Cansei de repetir o ciclo de procurar notícias, organizar tudo e tentar decidir,
então resolvi fazer uma IA analisar tudo no meu lugar.
Ao entrar, ela gera automaticamente relatórios com base em notícias e dados de filings da SEC,
e também organiza separadamente o movimento do fechamento do mercado.
✔️ Quase não gasto tempo analisando ativos
✔️ Dá para ver direto só os pontos principais das notícias
✔️ Dá para entender rapidamente o fluxo do dia
Funciona assim:
- Geração automática diária de relatório de fechamento do mercado americano e pesquisas por ativo
- A pesquisa por ativo é gerada uma vez por dia ao clicar e depois pode ser consultada rapidamente
- Em vez da notícia original, entrega apenas os principais pontos analisados e resumidos
- Também dá para conferir a composição / fluxo de ETFs
Também existem alguns pontos práticos:
- Por questões de licença, os índices são fornecidos com base em DIA / SPY / QQQ
- Os gráficos usam dados com atraso de 15 minutos
- Na primeira consulta, pode haver um pequeno atraso por causa da geração do relatório
O login está disponível apenas com conta Google ou Telegram,
e os relatórios em si foram deixados gratuitos.
Não coleto dados sensíveis, e só precisa fazer login quem quiser votar.
Como fui eu sozinho que fiz isso com vibe coding,
ainda deve ter muitas falhas, mas se me derem feedback vou tentar refletir.
O que senti ao desenvolver
- Desenvolver com IA parece mais “amplificação” do que “substituição”
Ultimamente se fala muito em substituição de desenvolvedores,
mas fazendo na prática percebi que
resolver só com IA estas três partes — verificação / explicação / correção —
não foi tão fácil quanto eu imaginava.
No fim, a pessoa precisa continuar definindo a direção o tempo todo.
- Se você trava em um problema, perde o dia inteiro
Quando algo emperra, você precisa ficar rodando o GPT para tentar resolver,
e isso leva bem mais tempo do que parece.
Muitas vezes passei o dia inteiro preso nisso e nem consegui resolver,
então psicologicamente também foi bem pesado.
- Começar sem olhar para o “custo” é realmente perigoso
No começo,
eu queria gerar relatórios em tempo real a cada requisição,
mas o custo de LLM + API de dados ficou inviável,
então no fim mudei para uma estrutura de “gerar uma vez após o fechamento + cache”.
Como o custo operacional continua existindo,
no momento estou mantendo o serviço com o mínimo de AdSense.
Essa é realmente uma parte que explode se você não pensar antes.
Se tiver pessoas não desenvolvedoras fazendo vibe coding,
recomendo olhar primeiro para a estrutura de custos.
- Infraestrutura é mais difícil do que parece
Em vez de Firebase, conectei com AWS,
achando que ficaria mais barato, mas
no fim a conclusão foi que os dois são verdadeiros sugadores de dinheiro.
Especialmente na integração entre GitHub Actions + AWS,
perdi umas 3 semanas nisso e quase entrei em colapso mental.
- A escolha do modelo também é mais importante do que parece
Usei Claude Sonnet,
mas havia partes que passavam batido na etapa de verificação,
então no fim complementei usando GPT Codex junto.
(uso a extensão Codex no VSCode)
- No fim, o mais importante era o “design”
No começo eu achava que a IA faria tudo, mas
- quando gerar
- o que colocar em cache
- até onde automatizar
definir isso era muito mais importante.
- Emocionalmente também não é fácil
Isso é mais pessoal, mas
quando o GPT não entendia o que eu queria dizer (embora na maior parte talvez o problema fosse a minha explicação),
o estresse acumulava bastante.
Como eu ficava insistindo sem parar,
houve vários momentos em que tive vontade de quebrar o teclado.
Também tenho uma dúvida adicional.
Na estrutura atual, os recursos de ECS task / RDS parecem suficientes,
mas o primeiro carregamento do site parece mais lento do que eu esperava.
(especialmente na primeira requisição)
Do lado do GPT e do Claude, a resposta continua sendo que “os recursos são suficientes”,
mas a performance percebida está claramente lenta, então parece que o gargalo está em outro lugar.
- será que isso acontece porque a lógica de geração entra junto quando há cache miss
- ou será que o problema está na estrutura de resposta da API
Não estou conseguindo ter muita noção de onde esse gargalo está surgindo,
então, se alguém já passou por problemas de performance em uma estrutura parecida,
gostaria de pedir conselhos sobre por onde é melhor começar a olhar.
Talvez porque comecei praticamente sem saber programar,
levei 2 meses para terminar isso, mas
quando vejo gente criando serviços em poucos dias,
acho realmente impressionante.
Tenho muito respeito pelos desenvolvedores.
Se alguém também já tentou criar um serviço com IA de forma parecida,
tenho curiosidade sobre em que parte vocês mais travaram.
Também adicionei um miniapp do Telegram e vou deixar o endereço junto.
https://t.me/rallypi_bot
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