Há dois anos, uma IA escrevia um parágrafo. Hoje, um agente produz um relatório de trinta páginas com tabelas, uma documentação técnica completa, uma ata a partir de uma transcrição, uma proposta comercial a partir de um CRM. Claude Code, Cursor, Notion AI, os agentes internos ligados às suas ferramentas: quase todos entregam a mesma coisa — Markdown, às vezes HTML, raramente um PDF.
E é na altura de transformar esse entregável em PDF que muitas equipas voltam a meter, sem dar por isso, exatamente aquilo que tinham tido o cuidado de evitar: um serviço de terceiros que lê, guarda e, às vezes, aprende.
O ponto de atenção: o agente já leu tudo
Um agente que redige um relatório teve acesso ao que precisava para o escrever: o código, os tickets, os emails, a base de clientes, a transcrição da reunião. O documento que produz é um resumo dessas fontes. É muitas vezes o ficheiro mais sensível de toda a cadeia — mais do que cada fonte tomada isoladamente — porque as junta.
Numa empresa séria, o circuito do próprio agente está enquadrado: plano profissional, acordo de tratamento de dados, sem treino, eventualmente um modelo alojado na Europa ou em local. Depois, o programador ou o gestor de projeto arrasta o relatorio.md para «o primeiro conversor Markdown → PDF do Google» — um site desconhecido, cujas condições ninguém leu, e que recebe em claro o resumo de tudo o que o agente viu.
O circuito limpo, passo a passo
1. O agente produz o Markdown — dentro do seu perímetro. É aqui que as suas garantias contratuais se aplicam. Peça ao agente que escreva um ficheiro, em vez de colar no chat: o ficheiro mantém as quebras de linha das tabelas e os blocos de código.
2. Revisão humana — e registo dessa revisão. É o que o AI Act espera de si se o documento for publicado para informar o público: um controlo editorial assumido dispensa a menção «gerado por IA» (os detalhes). Para um entregável a um cliente, é de qualquer forma a única maneira de não enviar uma cláusula inventada. Corrija no Markdown, não no PDF.
3. Conversão local, no navegador. Markdown para PDF no PDFKami pagina o ficheiro na sua máquina: títulos, tabelas, blocos de código e ligações preservados, PDF vetorial com texto selecionável através da caixa de impressão do navegador. Nenhum envio, nenhum modelo, nenhuma leitura. As imagens remotas não são carregadas, de propósito — um documento recebido não deve poder assinalar que foi aberto —; as imagens em base64 são.
4. Acabamentos, sempre locais. Numerar as páginas; juntar uma capa ou anexos; apor uma marca de água «Confidencial — [cliente] — [data]», que vale tanto para um entregável produzido por um agente como para um documento de identificação; comprimir se o relatório tiver capturas de ecrã.
5. Controlo antes de enviar. Analisar um PDF sobre o ficheiro final: nenhum script, nenhuma ação, nenhum anexo — um entregável limpo não os tem, e um cliente bem equipado vai verificar.
Em nenhum momento entre o passo 1 e o envio o documento sai do computador. Pode fazer os passos 3 a 5 em modo de voo.
O caso dos agentes de código
Claude Code, Cursor, Copilot e os outros geram READMEs, ADRs, relatórios de auditoria, notas de migração — documentação que descreve com precisão a arquitetura, as dependências e, às vezes, as falhas conhecidas de um sistema. Para um atacante, são documentos de primeira escolha.
Dois reflexos: não os converter num serviço online (o relatório de auditoria de segurança carregado num conversor gratuito é um clássico de que a gente se arrepende); e tratá-los como entregáveis, com marca de água e destinatário nomeado, quando saem da equipa.
Automatizar sem voltar a meter terceiros
Para um fluxo regular — relatório semanal, ficha de produto, documentação versionada —, um script local (Pandoc, ou markdown + WeasyPrint em Python) faz a conversão na sua CI sem qualquer serviço externo; damos os comandos em Converter um Markdown em PDF. Para um documento pontual, o PDFKami é mais rápido e não exige nada instalado — tanto no computador do gestor de projeto como no do programador.