Nota: ferramentas de IA mudam muito rápido. Este guia reflete o que funcionou quando escrevi e pode ficar desatualizado em alguns meses. Vou atualizar quando o workflow mudar de forma relevante.

Resumo

• Sou analista de dados, sem background de dev, e construí uma extensão completa de print no Chrome + site usando IA.
• Usei mais Gemini para implementar e ChatGPT para “segunda opinião” e traduções.
• A maior lição: arquitetura + limpeza por marcos importam mais do que prompts gigantes.

Analista de dados, sem background de dev — construí uma extensão completa com IA

Eu sou analista de dados e não entendo nada de código. Eu consigo aumentar/diminuir border radius e fonte no CSS, e colocar uma aspas que faltou no HTML — só isso. Eu não faço ideia do que é JavaScript ou por que funciona do jeito que funciona.

O processo pode parecer trivial para um dev de verdade. Mas pra alguém que nunca fez desenvolvimento, é interessante olhar pra trás. Demorou quase um ano para chegar aqui.

Tudo na extensão, no site, e no que você vai ler abaixo foi desenvolvido ou revisado por IA. Ainda podem existir erros de gramática — mas, se eu não tivesse usado IA, provavelmente teria erros em praticamente cada parágrafo.

O que eu construí

Eu criei uma extensão de print no Chrome. Ela suporta captura da parte visível, página inteira (rolagem), área selecionada e captura de elemento, com margem (padding) e timer. Existe uma página de editor (Lliben Capture) onde você pode cortar, anotar e exportar (Copiar, PDF, PNG, JPG) ou imprimir.

Ela tem quatro componentes:

1. Popup
2. Configurações
3. Visualizador/editor (Lliben Capture — abre depois do print)
4. Website

Alguns screenshots do projeto:

Stack de tecnologia

1. Google AI Studio
2. ChatGPT
3. Visual Studio Code
4. GitHub (edições do site passam por GitHub)
5. Cloudflare Workers & Pages (compila e publica a versão final)
6. Resend (contato e feedback no site)
7. Apple Email (para e-mail com domínio)
8. Stripe (pagamento)

E-mail e pagamento não eram essenciais. Eu poderia usar Gmail/Outlook. Mas eu queria a estrutura completa, como uma empresa teria — com tudo no lugar, inclusive monetização.

Não é que eu acredito que isso vai me deixar financeiramente independente. Mas eu quero levar o produto o mais longe possível, até eu olhar e dizer: “agora está perfeito”.

Como começou

Eu comecei no início do ano. Eu recomecei do zero pelo menos 200 vezes (sem exagero) e desisti. Hoje eu vejo que grande parte era falta de familiaridade com ferramentas. Eu lembro de ter pesquisado no Google como mudar tema e fonte do VS Code.

Por volta de junho/julho, eu recomecei — já com uma base e sem precisar pensar em ferramentas, onde salvar arquivos e como compilar.

Gemini

Eu escrevi algo como 90% com Gemini e 10% com ChatGPT. O site e as features foram escritos com Gemini, mas eu usei ChatGPT para traduzir do inglês para outras línguas.

O Gemini funciona muito bem, mas é quase impossível fazer ele parar de codar. Mesmo quando eu digo que estamos só brainstormando e peço “não faça mudanças no código”, ele ainda tenta mudar. Esse foi o maior ponto de frustração pra mim.

ChatGPT

Quando eu não conseguia resolver um problema com Gemini, eu ia para o ChatGPT para investigar causa e brainstormar. Ele costuma dar boas recomendações. Se nada funcionava, eu colava o código e pedia review e rewrite mantendo meus nomes de variáveis, e testava algumas versões.

Às vezes eu levava o código do ChatGPT de volta pro Gemini e perguntava qual estratégia estava sendo usada e se era melhor. Em alguns casos eu fiquei preso por semanas, mas consegui resolver tudo com esse método.

O maior ponto fraco do ChatGPT, na minha experiência, é SVG. Ele não chega perto do Gemini para gerar ícones SVG corretos.

Claude

Eu não consegui testar a fundo. Quando tentei, ele gerou código demais e deixou tudo mais complicado do que precisava. Eu ainda volto de vez em quando quando nada funciona — mas muitas vezes eu chego com um problema e saio com 100 novos.

O que foi importante (na minha visão)

1. Contexto gigante (token) não é tão importante quanto parece: para este projeto, trabalhar feature por feature foi melhor do que pedir 2–3 coisas grandes de uma vez.
2. Arquitetura é o mais importante: se você não entende a arquitetura, alguns bugs viram impossíveis de manter.
3. Escreva você mesmo pelo menos em um idioma: eu escrevi tudo em inglês e usei IA para traduzir. IA tende a escrever como “marketing americano” — longo demais.
4. Comece com no máximo 2 idiomas: quanto mais idiomas, mais lento fica atualizar tudo. Primeiro consolide a estrutura.
5. Use múltiplos modelos.
6. Revise e limpe o código sempre: remova código morto, comentários e arquivos vazios após cada marco.
7. Defina casos de uso e comportamento esperado: isso ajuda a encontrar bugs. Eu melhorei muito a velocidade do print longo quando movi a junção de imagens para o visualizador/editor.
8. Use bibliotecas prontas quando fizer sentido: para PDF e impressão A4 eu usei jsPDF e foi ótimo.

Um último ponto

Muitas ferramentas “AI wrappers” são basicamente VS Code com outra pele. Então por que não usar VS Code direto e evitar lock-in?

O que eu ainda não testei

A única coisa que eu não testei de verdade é o pagamento. Eu uso Stripe e funciona no sandbox, mas pedir doação pra amigos e família parece meio estranho.

Se você é dev

Se você é dev experiente, eu adoraria feedback na extensão, nas features e até no design do site. Este é meu primeiro projeto grande publicado. Qualquer opinião ajuda.

Extensão: Chrome Web Store – Lliben

Website: https://lliben.com/

Pensamento final

O espaço entre ideia e implementação ficou absurdamente pequeno.

Como analista de dados, é surreal ver o quão rápido IA está evoluindo para código.

Por um lado, qualquer pessoa com uma ideia consegue construir. Por outro, o que acontece com devs experientes cujo trabalho é escrever código?

Eu não sei se isso é bom ou ruim.

Se não fosse IA, eu nunca teria coragem de tocar essa ideia.

Então… eu posso me chamar de desenvolvedor?