| ~140 | 600+ | 85% / 90% | 28 |
| unidades operando sob a mesma base centralizada | tabelas por banco legado, com pouca documentação disponível | de cada entrega passa por checagem automática de qualidade — microsserviços / BFFs | skills padronizadas, herdadas por todo o time |
Quando o projeto começou, em fevereiro, a Grau Educacional tinha acesso limitado ao código-fonte do próprio sistema acadêmico e conhecimento parcial de como sua base de dados funcionava. O sistema havia sido construído originalmente por um fornecedor pensando em operação de faculdade — não na realidade de uma rede técnica e profissionalizante com dezenas de unidades e franquias.
A proposta era substituir esse backoffice inteiro por uma nova plataforma, o Grau One — decisão que a própria Grau reforçou ao longo do projeto: seu time interno assumiu algumas frentes do novo backoffice, e a Sauter concentrou esforço na parte pedagógica e acadêmica (cursos, disciplinas, instrutores, dados de alunos), o núcleo mais crítico e mais regulado da operação.
A forma como o time configurou o Claude explica a consistência do resultado. A documentação de arquitetura foi organizada de forma modular entre os nove repositórios do projeto, com um décimo repositório concentrando a visão macro do ecossistema — garantindo que o time e a IA consultem informações profundas sob demanda, sem duplicação de conhecimento.
O time também criou cerca de 28 skills para tarefas recorrentes do dia a dia — como rodar a bateria de testes, documentar um endpoint novo, revisar pull requests e preparar o ambiente local — incluindo um conjunto dedicado a boas práticas de Laravel, replicado nos cinco serviços de backend.
Além disso, o Claude Code passou a consultar o próprio sistema em execução — configuração, rotas e banco de dados nos serviços de backend, arquivos de design nos frontends — respondendo com base no que a aplicação realmente faz hoje, não em suposições.
O efeito combinado é uma régua de qualidade que não depende mais de disciplina individual: quem entra no projeto recebe, no mesmo pacote, o código, as regras e o modo de trabalhar com ele.
Produto e negócio também passaram a usar o Claude — o uso que mais rendeu foi cruzar notas de reunião, telas de design e código para encontrar onde os três discordavam entre si, acelerando alinhamentos que antes dependiam de reuniões extras.
| ~140 | 600+ | 85% / 90% | 28 |
| units operating on the same centralized base | tables per legacy database, with little documentation available | of every delivery passes automated quality checks — microservices / BFFs | standardized skills, inherited by the whole team |
When the project started, in February, Grau Educacional had limited access to its own academic system's source code and partial knowledge of how its database worked. The system had originally been built by a vendor thinking of a single-college operation — not the reality of a technical and vocational network with dozens of units and franchises.
The plan was to replace that entire backoffice with a new platform, Grau One — a decision Grau itself reinforced throughout the project: its internal team took on some fronts of the new backoffice, while Sauter focused effort on the pedagogical and academic core (courses, subjects, instructors, student data), the most critical and most regulated part of the operation.
The way the team configured Claude explains the consistency of the result. Architecture documentation was organized modularly across the project's nine repositories, with a tenth repository holding the macro view of the ecosystem — ensuring the team and the AI consult deep information on demand, without duplicating knowledge.
The team also built around 28 skills for recurring day-to-day tasks — running the test suite, documenting a new endpoint, reviewing pull requests, and preparing the local environment — including a set dedicated to Laravel best practices, replicated across the five backend services.
Claude Code also started consulting the running system itself — configuration, routes and database in the backend services, design files in the frontends — answering based on what the application actually does today, not on assumptions.
The combined effect is a quality bar that no longer depends on individual discipline: whoever joins the project receives, in the same package, the code, the rules, and the way of working with it.
Product and business teams also started using Claude — the highest-value use was cross-referencing meeting notes, design screens and code to find where the three disagreed with each other, speeding up alignments that previously required extra meetings.