Se você concilia um trabalho em tempo integral com projetos paralelos, conhece bem essa luta. O meu gráfico do GitHub em 2025 parece contar a história de dois desenvolvedores completamente diferentes.
A primeira metade do ano? Uma cidade fantasma de quadradinhos vazios. A segunda metade? Mais de 4.000 commits.
A diferença não foi que eu, de repente, encontrei mais tempo. A diferença foi que finalmente parei de lutar contra o grind constante e comecei a usar AI para acelerar radicalmente o meu ritmo de construção.
Quebrando a "barreira do MVP"
Anos atrás, tentei construir um MMORPG de navegador. Acabei esgotado com o volume absurdo de boilerplate antes mesmo de chegar ao gameplay principal. Essa é a "armadilha do MVP": o setup mata a motivação.
Com as ferramentas modernas de coding com AI, boa parte dessa fricção desapareceu. Foi aí que percebi que agora eu podia sair de uma ideia para um protótipo realmente deployado em dias, e não em meses.
Esse impulso me deu confiança para:
- Arquitetar um backend sólido com Node.js e MongoDB.
- Configurar meu próprio servidor VDS com Nginx do zero.
- E realmente colocar no ar um produto pronto para produção.
O projeto: companions de AI de nova geração
Usei essa nova velocidade para construir uma plataforma focada em chatbots de AI que parecem vivos.
Eu não queria criar só mais um wrapper genérico de assistente. Eu queria parceiros de conversa com profundidade, fossem eles amigáveis, românticos ou acolhedores. Para chegar a essa centelha humana, construí recursos que vão muito além da simples geração de texto:
- Memória de longo prazo: os agentes lembram do contexto e de detalhes de semanas atrás, o que ajuda a manter uma relação contínua.
- Visuais: os bots podem enviar fotografias para enriquecer o contexto.
- Jogabilidade incorporada: eu não parei no chat. Construí 4 minijogos diferentes em que os usuários podem jogar com seus companions de AI.
- Identidade real: cada bot tem um backstory profundo e traços de personalidade específicos, o que faz com que pareça uma entidade única.
Por que escolhi o DeepSeek
O coração desse stack é o LLM. Depois de benchmarkar vários modelos, escolhi DeepSeek como motor de inteligência.
Para o meu caso de uso específico, especialmente roleplay, nuances emocionais e respostas com sensação mais humana, o DeepSeek superou a concorrência com folga. (Estou escrevendo um benchmark técnico detalhado comparando-o com OpenAI e Gemini, então fique de olho.)
O que vem pela frente
2025 foi o ano de aprender a construir rápido. 2026 será o ano de refinar esse processo e elevar a qualidade ainda mais.
Você pode experimentar a plataforma aqui: rizae.com
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