Metodologia técnica do Quorify
Por que processar no navegador (em vez da nuvem) é melhor pra você — e o que isso significa na prática.
Quando você converte um PDF, gera um QR code, formata um JSON ou calcula uma rescisão CLT no Quorify, o seu arquivo ou texto não sai do seu navegador na maioria das ferramentas. Não passa pelos nossos servidores. Não é armazenado em nuvem. Não é usado pra treinar nenhuma IA.
Isso é diferente da maioria das alternativas online. iLovePDF, Smallpdf, Canva e similares fazem upload do arquivo pro servidor deles, processam lá, e devolvem o resultado. Funciona, mas exige que você confie na política deles — e dá ao operador acesso técnico ao seu conteúdo (mesmo que prometam não olhar).
Esta página explica como o Quorify foi construído pra ser diferente, por que essa arquitetura é mais privada e mais rápida, quando ela não funciona e o que fazemos nesses casos.
1. Processamento local-first
85% das 125 ferramentas rodam 100% no seu navegador
Cada ferramenta "local-first" do Quorify carrega o motor de processamento como JavaScript ou WebAssembly assim que você abre a página. Quando você faz upload de um arquivo (ex: PDF pra comprimir), o navegador lê os bytes diretamente do seu dispositivo, processa em memória usando Web Workers (threads isoladas que não travam a UI) e devolve o resultado pra você baixar. Nenhum byte chega aos nossos servidores.
Tecnicamente isso é feito com 3 ferramentas do browser moderno:
- WebAssembly (Wasm): permite rodar código C/C++/Rust compilado direto no navegador. Bibliotecas como pdf-lib, mozjpeg e ffmpeg.wasm rodam aqui, dando performance próxima de desktop. Sem isso, comprimir um PDF de 50MB no navegador seria impossível.
- Web Workers: threads isoladas que não travam a UI principal. Quando você processa um vídeo de 200MB, o worker faz o trabalho pesado em background e você continua podendo clicar/scrollar normalmente.
- File API + Blob: APIs nativas do browser pra ler arquivos do dispositivo sem cópia intermediária e gerar download de resultados em memória.
Esta arquitetura tem 3 consequências práticas pra você:
Privacidade
Seu PDF, sua imagem, seu texto não passa por nós. Não armazenamos nada. Não temos acesso técnico. Não pode vazar se nosso servidor for invadido — não está lá.
Velocidade
Sem upload. Sem espera de fila do servidor. O tempo de processamento é só o seu processador trabalhando. Em arquivos pequenos é instantâneo; em 50MB+ é 2-3× mais rápido que cloud em conexões médias.
Compliance
Dados de RH (CNPJs, salários), jurídicos (contratos), de saúde — nenhum sai do seu dispositivo. Compatível com LGPD por design (não há "tratamento" do nosso lado).
2. Quando o servidor é necessário (15% das tools)
Ferramentas de IA — e o que fazemos com seus dados
Algumas ferramentas exigem um modelo de IA pra funcionar: redator de email frio, gerador de descrição de produto, revisor de contrato, auditor SEO. Esses modelos têm dezenas de GB e não dá pra rodar no navegador. Nesses casos, o input vai pra um modelo externo (Gemini Flash, do Google) via nossa API.
O que fazemos pra reduzir o risco dessa exposição:
- Transit TLS 1.3 + AES-256: conexão criptografada do seu navegador até nosso servidor e dali até o Gemini. Ninguém no meio do caminho consegue ler.
- Zero log de input/output: nosso servidor faz proxy do request mas não armazena nem input nem output. Você vê o resultado, ele é descartado.
- Opt-out de treino do Gemini: nossa API key está configurada pra não permitir que o Google use seu input pra treinar modelos futuros. Está no contrato Google Cloud Vertex AI Enterprise.
- Identificação clara: cada tool de IA tem badge "Processado na nuvem" visível antes de você submeter. Sem surpresa.
Recomendação honesta
Se você está processando dados altamente sensíveis (contratos com cláusulas confidenciais, M&A, dados médicos identificáveis), não use as tools de IA do Quorify. Use as ferramentas local-first (que são a maioria) ou um modelo self-hosted. Não estamos competindo nesse mercado.
3. Comparativo técnico
Quorify vs iLovePDF, Smallpdf, Canva
Pra deixar claro qual arquitetura ganha em qual cenário, abaixo uma comparação técnica honesta entre Quorify e 3 alternativas populares no mesmo nicho:
| Aspecto | Quorify | iLovePDF | Smallpdf | Canva |
|---|---|---|---|---|
| Onde processa | 85% navegador | Servidor | Servidor | Servidor |
| Upload necessário | Não (maioria) | Sim | Sim | Sim |
| Limite arquivo (free) | Limitado por RAM | 25 MB | 5 MB | 100 MB |
| Trabalhar offline | Sim (após carga) | Não | Não | Não |
| Arquivo descartado | N/A (nunca subiu) | Após 2h | Após 1h | Persistente |
| Funciona em VPN/intranet | Sim | Bloqueado em alguns | Bloqueado em alguns | Bloqueado em muitos |
| Idiomas UI | 10 | 29 | 20+ | 100+ |
| Tools além de PDF | 120 (não-PDF) | 0 | 0 | ~50 (design) |
Onde Quorify não é a melhor opção: arquivos muito grandes (1GB+) em dispositivos com pouca RAM (4GB ou menos) — o processamento no navegador trava. Nesse caso, iLovePDF ou Adobe Acrobat são melhores porque distribuem o processamento no servidor. Também não competimos com Canva em design gráfico aprofundado (templates, brand kits, sincronização equipe).
4. Stack técnica
Quem queira auditar ou recriar a arquitetura
Lista das tecnologias principais usadas no Quorify, pra que outros desenvolvedores ou auditores técnicos saibam exatamente o que está envolvido:
- FrontendNext.js 16 (App Router · React 19 · Turbopack)
- HospedagemVercel Edge + Cloudflare CDN (cobertura global)
- Processamento PDFpdf-lib (JS) + pdf.js (WebAssembly) — todo no navegador
- Imagem & vídeomozjpeg + libwebp + ffmpeg.wasm (todos local-first)
- IA (15% das tools)Google Gemini 1.5 Flash via Vertex AI (data residency BR)
- PagamentoStripe (PIX + cartão BR · multi-currency PPP)
- Banco (assinaturas)Supabase Postgres (RLS + service role isolado)
- ObservabilidadeSentry + PostHog + GA4 (todos com Consent Mode v2)
5. Política de atualização
Como mantemos as tools atualizadas e seguras
Calculadoras BR (CLT, Simples Nacional, INSS, IRRF) seguem tabelas oficiais e são atualizadas no início de cada ano fiscal ou quando o governo publica nova regra. A última atualização está marcada em cada calculadora.
Tools de IA usam a versão mais recente estável do modelo Gemini do Google. Mudanças de modelo são anunciadas no nosso blog.
Dependências de processamento (pdf-lib, ffmpeg.wasm, etc.) são atualizadas mensalmente via Dependabot, com testes automatizados que garantem que nenhuma regressão é introduzida. Vulnerabilidades de segurança críticas são patchadas em <48h.
Veja na prática
Teste o processamento local-first agora
Abra qualquer ferramenta de PDF (juntar, dividir, comprimir), imagem (converter, comprimir, remover fundo) ou texto. O badge "Processado no seu navegador" aparece sempre que o motor é local. Sem upload, sem cadastro, sem espera.