- Em setembro de 2025, com o surgimento de modelos de IA poderosos como Claude Opus 4.1, GPT-5 e Nano Banana, chegou uma era de ouro do desenvolvimento de software
- Tendo o cenário atual de IA como pano de fundo, são propostas 28 ferramentas de IA inovadoras que ainda não existem, mas que seria ótimo se existissem
- As ideias propostas abrangem várias áreas, como produtividade pessoal, desenvolvimento de código, saúde e criação de conteúdo
- As características enfatizadas em comum são consciência de contexto, personalização para o usuário e recursos de melhoria por meio de aprendizado automatizado e ciclos de feedback
- Em vez dos agentes genéricos de hoje, é proposto o conceito de agentes de IA especializados de propósito único e de um marketplace onde eles possam ser trocados
As 28 ferramentas de IA propostas
1. App de câmera baseado em Nano Banana
- Um app que transforma fotos comuns de iPhone para que pareçam ter sido tiradas com uma Leica
2. Agente para adicionar automaticamente modo claro/escuro
- Adiciona automaticamente suporte a modo claro, modo escuro e temas customizados a qualquer projeto de frontend
- Usa visão para verificar mudanças na UI e faz correções iterativas com base na UI renderizada
3. Agente de descompilação e depuração de código ofuscado
- Descompila e depura código minificado em uma base de código legível
- Requer um forte loop código-depuração
4. Híbrido entre o app Strong e o ChatGPT
- O modelo acessa dados de treino para sugerir melhorias e fazer coaching
- É possível conversar com um modelo que conhece o contexto detalhado, incluindo até o tempo entre cada série
5. Motor de recomendação
- Analisa o histórico de navegação para identificar quais posts de blog ou artigos você leu por mais tempo
- Toda noite, pesquisa a web para encontrar conteúdo que você deveria ler e entrega um digest de links pela manhã
- Melhora o digest do dia seguinte com feedback sobre recomendações boas/ruins
6. App de chat para rastreamento de calorias
- Um app de chat baseado em um banco de dados nutricional
- Minimiza o esforço cognitivo necessário para registrar refeições
7. App minimalista para escrever conteúdo de formato longo
- O modelo destaca trechos e deixa comentários nas margens
- Permite configurar diferentes "personas" para revisar o que foi escrito
8. Agente construtor de agentes especialistas em IA
- Ao receber uma descrição de tarefa como "crie um agente para descompilar código", gera automaticamente um agente ultraespecializado
9. Leitor de ebooks minimalista
- Enquanto você lê um ebook, ao destacar um trecho o modelo explica mais a fundo ao lado
- Assume a persona do autor
- Deve parecer uma extensão do livro, e não uma instância separada de chat
10. Agente de Deep Research que raciocina por vários dias
- Permite fornecer consultas extremamente complexas
- Cria centenas de subagentes e retorna uma resposta após 3 dias de raciocínio
11. App de produção de filmes no estilo paint by numbers
- Faz brainstorming de ideias para curtas-metragens e o modelo gera um storyboard detalhado
- O usuário só precisa filmar com o smartphone cada cena do storyboard
- Funciona como rodinhas de apoio para fazer filmes
12. App de gravação de tela e resumo semântico
- Usa um modelo local para gerar um resumo semântico detalhado do que você fez no computador todos os dias
- Fornece isso como contexto em um app de chat: "Para quem eu esqueci de responder ontem?"
