Case studies · Mercuri Finance

Mercuri Finance

A Mercuri está a construir uma camada de coordenação para liquidez concentrada, combinando comportamento autónomo de vaults com um modelo non-custodial, uma camada de sistema apoiada por AI e uma explicação pública mais forte do produto.

Company size

50-100 employees

Industry

FintechBlockchainCrypto

Solution

Everest

Providers used

AnthropicOpenAI

Stats we reached:

+118%

ciclos internos de execução mais rápidos

+92%

enquadramento mais claro de produto e protocolo

-71%

overhead manual nas operações

-68%

trabalho repetitivo de outreach e coordenação

Challenge

O produto tinha de comunicar com clareza a coordenação de liquidez concentrada, o comportamento autónomo dos vaults e os limites de confiança de um modelo non-custodial, ao mesmo tempo que a equipa precisava de sistemas internos mais fortes para sustentar a velocidade de execução.

What we shipped

Apoiámos a experiência pública na web, tanto no site principal como na app, ajudámos a implementar partes do sistema de AI e trabalhámos em fluxos agentic com Claude e OpenAI para automatizar operações, marketing, outreach e trabalho de suporte à engenharia.

Outcome

A Mercuri tem agora uma presença pública mais coerente e maior alavancagem interna através de fluxos suportados por AI, ligando posicionamento de produto, exploração da interface, explicação do protocolo e execução do dia a dia num sistema operativo mais coeso.

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O enquadramento público importava tanto quanto a interface

A Mercuri opera num espaço tecnicamente exigente. O produto tem de fazer sentido para utilizadores que exploram vaults autónomos de liquidez, sem perder de vista a complexidade real por trás da liquidez concentrada, da delegação e dos limites determinísticos de segurança.

  • O site público precisava de explicar o produto sem cair em linguagem cripto genérica.
  • A superfície da app tinha de parecer real e navegável, e não apenas conceptual.
  • A narrativa técnica tinha de reforçar a confiança ao explicar claramente o modelo do sistema.
  • A equipa também precisava de maior alavancagem interna para que o trabalho de execução avançasse mais depressa sem depender apenas de coordenação manual.

Apoiámos o sistema de AI e não apenas a superfície pública

O trabalho não se limitou à apresentação. Também apoiámos a implementação do sistema de AI da Mercuri, ajudando a ligar a direção pública do produto ao comportamento real do sistema e ao apoio operacional nos bastidores.

Isso permitiu que o projeto evoluísse para lá de uma simples camada de marketing ou de um documento de protocolo. A camada de AI, a UX pública e a explicação técnica foram moldadas como partes da mesma narrativa de produto.

Ajudámos a construir o sistema público do produto

Não se tratou apenas de apontar os utilizadores para alguns endpoints. Ajudámos a construir e a moldar o sistema público em torno da Mercuri: o site de marketing, a experiência da app, a narrativa do protocolo e o tecido de ligação que fazia tudo parecer um só produto, e não artefactos soltos.

  • O site principal transportava o posicionamento, a explicação do produto e o enquadramento de confiança.
  • A superfície da app dava aos utilizadores uma forma concreta de explorar a experiência do produto.
  • O white paper formalizava o modelo do protocolo e reforçava a narrativa técnica.

Os fluxos agentic criaram alavancagem interna

Em paralelo com o trabalho no produto público, ajudámos a automatizar partes das operações, do marketing, do outreach e dos fluxos de engenharia da Mercuri usando skills e padrões de fluxos agentic construídos sobre Claude e OpenAI.

  • Fluxos de apoio operacional que reduziram a coordenação manual repetida.
  • Fluxos de marketing e outreach que tornaram o trabalho de conteúdos e seguimento mais sistemático.
  • Ciclos de apoio à engenharia que ajudaram a equipa a avançar mais depressa com skills reutilizáveis e padrões agentic.

Porque é que a narrativa do produto funciona melhor em público

O material público tem agora uma linha condutora mais clara: a Mercuri apresenta-se como uma camada de coordenação para liquidez concentrada, com comportamento autónomo de vaults e um modelo non-custodial que os utilizadores podem inspecionar tanto na interface do produto como na documentação do protocolo. Internamente, a equipa também passou a ter maior alavancagem apoiada por AI em torno do trabalho de execução.

A liquidez concentrada exige monitorização contínua, reposicionamento frequente, raciocínio matemático preciso e capacidade de resposta às variações da volatilidade e das condições de gas.White paper da Mercuri, 15 de fevereiro de 2026

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