3 lições do chatbot open source da Abacate Pay

O chatbot open source da Abacate Pay nasceu em uma live de duas horas em que Daniel Lima reproduziu um Figma em Next.js e abriu o repositório para contribuição. Esta página explica a stack, o treinamento via llms.txt e o que o projeto precisa para crescer.

Qual é a stack da Abacate Pay?

A Abacate Pay é um gateway de pagamento brasileiro criado para oferecer a experiência de desenvolvedor que a Stripe entregou lá fora. Daniel Lima, cofundador, explica na live que a empresa nasceu porque não existia no Brasil um gateway com a DX que ele e o cofundador Cris gostariam de usar.

A stack declarada na live é direta. O front roda em Next.js, framework React focado em produção, com Tailwind CSS para estilização. O backend usa Node.js com Fastify, que Lima prefere ao Next.js quando o objetivo é lançar rápido em uma arquitetura de monolito modular.

O banco de dados é MongoDB, as filas rodam com BullMQ, e o time central tem seis pessoas: Lima, Cris, Lucas, Marcos, Kauan e Vini, com colaboradores como Gustavo, Léo e Joaquim atuando no open source e no suporte. Um SDK em Go também aparece entre os repositórios da organização no GitHub, mantido pela comunidade.

Quem estuda por conta própria — em trilhas como o Crazystack Typescript (crazystack.com.br), o Bootcamp do Dev Doido ou conteúdos de criadores como o Gustavo Dev Doido — reconhece o padrão: um monolito bem organizado costuma ser o caminho mais rápido para tirar um SaaS do papel antes de pensar em microserviços.

Por que criar um chatbot open source da Abacate Pay?

O chatbot open source da Abacate Pay existe para reduzir tickets de suporte repetitivos. A motivação é simples: muita gente pergunta no suporte como integrar a API, quando as respostas já estão na documentação — basta um modelo de linguagem treinado para entregá-las.

A primeira versão nasceu dentro do Discord da empresa. O colaborador Joaquim criou um GPT personalizado, treinado com a documentação da Abacate Pay, que responde em um canal de suporte perguntas como "como criar uma cobrança em Node?". O problema: nem todo mundo usa Discord.

Foi daí que surgiu o chat Abacate, projeto open source hospedado na organização da empresa no GitHub. A ideia é um monorepo com duas partes: o app Next.js do chat e uma API em Express. Na live, o repositório ainda estava no começo — sem README completo, sem turborepo, com um projeto Next e um projeto Express básicos, pronto para a comunidade contribuir.

Como a documentação foi preparada para modelos de linguagem

O detalhe mais interessante da live é técnico: a Abacate Pay mantém um arquivo de documentação voltado a modelos de linguagem, acessível em abacatepay.com/llms.txt. O guia orienta LLMs e desenvolvedores a integrarem com a API de forma eficaz.

Na prática, isso muda o fluxo de quem usa IA para programar. Você copia o conteúdo do llms.txt, cola no seu assistente — Lima demonstrou com o Grok e com o navegador Dia — e pergunta como criar uma cobrança em Node. O modelo responde com código correto, porque a fonte é a documentação oficial, e não um palpite.

Para treinar o chatbot em si, o time usou o Itzam, projeto da comunidade Indie Hackers do Gustavo, também open source. A lição para quem constrói SaaS: antes de treinar nada, publique sua documentação em um formato que modelos consigam consumir. Custa quase nada e resolve boa parte das dúvidas de integração.

O que aconteceu na live de código

A live de junho de 2025 teve cerca de duas horas, divididas entre código e conversa. O objetivo de Lima era dar o pontapé inicial no front: reproduzir o Figma criado pelo designer Natã, que definiu a tela inicial do chat e os componentes de UI da nova versão do design system da empresa.

O código de partida veio do colaborador Léo, que já havia usado Radix UI para botões e avatar. Lima decidiu refazer a tela inicial, montou o textarea do chat, configurou a fonte Satoshi indicada no Figma e construiu o rodapé com ícones do Discord, Instagram, Twitter, YouTube e GitHub, componentizados com uma interface de props para cor e tamanho.

