WACrew

O WACrew nasceu dentro de casa. Eu atendo clientes de software pelo WhatsApp da empresa e, com o tempo, eram cerca de 200 grupos e conversas abertos ao mesmo tempo. Áudio de quatro minutos no meio do grupo, print de bug perdido no scroll e o cliente que mandou mensagem há três dias sem resposta porque a conversa afundou na lista.

Chatbot não resolvia. Resposta pronta tem cara de robô, e cliente de projeto conhece você pelo nome: ele percebe na terceira mensagem e a relação esfria. Eu precisava ver tudo num lugar só, saber quem está esperando e há quanto tempo, e ter uma IA que respondesse como eu sem tirar o controle de mim.

A tela principal é uma fila por tempo de espera: ela ordena todo grupo e conversa individual por quanto tempo está sem resposta. Grupo e conversas do mesmo cliente aparecem juntos, mensagens seguidas viram um bloco só e o áudio já chega transcrito, com o Whisper rodando local no Mac via MLX.

A voz vem das minhas próprias mensagens. Pedir para um modelo "escrever natural" produz o texto genérico de sempre. Aqui o estilo é medido no meu próprio histórico: pontuação, aberturas, tamanho do balão e quando quebro uma ideia em vários. Antes de responder, a IA lê as últimas 60 mensagens da conversa.

Revisão em código antes de qualquer envio. Instrução no prompt é esquecida em conversa longa, então a trava é determinística: mais de 25 regras rodam entre o rascunho e o envio e barram abertura repetida, desculpa em excesso, dois pontos de introdução e balão igual ao anterior. Se a soma estoura, a mensagem volta para ser reescrita e nada sai.

Entrega no ritmo de gente. Texto bom que chega dois segundos depois da pergunta, às três da manhã, continua parecendo robô. A entrega tem visto, digitando no tempo que eu levaria e pausa proporcional à conversa. Numa conversa ativa, a mediana até começar a digitar fica perto de 30 segundos. Se o cliente escreve de novo ou eu respondo pelo celular, a entrega para sozinha.

Quem decide sou eu. No modo Confirmar, que é o padrão, nada sai sem o meu OK. O modo Autônomo é ligado conversa por conversa, e cada mensagem registra quem escreveu: eu pelo celular, eu pelo painel, alguém da equipe ou a IA.

São três peças sobre os mesmos dados. Um coletor em Node.js com Baileys, que conecta no WhatsApp Web multidispositivo sem navegador, grava toda mensagem, reação e mídia e roda a fila de entrega. O Baileys fica isolado atrás de portas e adaptadores, então trocar a biblioteca do WhatsApp não mexe no resto do sistema.

O painel, em Next.js 16 e React 19, atualiza ao vivo por SSE. Tem caixa de entrada, CRM de clientes com contrato e entregas, Google Agenda, acesso da equipe recortado por conversa e um escritório 2D em pixel art em que a mesa do cliente fica vermelha quando chega mensagem.

A terceira peça é um servidor MCP com 36 ferramentas, que deixa Claude Code, Codex ou Cursor lerem, buscarem dentro das transcrições, verem prints e responderem pelo mesmo caminho do painel, com a mesma revisão e o mesmo ritmo. Tudo roda na máquina local ou 24 horas num servidor, com o Dockerfile incluso e o painel protegido por login.

É a ferramenta que uso todo dia para atender os clientes. Em novembro de 2026 abri o código sob a licença Apache 2.0: o repositório está no GitHub, o servidor MCP está publicado no npm como wacrew-mcp e o site wacrew.com.br tem versão em português e em inglês, além de um blog. Do primeiro commit, em junho, até a abertura foram mais de 450 commits.