Como 12 alunos e um agente de IA fizeram 14 mil páginas em 5 idiomas
Eu ensino desenvolvimento web numa escola técnica na China. Nas últimas aulas do semestre, mostrei aos alunos como usar um agente de IA para criar páginas — sem teoria, só o suficiente para escrever um pedido e ver a página sair. O curso terminou. Aí alguns alunos de cada turma vieram perguntar se a gente podia continuar com aquilo.
Continuei ensinando eles depois do horário. No começo cada um fazia a sua própria página, do jeito que quisesse. Nas férias de verão todo mundo acabou junto na mesma sala, e as páginas soltas viraram um projeto de equipe: construir um site de verdade, juntos.
Começamos só com páginas estáticas. A maioria tinha base fraca em back-end e banco de dados, e a minha não é muito melhor, então deixamos servidor de lado e focamos em escrever páginas. Quatro grupos, uma stack cada, algumas aulas para começar. Eles escreviam, eu costurava tudo. Ninguém quis parar em algumas páginas, então registramos um domínio e colocamos no ar.
Isso nunca foi o plano. O plano era descobrir o que um agente de IA consegue fazer de verdade, e não numa demonstração. Em algum momento deixou de ser experimento e virou site.
Hoje é o web-tutorial.com. 14.161 páginas HTML em cinco idiomas — inglês, chinês, português, japonês e árabe. Por idioma dá mais ou menos 2.800 páginas: 48 assuntos, 7 trilhas de aprendizado (uma ainda em construção), manuais de referência de HTML, CSS, Python, JavaScript, Vue, TypeScript e MongoDB, e 32 ferramentas pequenas que rodam inteiras no navegador. De graça, sem login, sem anúncio.
Sobre como isso é feito, porque "a IA escreveu" seria a conclusão errada: todo bloco de código é executado antes de publicar. Não é "parece certo", é roda de verdade. As páginas passam por 37 verificações automáticas e uma revisão humana antes de subir. E existe uma ronda noturna que abre as páginas num navegador real e reporta o que quebrou durante a noite.
O lado da equipe deu mais trabalho que o código. No começo, doze pessoas escrevendo doze estilos visuais diferentes: espaçamento diferente, tamanho de título diferente, cor de código diferente. Parecia quatro sites grampeados juntos. Eles tiveram que parar, combinar um estilo, e voltar para consertar o que já estava pronto. A IA dá o mesmo problema de outra forma: peça uma página hoje e outra amanhã, e ela não lembra da primeira. Então eles aprenderam a escrever as regras e manter uma fonte única de verdade, na base de se queimar algumas vezes.
A tradução merece um post próprio. Começou no DeepL, passou por modelos locais rodando na minha máquina, e hoje são LLMs de verdade traduzindo com humanos revisando. Cada passo ficou mais rápido e inventou um jeito novo de errar. Nossa falha favorita é o que chamamos de "poluição de idioma": árabe se infiltrando nas páginas em japonês, chinês escondido no português. Então escrevemos um scanner que marca texto do idioma errado, e os alunos caçam os casos um por um. A tradução automática também ainda acha que "arrow function" tem a ver com caça.
O árabe ensinou as suas próprias lições: tudo vira da direita para a esquerda, menos o seu logo, que vai dar um jeito de escapar para a esquerda mesmo assim.
A parte honesta, sem o rótulo: a gente construiu rápido no começo, e algumas páginas mostram isso. Estamos voltando agora, página por página. SEO continua sendo um mistério para todos nós — alunos e professor.
E é o outro motivo de eu estar escrevendo isto. O site está no ar há meses e o tráfego quase não se moveu. Quando fui ler sobre o que faz uma página ranquear, a resposta foi chata: ninguém linka para um site novo. Conteúdo sozinho não faz ninguém te encontrar. Então aqui estou, aprendendo a escrever posts em comunidades de desenvolvedores — este incluso. Parece muito com propaganda, e eu ainda não sou bom nisso. Mas se o site vai ajudar alguém, primeiro alguém precisa encontrá-lo.
O número mais surpreendente até agora: nosso maior mercado de busca orgânica não são os Estados Unidos. É o Brasil, depois o Japão, com os EUA em quarto. Isso me lembrou que "escreva em inglês e traduza depois" é o caminho inverso para muita gente que aprende.
O site é novo. Tem bugs, e o conteúdo ainda é cru em alguns lugares. Não sei por quanto tempo conseguimos manter isso, mas queremos manter vivo — principalmente para quem o inglês não foi feito. Aprender a programar não deveria exigir inglês, cartão de crédito ou login.
Se você ensina com IA, ou aprende com ela: como vocês lidam com as páginas que foram escritas uma vez e depois ninguém cuida? Esse é o problema que eu ainda não resolvi.
E se você fala português e alguma coisa aqui soa estranha, me diga. Meus alunos já estão cansados de revisar.
Site em português: https://web-tutorial.com/pt-br/