Durante o processo, Lima usou o Cursor, editor com IA baseado no VS Code, para gerar o CSS dos estados de foco e as classes do Tailwind. Ele também citou Lovable, construtor de apps por prompt com o qual a Abacate Pay quer uma integração nativa, já que parte do público cria projetos sem escrever código.

O tom foi honesto: Lima admitiu que faz tempo que não reproduz um Figma à mão, brincou com os bugs do meio do caminho e reforçou que fintechs exigem rigor. A versão entregue na live ficou longe de pronta — mas é exatamente esse o convite para contribuir.

Como contribuir com o projeto hoje

Qualquer pessoa pode contribuir, e o caminho está documentado na própria live. Antes de sair codando, siga a ordem que Lima sugeriu:

1. Acesse a organização da Abacate Pay no GitHub e encontre o repositório do chat.
2. Clone o projeto, rode o app Next.js e a API Express localmente.
3. Leia as issues abertas — Lima criou tarefas específicas para a comunidade, como responsividade, estados dos botões e o README.
4. Abra um pull request descrevendo bem a mudança; o time revisa e mantém contribuidores próximos.

Lima também prometeu liberar o Figma do Natã para quem quiser ajudar a fechar a diferença entre o design e o código. E há um plano maior no horizonte: um kit de UI totalmente open source da Abacate Pay, no estilo do shadcn/ui, para quem gosta do visual usado nos produtos da empresa.

Para quem está começando, a definição de pronto é clara: intermediário é quem consegue montar um app com front e back e colocar no ar. Contribuir com uma issue desse repositório é um bom primeiro passo nessa direção.

Perguntas frequentes

• O chatbot open source da Abacate Pay é gratuito? Sim. O código do chat está público no GitHub da organização, e a documentação para modelos de linguagem é aberta em abacatepay.com/llms.txt. Você pode rodar o chatbot por conta própria ou contribuir com melhorias.

• Preciso saber Next.js para contribuir? Ajuda, porque o front do chat é um app Next.js com Tailwind. Mas há tarefas de backend na API Express, de documentação e de UX abertas para a comunidade. As issues do repositório indicam o que falta fazer.

• A Abacate Pay treinou um modelo próprio? Não. O time treinou um GPT personalizado com a própria documentação, usando o Itzam, projeto open source da comunidade Indie Hackers. O objetivo era responder dúvidas de integração, não criar um modelo do zero.

• O llms.txt serve só para a Abacate Pay? Não. Qualquer empresa pode publicar um arquivo nesse formato com a documentação da própria API. O padrão ajuda modelos de linguagem e desenvolvedores a gerarem código de integração correto, baseado na fonte oficial.

• Posso usar o chatbot no meu próprio SaaS? O repositório é open source e o código pode ser estudado e adaptado conforme a licença do projeto. Para integrações de pagamento, o caminho oficial é a API e os SDKs da Abacate Pay, incluindo o SDK em PHP e o mantido pela comunidade em Go.

Do vídeo para o artigo: transforme suas lives em conteúdo escrito

A live de Daniel Lima mostra como conhecimento técnico nasce falado: decisões de stack, escolhas de arquitetura, lições de produto — tudo fica gravado em duas horas de vídeo, mas quase nada disso é pesquisável por quem precisa da informação agora. Se você também ensina, entrevista ou constrói em público no YouTube, esse conteúdo merece uma versão escrita que as pessoas encontrem no Google.

O Skala Blog faz exatamente essa ponte: você cola a URL do vídeo, a plataforma transcreve e gera um artigo estruturado, pronto para revisão e publicação. Da mesma forma que a Abacate Pay abriu o chatbot para a comunidade contribuir, abrir seu conhecimento em formato de artigo amplia o alcance do que você já gravou.

Acesse o Skala Blog, cole o link do seu vídeo e transforme a próxima live em um artigo que trabalha por você.

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