- Usei o Rewind por um ano, mas não foi tão útil quanto eu esperava
13. Filtro semântico para Twitter/X/YouTube
- Permite escrever filtros abertos como "ocultar tweets que provavelmente vão me irritar"
- Remove conteúdo que provoca raiva do feed
- Ao moldar o feed, moldamos a nós mesmos
14. Agente de geração de currículo sob medida para temas de nicho
- Pedidos como "quero aprender tudo o que sabemos sobre a ciência do progresso"
- Busca pessoas, blogs, vídeos do YouTube, ensaios e livros didáticos na web
- Lê todo o conteúdo e fornece um currículo que guia do iniciante ao especialista
15. Um mecanismo de recomendação de livros realmente bom
- Primeiro faz um questionário sobre o que você já leu, seus objetivos e o tipo de leitura de que gosta
- Depois de reunir muitas informações, outros agentes simulam como o usuário reagiria às sugestões do agente principal
- Só traz à tona livros com altíssima chance de agradar
16. Motor de busca semântica para TikTok e Instagram Reels
- Dá acesso a informações úteis presas em vídeos curtos
- Precisa de uma busca consultável
17. App fitness do sono
- Integra dados do Apple Watch (frequência cardíaca, VO₂), Eight Sleep, Oura Ring e apps de treino
- Fornece recomendações práticas para melhorar sono e recuperação
- Envia mensagens de forma proativa: "Seu HRV caiu nesta semana; será que você está treinando demais?"
18. Biblioteca massiva de componentes
- Projetada para ser renderizada dentro de uma interface de chat
- As bibliotecas existentes têm primitives muito low-level
- Prioriza widgets de alto nível em vez de customização
19. Assistente de voz minimalista para Apple Watch
- Para perguntas complexas demais para a Siri, mas adequadas para o ChatGPT
- Fornece respostas curtas de poucas palavras
20. App de escrita que sugere listas de leitura
- Pesquisa na web sobre o tema em que você está escrevendo e monta uma lista de materiais que podem ajudar
- O app de escrita não deve escrever no lugar do usuário
21. App de corrida
- Gera planos personalizados e acompanha ritmo de corrida e frequência cardíaca
- Ajusta iterativamente o programa de treino com base em dados reais
22. Superapp de edição de fotos com Nano Banana
- Oferece centenas de templates sem exigir escrita de prompts
- Tentar vários penteados, prever a aparência de filhos com o parceiro, fazer você parecer o The Rock etc.
23. Busca de vídeos do YouTube no estilo Same.energy
- Ao inserir uma URL, encontra vídeos com uma vibração parecida
- Hoje, o algoritmo do YouTube só se concentra em maximizar o engajamento do usuário médio
24. Dispositivo no estilo Sony Walkman para crianças
- Um dispositivo voice-first em que é possível fazer perguntas a um LLM
- Focado em explicações, com zero tela
- Melhor ainda se for offline-first
25. Motor de busca de biografias
- Uma consulta baseada em questionário sobre o problema atual, fase da vida, área de atuação etc.
- Retorna capítulos de biografias/autobiografias de grandes figuras históricas que trataram de situações semelhantes
26. Agente de auditoria do consumo de conteúdo via gravação de tela
- Observa o uso do computador e do smartphone
- Audita diariamente o conteúdo consumido
- O Screen Time não é específico o suficiente
- É preciso entender o valor nutricional exato dos tokens que consumimos
27. Marketplace de agentes de IA para tarefas de nicho
- Agentes projetados para casos de uso específicos seriam melhores do que agentes de propósito geral
- Um catálogo de agentes ultraespecializados para tarefas de nicho, como encontrar apartamento para alugar em San Francisco
- São necessários dezenas de milhares de agentes utilizáveis via web ou API
28. Recurso para pedir a crítica de escritores famosos
- "O que Hemingway diria sobre este post de blog?"
- Descobrir quais partes o deixaram confuso e de quais partes ele gostou
2 comentários
Os itens 2 e 3 seriam realmente ótimos se simplesmente funcionassem de forma automática.
Parece ser uma daquelas tarefas repetitivas chatas em que é cansativo ficar adicionando tudo manualmente o tempo todo.
