[PITCH] Lancei um jogo estilo Football Manager e Brasfoot com a ajuda de IA

Já faz um tempo que não posto aqui e não compartilho nada, mas hoje é o começo do fim de uma jornada de 6 anos de desenvolvimento. Foram várias idas e vindas, muitas vezes eu pensei em desistir e tava quase aceitando o fato de que nunca iria conseguir lançar esse projeto pro mundo. Mas hoje finalmente consegui, depois de muito lutar com vários demônios e assombrações de projetos inacabados.

Esse é o Openfoot Manager, um projeto que nasceu em ideia lá para meados de 2010, quando eu tinha começado a me interessar por jogos estilo Football Manager. Joguei bastante Brasfoot, FM e Championship Manager, e naquela época eu estava engatinhando na criação de jogos. Mas eu não sabia programar, e só ficava usando aquelas ferramentas como Multimedia Fusion e Construct, que eram mais fáceis para uma criança/adolescente.

O tempo passou, e em 2020, depois de apresentar meu TCC, eu resolvi começar o projeto que eu tanto sonhava. Só que eu ainda era muito inexperiente, e não tinha nenhuma noção do que estava fazendo. Era basicamente um passo maior que a perna. Eu foquei em alguns outros projetos parecidos, e só voltei mesmo para o Openfoot em 2022.

Sobre o projeto inicial

Inicialmente, ele era todo feito em Python. Era a linguagem que eu me sentia mais confortável programando, e eu não queria recorrer a JS pra nada, já que eu não curtia muito todo o ecossistema e tinha tido experiências ruins, embora fosse inegável que JS seria muito mais simples de programar. Eu tentei de tudo pra fazer funcionar só com Python, mas os resultados eram aquém do esperado. Eu testei ttkbootstrap, PySimpleGUI, PySide6, e nada me agradava mesmo.

Eu consegui fazer uma engine de simulação que era legal, mas ela precisava de MUITOS ajustes manuais pra funcionar, pois era basicamente uma simulação Monte Carlo com uma matriz de transição de estados bem definida. Mas o quesito da interface me quebrava legal.

Eu lutei por muito tempo pra não usar tecnologias web. Mas me rendi no fim das contas. Nas minhas últimas tentativas de continuar o projeto usando Python, eu tentei usar Flask + SQLAlchemy + Jinja2 + HTMX. Tudo isso pra não usar JavaScript.

E logo depois eu substituí o Flask por FastAPI e o SQLAlchemy foi parcialmente atualizado para SQLModel (já que o SQLModel depende dele). E eu tava tentando usar um "substituto" do Electron chamado Pywebview. Só que a performance no Pywebview era desastrosa. Não era nem um pouco similar ao que eu consigo em um navegador normal. A minha ideia não era fazer um jogo online, e sim um jogo desktop, totalmente offline, que tivesse uma UI moderna, tivesse um apelo visual legal e que fosse divertido de jogar! Mas com essa alternativa, eu não ia conseguir o nível de performance que eu tava buscando. Foi um tanto quanto frustrante. Isso porque ainda eu nem tenho ideia de como ia fazer pra empacotar tudo isso em um projeto desktop pra várias plataformas (eu sei sobre o PyInstaller e as formas de empacotamento, mas não tinha nem ideia se isso ia funcionar bem).

Minha experiência com IA

Inicialmente, eu era totalmente contra. Parecia que eu tava trapaceando, e eu sei que muita gente torce o nariz pra isso.

Eu cheguei a fazer uns testes quando a IA ainda estava engatinhando. E não dava pra usar não. O código final era muito bugado, a IA simplesmente não conseguia fazer o básico.

Mas eu não abandonei os testes. Toda vez que eu me frustrava nas tentativas de salvar meu projeto, eu fazia testes com IA pra ver se conseguia alguma coisa legal.

Eu testei vários modelos diferentes, Gemini 2.5, Gemini 3, GPT-4, GPT-5, Claude Sonnet 3.5. Eles eram bons até certo ponto, e depois se perdiam muito fácil...

Usei também o GPT-5.2 Codex no Windsurf. Era bom, mas levava uma eternidade para concluir certas tarefas, o que o tornava bem inviável pra várias aplicações.

Até que eu fui testar o Google Antigravity com Gemini 3.1 Pro. Foi outra experiência. O Gemini chegava a ser mais rápido que o GPT-5.2 Codex, e às vezes até melhor que o 5.3. Ele tinha alguns probleminhas de performance aqui e ali, mas realmente mudou bastante a forma como eu vejo os modelos de linguagem.

