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mel — finance agent for couples

mel — agente financeiro do casal

Finanças do casal, sem briga. O agente IA que entende você + parceiro.
Para CEO Para CTO Para CMO

O que é mel

Section titled “O que é mel”

mel é um agente conversacional PT-BR que vive no WhatsApp do casal. Registra gastos, importa fatura do cartão, acompanha metas em conjunto e responde dúvidas sobre o orçamento — tudo via chat, sem app, sem cadastro com email/senha. O casal conversa, mel persiste e devolve clareza.

Problema

Section titled “Problema”

Casais brigam sobre dinheiro mais do que sobre qualquer outra coisa. A causa raiz é prática, não emocional: 30% dos gastos somem da memória em 48 horas, o app financeiro do parceiro A não fala com o do parceiro B, e abrir um PFM toda noite pra categorizar despesa é fricção que ninguém sustenta. O resultado é o casal sem visão compartilhada do que entra, do que sai e do que sobra pra meta da casa.

Solução

Section titled “Solução”

mel inverte a equação: o canal é o WhatsApp (zero atrito de instalação), a identidade é anônima (sem email no primeiro contato), e o agente é conversacional — o casal digita “comprei mercado, R$ 240” e mel categoriza, atribui ao member certo e atualiza o budget. Fatura de cartão? Encaminhe o PDF, mel parseia (Nubank dia 1), reconcilia com RecurringExpense e devolve o resumo. Meta de poupança? Cada contribuição vira fato no Goal, mel calcula pace e diz se está viável dado a renda + custos fixos do casal.

Sob o capô o domínio é DDD light em TypeScript (aggregates Budget, Account, Goal, Household), o agente usa Vercel AI SDK com tool-calling (Gemini Flash via OpenRouter), e a persistência é SQLite. Cada capacidade do agente é um cenário Gherkin com spec executável — não slide deck.

Estado atual (2026-06-03)

Section titled “Estado atual (2026-06-03)”
  • 23 scenarios desenhados cobrindo domínio, agente, canal WhatsApp e landing — 16 green, 14 WIP (impl ainda pendente).
  • 9 ADRs aceitos congelando stack (dinero/drizzle/Mastra), test tiers, anonymous-first, canal WhatsApp Baileys, UX writing tone PT-BR.
  • Landing PT-BR final é o primeiro move (meta 1k casais ativos em 60 dias). CTA direto pra WhatsApp, sem waitlist. Bootstrap, sem dilution, cap table 100%.
  • NotebookLM research feito: landscape (Honeydue/Monarch/Mobills), buyers (Nubank top alvo), monetização freemium decidida.

Como ler essa doc

Section titled “Como ler essa doc”

Top-down por role:

  • CEO View — landscape, buyers, monetização freemium, GTM landing+viral, riscos. Story de M&A com janela 12–24mo.
  • CTO View — arquitetura DDD light, índice de scenarios, ADRs (test tiers, memory architecture, channel choice), lead time + capacidade.
  • CMO View — PLG patterns (landing direta + referral attribution, k-factor), UX writing tone PT-BR (ADR 008), conversation quality (eval harness 022), funil.

Bottom-up por cenário:

  • Journey 000→023 — story cronológico de como o domínio cresceu, fase por fase.
  • Scenarios Index — todos os scenarios linkados, com status.
  • KPIs Dashboard — snapshot atual de lead time, WIP, throughput, gerado a cada build.

A doc é canônica pra navegação. As fontes de verdade ficam em AGENTS.md, Scenarios e Decisions — os .md em scenarios/ e decisions/ agora aparecem direto na sidebar (autogenerate via symlink).