chore: initial monorepo scaffold + WDS Phase 1+2 artifacts

- Nx 22.7 monorepo (pnpm 11.1, TypeScript 5.9, Node 24)
- apps/api: NestJS 11 (CJS conforme CODING-RULES.md PGD-DB-004)
- apps/web: React 19 + Vite 8 (ESM)
- libs/shared/api-interface: Zod contract base
- Docker Compose dev: Postgres 18, Valkey 8, MinIO, Mailpit
- WDS artifacts:
  - design-artifacts/A-Product-Brief/ (5 docs canônicos + 16 dialogs)
  - design-artifacts/B-Trigger-Map/ (hub + 4 personas + feature impact)
- Stack canon: STACK.md v2.2 + CODING-RULES.md v2.0 + brand.md
- AGENTS.md + README.md como entrada para devs/agentes

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

design-artifacts/A-Product-Brief/dialog/success-criteria.md

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+# Success Criteria — SAR (Força de Vendas)
+
+**Confirmed:** 2026-05-26
+**Step:** 08 — Success Criteria
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+> Critérios SMART para guiar decisões. **North Star do MVP:** retenção do 1º cliente nos primeiros 3 meses.
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+---
+
+## North Star
+
+### MVP (primeiros 6 meses)
+> **1º cliente real paga e renova sem cancelar nos primeiros 3 meses após go-live.**
+
+Critério primário: **retenção provada** > tração massiva. Prova que o produto entrega valor sustentado, não só "wow" da demo.
+
+### Y1 comercial (12 meses pós-GA)
+> **10-20 clientes pagantes (perfil conservador) com NPS dos donos > 50 e ARR de R$ 200k-600k.**
+
+Foco em referências sólidas que alimentem o canal #1 (boca-a-boca).
+
+---
+
+## A. Sucesso do negócio JCS (north star externa)
+
+| Métrica | Target Y1 | Frequência de revisão | Por quê |
+|---|---|---|---|
+| **Clientes pagantes (logos)** | 10-20 | Mensal | Tração de mercado |
+| **MRR** | R$ 17k-50k (final de Y1) | Mensal | Saúde recorrente |
+| **ARR** | R$ 200k-600k | Trimestral | Valuation-relevant |
+| **Logo churn mensal** | < 3% | Mensal | Saúde da retenção SaaS B2B |
+| **NPS dos buyers (donos)** | > 50 | Trimestral | Probabilidade de indicação (canal #1) |
+| **CAC payback** | < 12 meses | Trimestral | Eficiência de aquisição |
+| **NRR (Net Revenue Retention)** | > 110% | Trimestral | Expansão dentro da base (clientes crescem reps) |
+
+### Cálculo de ARR Y1 (sanity check)
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+Mix realista assumido: maioria clientes pequenos (5-10 reps) no início, alguns médios baixos.
+
+- ARR médio/cliente Y1: ~R$ 15k-30k
+- 10 clientes: R$ 150k-300k (conservador-baixo)
+- 20 clientes: R$ 300k-600k (conservador-alto)
+
+→ **Faixa target: R$ 200k-600k ARR ao final de Y1.**
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+---
+
+## B. Sucesso do cliente (a empresa que comprou)
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+> A prova de que o SAR cumpre a promessa. Se o cliente cresce, ele recomenda — alimenta canal #1.
+
+| Métrica | Como medir | Target | Quando |
+|---|---|---|---|
+| **Pedidos/rep/mês vs. baseline pré-SAR** | Cliente declara baseline; SAR mede pós | **+15-30%** | 6 meses pós-go-live |
+| **% clientes inativos recuperados via alerta IA** | Funil: inativo (>60d sem pedido) → pedido novo | **10-20%** | 3 meses pós-go-live |
+| **Tempo médio aprovação de desconto** | Telemetria: rep envia → supervisor decide | **< 30 min** | Imediato (vs horas no WhatsApp) |
+| **% reps ativos no produto** | DAU/MAU dos reps cadastrados | **> 80%** | 60 dias pós-go-live |
+| **NPS dos reps** | Survey trimestral | **> 30** | Trimestral (reps são duros) |
+
+---
+
+## C. Comportamento dos usuários (signal de adoção)
+
+| Persona | Métrica | Target | Por quê |
+|---|---|---|---|
+| **🟢 Rafael (Rep)** | % pedidos lançados pelo SAR vs paralelo (WhatsApp/papel) | **> 95%** | Prova adoção real |
+| | Tempo médio de lançamento de pedido | **< 60s** | Cumpre cenário canônico |
+| | DAU/MAU | **> 70%** | Uso diário esperado |
