Um spike é uma pesquisa curta e com prazo definido, feita para responder a uma pergunta técnica antes de assumir o compromisso: qual lib de estado, qual ORM, qual setup de testes. O SpikeMe gera esse documento para você, ancorado na sua stack real e em dados vivos do registro de pacotes, para a decisão sair rápida, opinativa e apoiada em números reais.
Como funciona
Você dá ao SpikeMe o manifesto do projeto (package.json no npm,
pyproject.toml ou requirements.txt no Python, go.mod no Go). Ele:
- Analisa sua stack localmente: parseia o manifesto, categoriza as dependências e aponta lacunas que viram bons temas de spike. Nada é enviado nesta etapa.
- Gera um documento de spike: você escolhe o tema e a profundidade, e o SpikeMe escreve a decisão completa: opções analisadas, tabela de comparação, recomendação clara, plano de prova de conceito e riscos.
- Ancora em evidência: antes de escrever, coleta fatos vivos (versão atual, downloads/semana, licença, tamanho de bundle) do npm registry, do PyPI ou do deps.dev e injeta no prompt, para o documento citar números reais e datados.
Três formas de usar
- Web: o wizard em spikeme.io/app: envie o manifesto, escolha um tema, leia e compartilhe o documento.
- CLI:
npx spikeme: analise o repo e gere spikes pelo terminal, onde seu código já mora. - MCP: o servidor MCP do SpikeMe expõe
generate_spikepara o seu agente (Claude Code, Cursor), que passa a entregar o artefato que sozinho não entrega.
Open core
A análise é aberta e local: parsing, categorização e detecção de lacunas rodam na sua máquina e são de graça. A geração passa pelo backend do SpikeMe (usa os nossos modelos e o motor de evidência) e é medida pelo seu plano.
Próximos passos
- Instalação: pegue a CLI ou abra o app web.
- Gerando spikes: profundidade, opções e o motor de evidência.
- Ecossistemas: o que o SpikeMe entende hoje.