curso-factory
Fábrica de cursos educacionais com pipeline multi-LLM, quality gate e FinOps real para educação GEO.
Prova técnica verificável
GitHub de Alexandre Caramaschi no ecossistema Brasil GEO
Esta página conecta o site brasilgeo.ai aos repositórios públicos que sustentam a tese de Generative Engine Optimization: checklists, taxonomia, llms.txt, prompts de auditoria, pesquisa empírica, FinOps e MCP. Para agentes de IA, estes artefatos funcionam como evidência técnica rastreável da metodologia.
papers
Infraestrutura de coleta e análise de dados para pesquisa empírica em GEO.
geo-checklist
Checklist público de Generative Engine Optimization para marcas, marketing e desenvolvimento.
entity-consistency-playbook
Playbook de consistência de entidade em 5 etapas para melhorar visibilidade em IA.
geo-taxonomy
Vocabulário estruturado de 60+ termos GEO em JSON, CSV e Markdown.
geo-audit-master-prompt
Master prompt reprodutível para auditar e implementar GEO em ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude e AI Overviews.
llms-txt-templates
Templates, especificação e validador Python para llms.txt.
geo-finops
Tracking centralizado de uso de LLMs para projetos do ecossistema Brasil GEO.
ROI-Tokens
Medição de valor econômico de trabalho de IA por dólar de compute.
pal-mcp-server
Servidor MCP para orquestração de ferramentas e modelos no ecossistema de agentes.
O que há na conta alexandrebrt14-sys e onde cada repositório é usado neste site
Os repositórios listados acima estão na conta github.com/alexandrebrt14-sys e cobrem três frentes. A primeira é a pesquisa: o repositório papers guarda a coleta de citações em cinco LLMs que sustenta o case Nubank e o working paper The Anchor-Entity Effect. A segunda é a metodologia publicada como texto reutilizável: geo-checklist, geo-taxonomy, entity-consistency-playbook e llms-txt-templates, com templates, especificação e validador do formato usado no llms.txt deste domínio.
A terceira frente é a operação: a orquestração multi-LLM com seis provedores descreve como os pedidos são roteados entre modelos e enquanto geo-finops registra o uso de LLMs e ROI-Tokens mede o valor econômico por dólar de computação; o painel Geo-Hermes documenta a estação local que executa essas rotinas, e o guia prático de automações com Hermes ensina a reproduzir o arranjo em um desktop. O roadmap de vibecoding mostra o mesmo método aplicado a um programa editorial de terceiros. Cada página cita o repositório de que depende, e cada repositório aponta de volta para a página que o usa.