+| **🟡 Sandra (Supervisora)** | Aprovações via SAR (não WhatsApp) | **> 90%** | Prova que abandona canal velho |
+| | Acessa "tela do dia" diariamente | **> 80% dias úteis** | Validação do "apertar parafusos" |
+| **🔵 Daniel (Dono)** | Acessa insights da IA | **> 2x/semana** | Diferencial declarado (IA estratégica) |
+| **🟣 Alice (Admin)** | Lança campanha sem suporte JCS | **> 80% das campanhas** | Validação do editor no-code |
+
+---
+
+## D. Qualidade de experiência (signal de saúde)
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+| Métrica | Target | Por quê |
+|---|---|---|
+| **p95 latência de tela** | < 800ms | Promessa "tempo real" |
+| **p95 lançamento de pedido (end-to-end)** | < 60s | Cumpre cenário Rafael |
+| **% tickets de suporte resolvidos < 4h** | > 80% | Padrão B2B SaaS |
+| **Disponibilidade (uptime mensal)** | 99.5% | SLA típico |
+| **Pedidos perdidos por bug/sync** | **0** | Crítico — Rafael não confia se perder pedido |
+| **Workspace provisionado em** | < 5 min (trial) | Onboarding "fácil" declarado |
+
+---
+
+## Timeline / Marcos
+
+| Marco | Quando | Critério de aceite |
+|---|---|---|
+| **MVP em produção com 1º cliente real** | **3-4 meses** (a partir de 2026-05-26) | Cliente assinou contrato pago, está usando os 4 cockpits no dia-a-dia |
+| **MVP validado** | + 3 meses (≈mês 6-7) | 1º cliente renovou (não cancelou) → north star MVP atingida |
+| **Beta público / abertura para SDR** | + 1-2 meses (≈mês 8) | Funcionalidade core estável, processo comercial JCS operacional |
+| **10 clientes pagantes** | ≈ mês 12 | Marco conservador Y1 |
+| **20 clientes pagantes** | ≈ mês 16-18 | Marco esticado Y1+ |
+
+**Premissa de timeline:** Julian acumulando PO + Tech + Champion com 1-2 devs adicionais. Stack canon + brand + concept prontos aceleram em ~30% vs. greenfield total.
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+---
+
+## Decisões implícitas nessas métricas
+
+1. **Métricas exigem instrumentação no produto desde MVP**
+   - Telemetria de p95 latência, DAU/MAU, tempo de lançamento, funil de inativo→pedido
+   - Implica setup de observabilidade (Pino + OTel + Grafana — STACK.md §09) **no MVP**, não em Phase 2 de roadmap
+   - Implica também eventos de produto para analytics (PostHog, Amplitude, ou solução self-host)
+
+2. **NPS exige operação contínua**
+   - Survey trimestral via email/in-app
+   - Implica módulo de feedback no produto (mesmo simples)
+
+3. **Suporte com SLA de 4h exige time/processo JCS**
+   - Define expectativa: SDR + 1 atendente mínimo
+   - Pode ser Julian no início (não escalável, mas viável)
+
+4. **CAC payback < 12 meses define o range comercial**
+   - Para ticket médio R$ 1.500/mês (cliente médio), CAC < R$ 18k → limita custos de aquisição (eventos, ads, parceiros)
+   - Implica que a aquisição começa **boca-a-boca + SEO** (custo baixo), não ads pagos pesados
+
+---
+
+## Riscos calibrados pelos critérios
+
+| Risco | Métrica que detecta | Ação se falhar |
+|---|---|---|
+| **Rafael não adota** | DAU/MAU < 50% em 60 dias | Revisão UX mobile-first; possível pivot de interação |
+| **Sandra não confia** | Aprovações via WhatsApp > 30% | Investigação: SAR lenta? Falta contexto? Workflow ruim? |
+| **Daniel ignora IA** | < 1x/semana em IA insights | IA está irrelevante / pouco visível / black box demais |
+| **Cliente cancela em 3 meses** | Churn > 0 nos primeiros 3 meses | NORTH STAR FALHADA — review estrutural do MVP |
+| **Pedidos perdidos por bug** | > 0 incidentes em qualquer janela | P0 imediato — bloqueio de release até root cause |
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+## Lacunas conscientemente adiadas
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+- Preço exato/rep (validar com primeiras vendas)
+- Métrica de eficiência IA (qualidade de sugestão) — definir após primeiros insights gerados
+- NPS de Alice (Admin) — não prioritário no MVP
+- Métricas detalhadas de WhatsApp (engagement, response rate) — após integração funcionar