E essa experiência só foi superada quando eu resolvi testar o Claude Opus 4.6. Foi o modelo mais rápido que eu já vi, e com um nível de acerto absurdo sobre as coisas que eu queria fazer.

Eu vi que realmente, as IAs tinham um potencial pra me ajudar a completar essa interminável jornada, que tava se arrastando pra mais um ano sem novidades significativas!

A reescrita final

Como eu já estava muito cansado de tentar de novo, e começar do zero mais uma vez eu mesmo, linha por linha, código por código, eu resolvi fazer uma tentativa boba com o Gemini, sem muitas expectativas. Eu especifiquei a tarefa e toda a tech stack que eu queria usar, e detalhei bem como eu queria que o projeto seguisse, todas as áreas que eu queria focar.

Dessa vez, eu estava me rendendo ao React. Mas eu não teria que escrever código em React eu mesmo, só precisava entender o que estava sendo feito e refatorar o que eu achava feio. Mas em vez de fazer o backend também em JavaScript/TypeScript e fazer uma aplicação Electron, eu queria mesmo usar Tauri e Rust no backend.

Rust é uma linguagem que eu curto programar. Ela é bem arisca de começo, e eu tomei muita porrada do compilador no passado. Eu já estava experimentando formas de reescrever esse projeto em Rust, então resolvi testar.

E... bom... o Gemini fez um trabalho sensacional. Foi muito melhor do que qualquer outra tentativa que eu já tinha feito antes. Eu não precisei chamar o modelo de burro trocentas vezes, e meter a mão no código eu mesmo pra consertar coisas óbvias. Foi uma experiência quase sem atritos. Quando deu meu rate-limit de Gemini, depois de vários testes prévios com outros projetos, eu tive que procurar alternativas.

O Claude Opus 4.6 estava disponível e eu resolvi testar. E também foi uma ótima experiência de desenvolvimento. Tinham alguns bugs chatos que surgiam de vez em quando, mas sinceramente, não dá pra reclamar disso. Foi uma aceleração massiva de tudo o que eu já tinha começado.

Sinceramente, se eu fosse escrever sozinho tudo isso, eu poderia ficar mais de 10h por dia, todos os dias na frente do computador, e não ia nunca conseguir fazer todo esse trabalho.

Não só implementamos o jogo em inglês, mas fizemos a tradução para francês, alemão, espanhol, e português (BR e PT). E ainda refizemos todo o site que eu já queria ter refeito há alguns meses.

O projeto

Sei que tem muita gente que torce o nariz pra IA, e eu entendo perfeitamente. Nesse projeto, eu fui mais um project manager do que programador. Mas o resultado final foi extremamente satisfatório. O que começou como uma tentativa para ver até onde eu conseguia chegar com IA se tornou em algo tão sólido que eu não via outra alternativa se não compartilhar isso com o mundo.

Esse é o meu sonho de criança se tornando realidade: um jogo manager que eu coordenei, algo que tá há tanto tempo só no mundo das ideias e engatinhando fracamente pra sair, tava finalmente funcionando na minha frente, da forma como eu imaginei.

Bom, mais ou menos. Essa é uma release alpha do jogo, tem várias coisas que ainda não foram implementadas, e tem várias partes "mal polidas". Mas é um ótimo começo de projeto!

No jogo você já pode:

• Criar seu manager e selecionar um time (times e jogadores são gerados aleatoriamente)
• Salvar seu progresso e carregar depois
• Definir formação, áreas de treinamento
• Jogar (em tempo real), assistir ou delegar as partidas do seu time
• Conversar com os jogadores durante o intervalo do jogo e após a partida (afeta a moral deles)
• Conversar com a imprensa após o jogo
• Ler notícias sobre outros jogos do campeonato
• Jogar o campeonato até o fim da temporada e começar uma nova temporada
• Sondar jogadores para transferência (o sistema de transferência ainda não funciona muito bem)
• Gerenciar as categorias de base
• Gerenciar seus auxiliares
• Aceitar e negociar patrocínios (ainda não funciona tão bem, já que a parte financeira não tá tão sólida)

Se você se interessou, quer baixar e testar:

https://openfootmanager.com/download/

O feedback de testes é muito valioso!

Ah, mais uma coisa que eu esqueci de mencionar, o projeto é totalmente em código aberto. Você pode contribuir também aqui: https://github.com/openfootmanager/openfootmanager

Obrigado! Espero que curtam e deixem suas opiniões sinceras sobre o projeto.