-1

Pitch: De um script Node.js a um produto com IA, cloud e custo zero

🌷 De um script Node.js a um produto com IA, cloud e custo zero.
Há 28 dias, decidi tirar do papel — ou melhor, do Node.js — uma ideia que já tinha há algum tempo. Entre entrevistas e estudos, passei a dedicar cerca de 3 horas por dia ao projeto.

🗒️ O ponto de partida.
Eu já tinha um script em Node.js que lia uma planilha, fazia web scraping, executava alguns cálculos e salvava os resultados em um banco SQLite. Depois, consultava esses dados para gerar insights de compra e venda de ações e FIIs da B3.

💡 A ideia inicial.
Transformar o script em um dashboard web, com filtros e atualização diária.

🖥️ Onde entra o Vibe Coding?
Eu sabia desenvolver a solução, mas queria experimentar o Vibe Coding na prática. Assinei o Claude Code e comecei a construir a solução em parceria com ele.

Desde o início, defini algumas premissas:
💰 Custo zero;
🐍 Migrar o backend de Node.js para Python;
🖥️ Liberdade na escolha do frontend;
☁️ Executar tudo dentro do Google Cloud Free Tier.

A primeira versão saiu muito rápido. Tão rápido que percebi que estava pensando pequeno demais. A ideia já não era apenas criar um dashboard: queria transformar aquilo em um produto de verdade.

📊 Foi aí que precisei profissionalizar o Vibe Coding.
Estruturei papéis e responsabilidades para trabalhar com diferentes agentes:

👨‍💼 Eu — PO: definição e validação das funcionalidades;
👨‍💻 Claude Code — Desenvolvedor: implementação da solução;
🧑‍🔧 Agente Tech Leader: revisão técnica e aprovação de PRs;
🧪 Agente QA: criação de testes e validação das funcionalidades;
🎨 Agente UX: criação e validação das interfaces;
⚙️ Agente DevOps: infraestrutura como código (IaC) e CI/CD.

Também usei outras IAs em tarefas complementares: Gemini para trabalhar nos prompts, Copilot na criação da logomarca e ChatGPT para fazer double-check de decisões e definições.

🚀 A proposta evoluiu para a V2: Bolsa de Tulipas.
Um simulador da bolsa de valores e comparador de investimentos. A partir daí, a CPU passou dos 80%, os créditos do Claude e do GitHub acabaram e a brincadeira ficou cada vez mais divertida — mantendo a meta de custo zero. 😅

🏁 O resultado?
Eu e o Claude construímos um produto que já vai além de um protótipo inicial: um MVP (ou um pouco mais), com uma arquitetura pensada para escalar e capacidade estimada de atender 500 usuários simultâneos e 195 requisições por segundo.

E o meu trabalho no dia a dia? Atuar como PO, validar as entregas, executar o Terraform e realizar as operações administrativas necessárias no GCP e no GitHub.

🌷 Conheça o Bolsa de Tulipas: https://lnkd.in/dpU-DyCP

Tecnologias e arquitetura:
🐍 Backend: Python
⚛️ Frontend: TypeScript
🏗️ IaC: Terraform
🔄 CI/CD: GitHub Actions
☁️ GCP: Cloud Run, Artifact Registry, BigQuery, Cloud Storage, Firebase Hosting e Firestore
🤖 IA integrada: Gemini 3.5 Flash Lite

Carregando publicação patrocinada...
1

Eu testaria a atualização diária dos dados enquanto usuários navegam no dashboard. Isso pode mostrar se a coleta disputa CPU com as consultas, antes de confiar na estimativa de 500 usuários.

0
1

Um cuidado com a meta de custo zero no GCP: o free tier não é um teto. Passou da cota, cobra no cartão, e o alerta de orçamento só avisa, não para nada.

Com Cloud Run e BigQuery juntos eu colocaria duas travas. No Cloud Run, --max-instances baixo, pra um pico ou um bot raspando o site não subir dezenas de instâncias. No BigQuery, limite de bytes por consulta (maximum_bytes_billed), porque uma query sem filtro de partição numa tabela grande come rapidinho o 1 TB grátis do mês. Se quiser algo mais radical, a doc do Google tem um exemplo de desligar o faturamento do projeto quando o orçamento estoura, via Pub/Sub, mas aí derruba tudo junto.

1
1