FraudeRadar: Usei IA pra te ajudar a não cair em golpes digitais — e quero contar como foi construído

Bora ser direto: golpes digitais estão por todo lado. WhatsApp, e-mail, SMS, link suspeito no Instagram... Todo dia alguém cai em alguma armadilha. Foi aí que surgiu o FraudeRadar — uma ferramenta que usa IA para analisar mensagens, imagens e URLs suspeitas e te dizer se aquilo é fraude ou não.

Mas mais do que falar do produto em si, quero contar um pouco da stack e das decisões técnicas que levaram a esse resultado. Afinal, somos Tabnews aqui. 😄

O problema que eu queria resolver
Você já recebeu aquela mensagem de "sua conta foi bloqueada, clique aqui para regularizar"? Ou aquele link encurtado que parece legítimo mas algo te diz que tem cheiro de phishing?

Pois é. E o problema é que muita gente — especialmente quem não é da área de tech — não sabe avaliar isso. O FraudeRadar nasceu pra ser esse aliado: colar a mensagem, mandar a imagem do print, jogar a URL... e receber uma análise honesta e explicada em segundos.

A stack que roda tudo isso
Frontend em React + Vite + Supabase
O app é uma SPA construída com React, TypeScript, Vite e Tailwind CSS. A autenticação, banco de dados e tempo real ficam todos no Supabase. Sem servidor dedicado pra gerenciar sessão de usuário — só JWT e RLS.

O dashboard mostra KPIs em tempo real: quantas mensagens foram analisadas hoje, quantas eram fraudes, quantas eram seguras. Tudo via Supabase Realtime — quando a IA termina de analisar, o resultado aparece na tela do usuário sem precisar de nenhum refresh.

A IA por trás da análise
Pra analisar as mensagens e imagens, uso o Google Gemini (modelo gemini-2.5-pro). Já pra URLs, um modelo mais leve e rápido: gemini-2.5-flash-lite. A IA recebe o conteúdo + a data e hora atual no fuso de Brasília pra ter contexto temporal (golpes sazonais existem, sim).

O fluxo é assim:

Usuário submete a mensagem/URL no frontend
O frontend insere um registro no banco
Um Database Webhook do Supabase dispara a Edge Function correspondente
A função chama a Gemini API, salva o resultado
O Supabase Realtime atualiza a UI automaticamente
Tudo serverless, sem worker rodando em background, sem Kafka, sem N8N. Já passei por tudo isso. Ficou simples e funciona muito bem.
Tem um Plano Free para 5 análises de mensagem/url/imagem por dia

Pagamentos via Asaas.com
Pra quem quer planos pagos (com mais análises por dia e acesso a funcionalidades extras), o pagamento é feito via Asaas. Suporte a PIX e cartão de crédito.

E-mails com Brevo
E-mails transacionais (boas-vindas, confirmação de cadastro, redefinição de senha, notificação de senha alterada) são enviados via Brevo. Os templates são todos table-based com inline styles pra funcionar bem até no Outlook. 🙏

O que o FraudeRadar oferece hoje
Análise de mensagens e prints — cola o texto ou envia a imagem
Análise de URLs — manda o link e recebe o veredito (essa semana eu quase caí em um clone do Santander)
Dashboard com histórico — todas as suas análises salvas e organizadas
Planos com diferentes limites diários — do gratuito ao Pro
Gestão de assinatura completa — incluindo cancelamento com acesso até o fim do período
Por que estou compartilhando isso aqui?
Porque o Tabnews é exatamente o tipo de comunidade que eu respeito: pessoas que se importam com como as coisas funcionam, não só com o produto final.

Tomei bastante decisão durante o desenvolvimento — desativar o Kafka, abandonar o N8N, simplificar a arquitetura ao máximo, escolher a Asaas ao invés de Stripe pra ter PIX nativo — e quero ouvir o que vocês acham. Feedback técnico, crítica, sugestão de feature... tô aberto.

Quer conhecer?
O projeto está no ar. Se você quiser testar ou simplesmente dar uma olhada:

🌐 frauderadar.com.br

Qualquer dúvida, me manda um e-mail: oi@frauderadar.com.br

E se isso te ajudar a identificar ao menos um golpe antes de cair — já valeu a pena.
Forte abraço!