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Get Started Free →Avaliar um fornecedor — análise de custo, avaliação de risco e recomendação. Use quando revisar proposta de novo vendor, decidindo renovar ou substituir contrato, comparando dois vendors lado a lado, ou construindo breakdown de TCO e pontos de negociação antes da aprovação. Agente Nex.
.claude/skills/evolution-foundation-ops-vendor-review/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-11 | ✗→✓ | ▲ Improved | 31% | 0% |
| case-14 | ✗→✓ | ▲ Improved | 29% | 0% |
| case-18 | ✗→✓ | ▲ Improved | 8% | 0% |
| case-04 | ✓→✓ | ＝ Same ✓ | 42% | 0% |
| case-05 | ✓→✓ | ＝ Same ✓ | 58% | 0% |
> Se encontrar placeholders desconhecidos ou precisar verificar quais ferramentas estão conectadas, consulte CONNECTORS.md.
Avalia um vendor com análise estruturada cobrindo custo, risco, performance e fit para o contexto da Evolution API.
Nex — sales, pipeline, propostas, qualificação.
Ao comparar vendors, produzir matriz lado a lado cobrindo: precificação, features, integrações, segurança, suporte, termos de contrato e referências.
Para vendors de tecnologia/SaaS avaliados pela Evolution API, considerar também:
| Critério | Por Que Importa | |---------|----------------| | API disponível | Time técnico pequeno — automação é essencial | | Integração com stack atual | Node.js, Go, PostgreSQL, Docker | | Suporte em português ou BR | Operação remota no Brasil | | Modelo de preço por uso | Startup — evitar custos fixos altos | | LGPD compliance | Operação brasileira — obrigatório | | Faturamento em BRL | Reduz complexidade cambial |
markdown## Avaliação de Vendor: [Nome do Vendor] **Data:** [Data] | **Tipo:** [Novo / Renovação / Comparação] ### Resumo [2-3 frases de recomendação] ### Análise de Custo | Componente | Custo Anual | Notas | |-----------|------------|-------| | Licença/assinatura | R$ [X] | [Por seat, flat, baseado em uso] | | Implementação | R$ [X] | [Único] | | Suporte/manutenção | R$ [X] | [Incluído ou add-on] | | **Total Ano 1** | **R$ [X]** | | | **Total 3 Anos** | **R$ [X]** | | ### Avaliação de Risco | Risco | Probabilidade | Impacto | Mitigação | |-------|--------------|---------|-----------| | [Risco] | Alta/Média/Baixa | Alta/Média/Baixa | [Mitigação] | ### Pontos Fortes - [Ponto forte 1] - [Ponto forte 2] ### Preocupações - [Preocupação 1] - [Preocupação 2] ### Recomendação [Prosseguir / Negociar / Recusar] — [Justificativa] ### Pontos de Negociação - [Ponto de alavancagem 1] - [Ponto de alavancagem 2] ### Checklist de Due Diligence - [ ] Verificar LGPD compliance (onde dados são armazenados?) - [ ] Verificar uptime histórico e SLA garantido - [ ] Checar cláusula de rescisão e portabilidade de dados - [ ] Conferir se há faturamento em BRL ou apenas USD - [ ] Verificar referências de clientes similares (B2B, SaaS) - [ ] Confirmar suporte durante horário comercial BRT
Se Notion MCP estiver conectado:
Se o workflow de contratação for manual:
workspace/projects/| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 21,005 | 17,391 | -17% | 1 | 1 | 0% | 4,047 | 4,353 | +8% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 21,712 | 16,277 | -25% | 1 | 1 | 0% | 3,831 | 3,910 | +2% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 21,776 | 21,557 | -1% | 1 | 1 | 0% | 3,720 | 4,839 | +30% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→pass | 16,173 | 16,806 | +4% | 1 | 1 | 0% | 2,886 | 4,085 | +42% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 14,604 | 16,374 | +12% | 1 | 1 | 0% | 2,396 | 3,774 | +58% | 0 | 0 | — |
case-06 | pass→pass | 8,647 | 6,073 | -30% | 1 | 1 | 0% | 1,463 | 2,099 | +43% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 17,804 | 18,032 | +1% | 1 | 1 | 0% | 2,964 | 4,333 | +46% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→fail | 23,123 | 22,856 | -1% | 1 | 1 | 0% | 4,490 | 5,525 | +23% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→pass | 17,537 | 15,282 | -13% | 1 | 1 | 0% | 3,100 | 3,898 | +26% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 17,558 | 13,003 | -26% | 1 | 1 | 0% | 2,885 | 3,382 | +17% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→pass | 16,850 | 16,180 | -4% | 1 | 1 | 0% | 2,897 | 3,806 | +31% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→fail | 18,043 | 15,320 | -15% | 1 | 1 | 0% | 2,978 | 3,830 | +29% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 16,941 | 15,800 | -7% | 1 | 1 | 0% | 2,832 | 3,856 | +36% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 17,828 | 16,460 | -8% | 1 | 1 | 0% | 3,050 | 3,941 | +29% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→fail | 18,641 | 13,738 | -26% | 1 | 1 | 0% | 3,202 | 3,392 | +6% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→fail | 18,201 | 15,694 | -14% | 1 | 1 | 0% | 3,055 | 3,555 | +16% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 19,579 | 17,007 | -13% | 1 | 1 | 0% | 2,914 | 3,750 | +29% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 18,499 | 12,327 | -33% | 1 | 1 | 0% | 2,830 | 3,067 | +8% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→fail | 19,168 | 20,178 | +5% | 1 | 1 | 0% | 3,004 | 4,320 | +44% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 20,417 | 15,740 | -23% | 1 | 1 | 0% | 3,106 | 3,718 | +20% | 0 | 0 | — |
case-21 | pass→pass | 17,282 | 17,740 | +3% | 1 | 1 | 0% | 2,609 | 3,900 | +49% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→fail | 19,259 | 18,223 | -5% | 1 | 1 | 0% | 3,154 | 4,081 | +29% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +14 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.