Spring IVE 1.5 — converse com um agente que conhece o contexto do código no Slack, gerencie o histórico de trabalho de vibe coding e acompanhe custos de pessoas + IA

Lançamos a versão 1.5 do Spring IVE, um dashboard web que detecta automaticamente issues do GitLab/GitHub, faz agentes AI CLI como Claude, Gemini, Codex e OpenCode escreverem código e depois criarem até MR/PR. Compartilhamos os recursos adicionados desta vez.

Integração com Slack — converse com um agente que conhece o contexto do código

Você pode conversar imediatamente com o agente IVE por menções. O ponto principal é que o bot clona o repositório do projeto e conhece exatamente o contexto do código.
Se você perguntar no Slack “Onde isso é tratado?”, “Como essa API funciona?” ou “Por que isso foi implementado assim?”, ele responde com base no código real. Pode ser usado como uma espécie de “central de atendimento” interna que explica a implementação e orienta sobre funcionalidades.
Também há suporte a DM de notificação de transição de etapas, de aguardando validação→validador, aguardando confirmação→confirmador e concluído→autor, com suporte multilíngue de acordo com o idioma do usuário mencionado.

Gerenciamento do histórico de trabalho de vibe coding

O IVE também reconhece automaticamente e registra no histórico trabalhos feitos diretamente em ambiente local com ferramentas de vibe coding como Claude Code. Não ficam reunidos apenas os trabalhos de agentes executados dentro do IVE, mas também tudo o que o desenvolvedor processou com vibe coding em um só lugar.
Com isso, o próprio desenvolvedor consegue gerenciar de forma organizada, sem dispersão, “quando, o quê, com qual ferramenta e quanto” trabalhou. Sem precisar registrar tudo manualmente, o histórico de trabalho, tokens e custos são organizados automaticamente e podem ser usados diretamente em retrospectivas ou relatórios de trabalho.

Suporte comum a entrada de imagem

O agente analisa imagens anexadas ao chat web, menções no Slack e corpo/comentários de issues.
Se você reportar um bug com uma captura de tela, ele pode ser tratado imediatamente.

Relatórios — análise de custos mais rica e precisa

Reforçamos o modelo de custos para calcular como custo real não apenas o gasto de tokens dos agentes, mas também o tempo humano efetivamente medido gasto em validação e desenvolvimento.

• Aplicação diferenciada de custo de mão de obra por rate_multiplier por usuário
• Moeda de exibição e conversão de câmbio — confira diretamente em won sul-coreano (KRW) etc.
• Barra de distribuição acumulada por proporção para visualizar “onde os custos estão se acumulando”
  Os custos usados em conjunto por pessoas e IA são capturados com precisão em uma única tela.

Fluxo de funcionamento

1. Conecte um projeto GitLab/GitHub e configure a label de destino (ex.: IVE)
2. O scanner faz polling das issues — ao encontrar uma issue com a label, registra na fila de execução
3. O agente de IA designado clona o repositório e executa CLIs como claude / gemini
4. Após concluir o trabalho, cria MR/PR, comenta na issue e notifica no Slack a transição de etapa

Próximo passo (roadmap 2.0)

Vamos reforçar os recursos de gerenciamento de projeto com integração ao Linear. Ao adicionar também gestão de cronograma e progresso, incluindo WBS (estrutura analítica do trabalho), a ideia é permitir tratar em um só lugar desde o processamento automático de issues até o planejamento e acompanhamento do projeto.

Stack técnica

Next.js 16 (App Router), React 19, Tailwind CSS 4, xterm.js /
Node.js custom server(node-pty, WebSocket) / SQLite(better-sqlite3) /
Agentes suportados: Claude Code, Gemini CLI, Codex, OpenCode

Delegue issues altamente repetitivas aos agentes e deixe a equipe focar em validação e tomada de decisão.
Agora todo esse fluxo acontece dentro do Slack, com um agente que conhece o contexto do código explicando até a implementação e as funcionalidades, enquanto os custos usados em conjunto por pessoas e IA também são acompanhados com precisão.