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# Customização e Builder

> Como atributos definidos pelo usuário, segmentos e um futuro workflow builder devem evoluir nesta plataforma.

# Customização e Builder

Esta página resume como o `gb-fu-charles` deve abordar a customização orientada pelo usuário e um futuro builder gráfico de journeys.

## A resposta curta

Devemos pegar de referência o **padrão** do `gbcrm` e do ElevenLabs, mas sem copiar as plataformas completas deles para este repositório.

O que se encaixa:

* atributos de contato definidos pelo workspace
* tags normalizadas
* segmentos dinâmicos salvos
* visualizações configuráveis de inbox e de contatos
* um builder gráfico de journeys tipado
* um futuro catálogo de ferramentas e uma camada de knowledge base

O que ainda não se encaixa:

* criação completa de objetos personalizados
* um motor de metadados amplo no estilo CRM
* uma plataforma de automação no-code de uso geral
* complexidade de agentes de IA antes que o plano de mensagens esteja consolidado

## Por que isso importa

Sem um modelo real de customização, toda solicitação de:

* novas tags
* novas propriedades de contato
* novas colunas de segmento
* novos campos no painel lateral da inbox

se torna uma tarefa para desenvolvedores.

Isso é operacionalmente lento e força trabalho de produto para dentro da engenharia, mesmo quando o requisito é específico de um workspace.

## A direção recomendada

### Fase 1: Customização controlada

Comece com:

* definições de atributos customizados de contato
* tags normalizadas em contatos e conversas
* definições e snapshots de segmento
* visualizações configuráveis de contato e de inbox

### Fase 2: Schema de automação tipado

Antes de adicionar um canvas, defina:

* um modelo tipado de nó de journey
* um modelo tipado de condição
* referências estáveis a tags, segmentos, templates e atributos customizados
* regras de validação no momento da publicação

### Fase 3: Builder gráfico ✅

Lançado (sprint de abril de 2025). Usa um módulo de grafo React Flow dedicado, com um pequeno catálogo de nós:

* trigger
* condição
* wait
* enviar template
* atualizar atributo
* adicionar/remover tag
* webhook de saída
* etapa de agente de IA
* saída

O editor está em `/journeys/[id]`, com validação inline, detecção de ciclos e um pipeline de publicação que cria snapshots imutáveis de journey.

### Fase 4: Knowledge e ferramentas ✅

Lançado (sprint de abril de 2025). Agora que o runtime de mensagens é durável:

* assets de knowledge para fatos de FAQ/política/produto (baseados no armazenamento de assets, BORD-187)
* um catálogo de ferramentas controlado (permissões de uso de ferramentas do agente na tabela `ai_agents`)
* ferramentas de prévia e simulação (renderizador em formato de telefone no construtor de templates, validação de nós de journey)

## Por que não copiar o modelo completo do `gbcrm`?

O CRM irmão suporta um motor de metadados muito mais amplo:

* objetos personalizados
* campos personalizados em todo o produto
* visões gerais em grafo do modelo de dados
* infraestrutura de workflow builder

Essa amplitude é útil em um CRM. Seria pesado demais aqui se adotada por completo antes que o plano de controle do WhatsApp esteja estável.

## Por que o ElevenLabs ainda é útil

As melhores coisas a se pegar de referência são os padrões de UX:

* entrada orientada por template
* catálogo na barra lateral esquerda mais canvas central
* fluxo de uso de template
* prévia/teste antes de publicar
* catálogos separados de knowledge e ferramentas

Essa é uma experiência de operador melhor do que jogar os usuários direto em JSON puro ou em um canvas de nós vazio.

## Ordem recomendada

1. Atributos customizados
2. Tags normalizadas
3. Segmentos salvos
4. Visualizações configuráveis
5. Schema tipado de journey
6. Builder gráfico
7. Knowledge e ferramentas

## Leia a seguir

* [Arquitetura da Plataforma](/pt-BR/platform/architecture)
* [Matriz de Funcionalidades](/pt-BR/platform/feature-matrix)
* [Roadmap](/pt-BR/roadmap)