Comentários do Hacker News
Acho que precisamos ser realmente cautelosos com o item “24. dar às crianças um dispositivo no estilo Sony Walkman para que possam fazer perguntas a um LLM”
Acho que dá para obter resultados muito melhores do que perguntando a um professor da escola
Dois dias atrás pedi ao ChatGPT que explicasse o sistema de valor posicional (
place-value system) de um jeito que uma criança de seis anos entendesse. Mas ele confundiu os conceitos de valor posicional e valor numérico e deu uma explicação errada. Eu percebi o erro e o ChatGPT pediu desculpas, mas se a criança tivesse perguntado sozinha, não teria notado esse erro.Fico pensando em quanta informação errada meu filho poderia passar a acreditar como verdadeira vindo de um dispositivo desses
Sobre o item 19, fiz algo parecido eu mesmo com o iOS Shortcut algumas semanas atrás
O que sinto ao ver muitas ideias/artigos é que as pessoas não estão “pensando com portais” (
thinking with portals) em relação aos LLMs. Temos uma tecnologia em nível de “portal gun” (é assim que ela é divulgada), mas parece que estamos usando isso apenas como uma porta melhorNo fim, o que um LLM faz é expandir texto de forma logicamente encadeada. As possibilidades de aplicação são amplas, mas na prática é difícil ir muito além de um editor de texto avançado. Por exemplo, se você quiser usar isso para edição de vídeo, precisa criar uma linguagem de script e também sincronizar funcionalidades com o editor. Para uma grande empresa como a Adobe, o valor disso em relação ao esforço talvez não seja claro; para uma startup, seria preciso competir com a Adobe em recursos e lock-in de usuários acumulados ao longo do tempo. Em ambos os casos, não há tanta vantagem a menos que o LLM seja realmente revolucionário. Além disso, o LLM não consegue ver diretamente o resultado em vídeo e, no estágio atual, é algo apenas “mais ou menos” bom
Concordo com essa perspectiva. Se você tiver algum material de referência sobre “thinking with portals”, gostaria que compartilhasse
Se houver algum exemplo de pensamento no estilo portal, seria ótimo se você pudesse compartilhar algo simples e fácil de entender
Sobre o item 22, eu gostaria que existisse um mecanismo que analisasse meu histórico de navegação, entendesse os tipos de blogs/artigos que eu leio por mais tempo e encontrasse toda noite conteúdos recomendados que eu ainda não vi
O ChatGPT Pulse existe de maneira semelhante. Em vez do histórico do navegador, esse serviço usa o histórico do ChatGPT, mas para quem usa bastante o ChatGPT talvez seja uma recomendação ainda mais confiável
https://openai.com/index/introducing-chatgpt-pulse/
Acho que a maioria das ideias propostas neste texto é mais parecida com um pedido para fazer uma UI/UX um pouco melhor em cima do LLM base
Sinto que há um erro categorial (
category mistake) fundamental nesse tipo de raciocínioUm exemplo é a função “como Hemingway avaliaria meu texto?”. Na prática, a resposta é só algo gerado por aquela IA, não uma avaliação real do Hemingway
Se você perguntar a 100 modelos, terá 100 respostas diferentes, e o modo de pensar ou a personalidade reais de Hemingway não podem ser totalmente reconstruídos a partir de algumas centenas de milhares de palavras de sua obra.
No fim, a questão é “isso realmente pode soar de forma plausível como algo que aquela pessoa diria?”
