Do plano ao produto funcional
Dia de transformar um produto de prática de inglês em base real, com app, domínio, UI, Convex, dashboard e coordenação entre agentes.
O dia foi sobre tirar uma ideia do campo da inspiração e colocar estrutura em volta dela. Em vez de ficar só no benchmark, avancei em especificação, tarefas, base técnica e primeiras telas reais.
Produto de prática de inglês
O maior bloco do dia foi um produto próprio para prática de inglês. Comecei consolidando o que a experiência precisava fazer: conduzir uma conversa, gerar um relatório útil e transformar uma sessão em feedback claro para quem quer ganhar confiança falando.
A partir disso, o projeto ganhou base de engenharia. O app foi iniciado com Next.js e Bun, depois recebeu primitivas de UI, lógica de domínio, utilitários de data, tela inicial, relatório da conversa e fundação de dados com Convex.
Também alinhei escolhas de interface. shadcn/ui virou a base dos componentes, Motion ficou como caminho natural para animações, e Remotion foi deixado para depois, caso o produto peça uma camada de vídeo mais madura.
Agentes trabalhando em paralelo
Usei workspaces em paralelo para dividir planejamento, implementação, revisão e fechamento de tarefas. Isso exigiu mais organização do que código: issues bem separadas, pull requests pequenos, comentários de fechamento e revisão de contratos entre domínio, UI e dados.
Também revisei as skills do projeto. Removi sobreposições e mantive as oficiais da Vercel como referência quando fazia sentido. A lição foi prática: quanto mais agentes rodam ao mesmo tempo, mais importante fica a fronteira de cada tarefa.
Calculadora compartilhável
Em outro produto, ajustei a calculadora de planos para aceitar parâmetros pela URL. Agora uma simulação pode abrir já com valor de inscrição e quantidade de inscritos preenchidos, preservando a taxa mínima e deixando o resultado pronto para leitura.
Esse tipo de ajuste parece pequeno, mas muda o uso comercial da ferramenta. Em vez de pedir que alguém configure tudo manualmente, o link já carrega o cenário que precisa ser discutido.
Perfil público e materiais de carreira
Também trabalhei no perfil público do GitHub: copy mais direta, métricas, repositórios em destaque e uma forma melhor de explicar o uso de IA como alavanca de engenharia, não como pesquisa de baixo nível.
Em paralelo, revisei materiais de carreira de forma privada e genérica. O foco foi clareza: entender fit, preparar respostas e manter o portfólio coerente sem transformar este journal em registro de processos seletivos.
O saldo do dia foi simples: ideias ficam mais sérias quando viram tarefas pequenas, contratos claros e uma primeira versão que já pode ser aberta no navegador.