema
Quem investe em leilão de imóveis no Brasil precisa vasculhar vários portais e ler editais e matrículas longos para achar riscos como ocupação, dívidas, penhoras e condições de pagamento. É um trabalho manual, lento e fácil de errar. O Arremate Inteligente reúne os lotes, lê os documentos com IA mostrando o trecho de onde tirou cada informação e calcula nota, veredito, valor de mercado, ROI e um teto de lance.
Para quem
Investidores de leilão de imóveis no Brasil, de quem atua sozinho a equipes de análise.
O que já faz
Cada funcionalidade com o seu status real.
Catálogo unificado de lotes
Imóveis de vários portais de leilão num só painel, coletados todo dia, com filtros, ranking e o detalhe de cada lote.
Edital lido por IA, com fonte auditável
O Claude lê o edital e organiza oito blocos, como ocupação, débitos, pagamento, regularidade e riscos. Cada informação vem com o trecho citado e um nível de confiança.
Nota, veredito, ROI e teto de lance
Cada lote recebe uma nota com o porquê, uma estimativa de valor de mercado a partir de dados públicos de ITBI e um ROI com as premissas à vista.
Matrícula lida por IA
Lê a matrícula, inclusive escaneada, e aponta ônus como penhora, indisponibilidade e servidão, sempre citando o trecho.
Alertas, carteira e Dia do Leilão
Alertas por regras no app e por notificação, lista de acompanhamento, carteira de operações e um painel para o dia do leilão.
Como funciona
Visão de alto nível.
- O sistema coleta todo dia os lotes de vários portais de leilão e os reúne num catálogo único.
- O investidor filtra e ordena os imóveis por nota, região, preço e prazo, e vê em cada card por que o lote recebeu aquela nota.
- No detalhe do lote, lê a análise do edital (e da matrícula, quando houver) em blocos, com o trecho original citado e o nível de confiança de cada informação.
- Confere o valor de mercado estimado, o ROI e o teto de lance sugerido, com as premissas abertas.
- Acompanha os lotes de interesse com alertas e organiza a operação na carteira e no Dia do Leilão.
Onde o Claude entra
O Claude, da Anthropic, constrói o produto e lê os documentos dentro dele. A IA extrai e cita; quem decide é o código.
Construído com Claude Code
O Arremate é desenvolvido com o Claude Code e um time de 17 agentes especializados, com o Claude Opus e o Claude Sonnet, em desenvolvimento guiado por especificação e plano. Quase metade dos commits do repositório é coassinada pelo Claude.
Conhecimento de leilão como Skill
As regras do domínio estão em oito skills de leilão, escritas no formato de Skill do Claude. Elas viraram o próprio prompt do produto e a especificação das regras.
Uma camada única de IA
Todas as chamadas ao modelo ficam no servidor, nunca no navegador, e passam por uma camada única que concentra validação, novas tentativas e registro de custo de cada chamada.
Dentro do produto
O Claude lê os dois documentos que decidem um arremate. Cada leitura passa por controles feitos em código.
Ler o edital
Uma chamada por edital, com o Claude Sonnet, tendo a skill de edital como instrução. A saída segue um JSON Schema estrito: oito blocos, custos e checagens jurídicas, cada campo com página, trecho literal e confiança. Lotes do mesmo edital herdam o que vale para o edital inteiro.
Controles
A saída é validada contra o schema, com até três tentativas; se não passar, nada é gravado. Um verificador procura cada trecho citado no texto real do documento, e citação não encontrada rebaixa a confiança, o que aparece para o usuário. O documento é tratado como dado, com ferramentas desligadas contra prompt injection. Há limite de gasto por execução, e uma amostra é revisada por pessoas.
Ler a matrícula
O mesmo mecanismo, com a skill de matrícula: identificação, proprietários, ônus e alertas, com citação. A preparação do documento, inclusive o OCR de matrículas escaneadas, é feita sem IA.
Controles
Os mesmos controles do edital, mais duas regras: matrícula lida por OCR nunca passa de confiança baixa, e número de matrícula diferente do edital rebaixa a confiança. O PDF original fica guardado, com link para a página citada.
O que faz diferente
Análise que dá para auditar
Cada informação vem com página e trecho literal do documento, e um verificador automático confere se o trecho existe mesmo. Se não existir, a confiança cai e o usuário vê.
A IA extrai, o código decide
Veredito, armadilhas, nota e ROI são calculados em código versionado e testado, não pelo modelo.
Especialista de leilão no prompt
O conhecimento de leilão, organizado em skills de domínio, é usado diretamente como instrução da IA.
Valor de mercado com venda real
A estimativa parte de transações registradas em ITBI, dados públicos de vendas efetivas, e não só de preço de anúncio, com o nível de confiança explícito.
Arquitetura e qualidade
Para quem quer o detalhe técnico.
- Aplicação web
- TanStack Start com React e TypeScript, renderizada no servidor, com a lógica sensível em funções de servidor.
- Worker de dados
- Python com coletores por portal sobre um núcleo comum, extração de texto e OCR, leitura de edital e matrícula pelo Claude, nota, valor de mercado, ROI e alertas.
- Dados
- Postgres (Supabase) com isolamento por workspace (RLS), schema versionado em migrations e proveniência guardada em todo dado derivado: origem, confiança e citação.
- Testes
- Testes automatizados em três camadas, escritos com TDD: worker, frontend e políticas do banco, com fixtures offline e o modelo simulado nos testes de IA, inclusive testes de prompt injection.
Estágio atual
Em desenvolvimento. O sistema já funciona de ponta a ponta com dados reais (catálogo, leitura de edital, nota e ROI), mas o acesso ainda está fechado e não há usuários externos nem clientes.
- Concepção Concluída
- Desenvolvimento Etapa atual
- Beta fechado
- Disponível
Limitações atuais
- Ainda não aberto ao público: o acesso está fechado e a cobrança, desligada.
- A leitura de edital ainda não cobre todos os lotes, e a matrícula foi lida só em amostra. A análise de matrícula será sob demanda.
- Matrículas escaneadas, lidas por OCR, ficam limitadas a confiança baixa.
- O valor de mercado por ITBI tem boa cobertura no Rio de Janeiro e ainda é raso em outras cidades. As premissas do ROI estão em calibração.
- Para o lançamento, falta levar banco e worker para a nuvem e passar as chamadas ao Claude para a API da Anthropic.
Principal desafio técnico
Tornar confiável e verificável, em escala, a leitura de documentos jurídicos longos, heterogêneos e muitas vezes escaneados: cada campo citado e conferido contra o texto, com confiança calibrada e custo de IA sob controle. Ao mesmo tempo, manter a coleta estável nos portais e levar o sistema para produção.
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