O motivo de querermos ouvir a avaliação de pessoas famosas é a perspectiva de uma pessoa viva e real. A imitação da IA é como tentar comer uma foto de sanduíche em vez de um sanduíche de verdade
Dá uma certa inquietação ver que tanta gente não consegue traçar uma linha mais clara em relação a essa ilusão
Concordo 100%
Mas, ao ler este comentário, pensei no holodeck de Star Trek TNG. Lá eles recriam figuras famosas como Einstein e Freud, e do ponto de vista do espectador, mesmo quando eu tinha 15 anos, eu não pensava “isso é só uma resposta aleatória cuspida por um computador”
Em um episódio, eles erram ao recriar uma pessoa real só a partir de registros (https://www.imdb.com/title/tt0708682/), e depois fica evidente o quanto aquilo era diferente (https://www.imdb.com/title/tt0708720/)
Resumindo,
Esse texto me fez pensar em várias coisas
Dá para explicar de forma simples por que não precisamos de um AI Hemingway. Na prática, já havia bons guias de escrita como o hemingwayapp há uns 10 anos https://hemingwayapp.com/
Ele corrige a gramática com regras simples e incentiva a trocar por expressões mais diretas. Pode até ser melhor para aprender por conta própria justamente porque não reescreve tudo automaticamente
Ao ver muitas ideias como “um miniapp de edição de fotos do tamanho de uma banana, com centenas de templates sem precisar de prompt...”, no fim vejo o desejo humano de viver de forma cada vez mais preguiçosa. Algo como “o que Hemingway pensaria disso?” me passa uma sensação parecida
A essência é “isso consegue enganar um ser humano fazendo-o acreditar que é uma resposta plausível no estilo daquela pessoa?”, e isso por si só já é útil
Se o ser humano sabe que está sendo enganado, chamamos isso de faz de conta (
make-believe) ou suspensão da descrençaPassamos por esse processo sempre que interpretamos alguém ou tentamos pensar a partir de outro ponto de vista. O mesmo vale quando tentamos aprender com registros de pessoas reais ou personagens de ficção
Acho que dizer “quero ouvir a avaliação de Steve Jobs/Hemingway porque é um ser humano de verdade” é justamente o contrário
Na prática, mais importante do que a pessoa real é a personalidade resumida da celebridade ou personagem como a imaginamos. Quase ninguém fica obcecado com como aquela pessoa realmente era
O “Hemingway celebridade” mitificado é, por si só, mais atraente. Às vezes é até mais útil e interessante do que o real
Por isso, como no exemplo de Star Trek TNG, eu diria que essas simulações de personagens virtuais funcionam bem exatamente como foram pensadas
Feynman dizia que “o primeiro princípio da ciência é não enganar a si mesmo”, e acho que isso também se aplica aos resultados dos LLMs
Muito interessante
Todos nós já vimos muitos demos desta lista ou tecnologias semelhantes, e muitas startups já gastaram centenas de milhões de dólares durante anos para construir produtos
Ainda assim, quase não vemos produtos realmente úteis, e o que encontramos no dia a dia não funciona tão bem quanto os demos
Fico me perguntando o que está acontecendo.
Ou seja, será que os produtos realmente existem, mas quase ninguém os usa, ou será que usar modelos bons o bastante custa caro demais, ou ainda será que fazer um demo impressionante é muito mais fácil do que criar um produto de verdade... tenho curiosidade sobre várias possibilidades
Quando conversei com uma agência de anúncios para apps de fintech, ouvi que é preciso gastar algo como US$ 20 mil por mês durante 3 meses para entender como aquilo funciona; só depois disso o CAC começa a cair e você consegue adquirir os usuários certos
No momento em que você desliga os anúncios, o reconhecimento do produto some de novo e os novos usuários param de chegar. Você fica sem uma forma de fazer as pessoas sequer saberem que ele existe
Muitas dessas ideias exigem entender os gostos, padrões, comunicação, agenda e dados de saúde do usuário
A Apple pode ter uma vantagem real nessa área.
Como o celular e o relógio são os dispositivos que mais conhecem informações pessoais, a Apple poderia combinar de forma inteligente diferentes contextos com o LLM, partindo da proteção de privacidade
Cliquei no link e fiquei decepcionado, porque não era uma ferramenta de verdade, mas só uma coleção de ideias de apps sem muita relação entre si
“um dispositivo no estilo Sony Walkman para que crianças possam fazer perguntas por voz a um LLM”
Não é 100% igual, mas este produto https://www.aliexpress.com/item/1005009196849357.html é bem parecido.
Não é offline, mas é só um pouco maior que uma bola de pingue-pongue
Ensinei meus netos (5 e 3 anos) a usar em dois minutos e eles imediatamente começaram a disparar perguntas como “me conta uma história do unicórnio Bob” e “um cachorro e um macaco podem ser amigos?”, e em poucos segundos saíam respostas plausíveis para tudo
Acho que no Natal esse tipo de coisa vai vir embutido em brinquedos e, quando isso acontecer, vou comprar na hora