Do jeito que montamos a nossa: 10 passos, com o código aberto para copiar.
Claude
Código aberto
Simulação · paciente fictícia
Com IA · tudo respondido
Sem IA · 14 sem resposta
← arraste → · simulação com pacientes fictícios
Painel do código aberto, com pacientes fictícios.
Comecei com a IA desligada: o WhatsApp entrou no painel e, primeiro, a equipe atendeu por ele.
Comecei pelo QR code, que liga em minutos. Para ficar, liguei a API oficial da Meta.
Guia da API oficial ↗ Guia do WAHA ↗Sem WhatsApp ainda? Use simulado e teste tudo pelo painel.
Cada mensagem aparece na hora. Você assume com um clique e devolve à IA quando quiser.
Em cada resposta: o modelo, o custo e a ferramenta que ela usou.
Dois arquivos de texto: como atender e o que ela pode responder. Só informação confirmada.
O que não está na base, ela passa para a equipe. Nada de inventar preço ou horário.
# Quem você é
Você é a Clara, secretária virtual da Clínica Exemplo.
# Jeito de conversar
Mensagens curtas, de WhatsApp. Uma pergunta por vez.
# Para agendar
Consulte ver_horarios_livres antes de oferecer horário.
# Limites que nunca mudam
Não diagnostica, não interpreta exame, não indica remédio.
Emergência: oriente ligar 192 e chame a equipe.
A nossa está no Opus 5.5, o melhor. Comece por ele: cada resposta tem custo, e o mais barato você testa no próximo passo.
| Modelo | 1.000 respostas* |
|---|---|
| Opus 5.5 · melhor qualidade | ≈ US$ 11 a 40 |
| Sonnet 5.5 · equilíbrio | ≈ US$ 6 a 20 |
| Haiku 5.5 · volume alto | ≈ US$ 0,30 a 1 |
*Estimativa pela tabela oficial: respostas curtas, cerca de 4 mil tokens de instruções (com e sem cache), uma ou duas chamadas por resposta. O painel mostra o custo real de cada uma.
Troca em um clique. O limite diário protege contra surpresa.
Fiz vários testes internos com o modelo escolhido: a IA de verdade responde, mas nada sai para o WhatsApp.
npm run labnpm run lab:compararO segundo comando roda os mesmos testes no Opus, no Sonnet e no Haiku e mostra acertos e custo de cada um. O mais barato deu conta? Troque.
Teste o difícil:
Cada resposta mostra o modelo e o custo. Fora da base, ela chama a equipe.
Depois liberei só para o meu número e testei pelo meu celular, como se fosse paciente.
Os outros pacientes continuam com a equipe.
Só então liberei para todos. A equipe acompanha pelo painel e pausa quando precisar.
Ela espera o paciente terminar de escrever, marca como lida e mostra “digitando…”.
Ela aprende com ela mesma: correções e revisões viram lições, e só entra o que você aprovar.
Botão “Corrigir” em qualquer resposta da IA. Ou peça para ela revisar as conversas do dia.
Sugestão nunca entra sozinha. Você aprova, edita ou descarta.
Com a agenda sincronizada, ela marca, remarca, confirma a consulta e faz o follow-up do paciente.
Próximo nível: ligar o prontuário pelo MCP →
Confirmação no dia anterior. Retorno alguns dias depois.
Tudo o que aparece nesta página está no GitHub, pronto para clonar.
git clone https://github.com/juliooandradee/secretaria-ia-whatsapp.gitnpm install && npm run demo && npm startclinica/ o que a clínica edita
roteiro.md como atender
conhecimento.md o que responder
agenda.json dias e horários
lab/ 20 cenários de teste
public/ o painel ao vivo
src/ atendimento e IA
channels/ oficial e WAHA
learning.js aprendizado
scheduler.js confirmação
docs/ conexão, deploy, LGPD
Sinal de alerta recebe na hora a orientação de ligar 192, sem esperar a IA.
Remédio, exame ou sintoma: ela não responde e passa para a equipe.
Assume qualquer conversa, pausa tudo e aprova o que ela aprende.
Conversa de saúde é dado sensível pela LGPD. Avise que é uma assistente virtual, guarde só o necessário e proteja o servidor.
A conduta continua sendo sua: a IA marca, informa e encaminha. Quem orienta o paciente é o médico.
O caminho inteiro, pronto.
Ele clona e configura com você.
A próxima sai em minutos.
Você vai me ajudar a montar a minha secretária de IA no WhatsApp a partir do
código aberto https://github.com/juliooandradee/secretaria-ia-whatsapp.
Siga uma etapa por vez e espere o meu ok antes de seguir.
1. INSTALAÇÃO
Clone o repositório, rode npm install e crie o .env a partir do .env.example.
Eu mesmo colo a ANTHROPIC_API_KEY e a senha do painel no arquivo .env:
nunca me peça chave ou senha aqui no chat.
Rode npm run demo e npm start e me mostre o painel.
2. MINHA CLÍNICA
Me entreviste e reescreva clinica/roteiro.md (nome da secretária, tom, limites),
clinica/conhecimento.md (endereço, horários, valores, convênios, preparo)
e clinica/agenda.json (dias, horários e duração da consulta).
Use só o que eu confirmar. Onde eu não souber, deixe claro que a equipe responde.
3. MODELO
Comece pelo claude-opus-5-5 (AI_MODEL no .env) e me explique quanto custa,
em média, cada resposta.
4. TESTE DO MODELO
Rode npm run lab e me mostre as respostas que precisam de revisão.
Ajuste o roteiro e repita até eu aprovar.
Crie mais 5 cenários com as perguntas que meus pacientes mais fazem.
Depois rode npm run lab:comparar e me diga se o Sonnet 5.5 ou o Haiku 5.5
acertam o que importa gastando menos.
5. CONEXÃO
Me ajude a escolher entre a API oficial (docs/api-oficial.md) e o WAHA (docs/waha.md)
e me guie no passo a passo do escolhido.
6. LIBERAÇÃO
Coloque no ar seguindo docs/deploy.md. Comece na fase "Só números de teste"
com o meu número. Eu testo pelo celular e só depois passamos para "Ao vivo para todos".
7. AÇÕES
Ligue a confirmação e o retorno automáticos e revise os textos comigo.
No final, transforme esse processo numa SKILL reutilizável chamada "secretaria-ia",
para eu montar a próxima secretária só dizendo a clínica e o canal.Na comunidade você encontra outros médicos montando a sua e os materiais para ir além.