12min · ago/2026 – out/2026
Backoffice editorial com agentes de IA
Migração do backoffice editorial anterior para uma nova plataforma em TypeScript, que ajuda a equipe editorial a transformar livros em microbooks, com texto, narração e capa, em português, inglês e espanhol. Do PDF do livro até a publicação no app, em produção desde ago/2026.
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TypeScript · Bun · Hono · React 19 · TanStack Query · Tailwind · PostgreSQL · Redis · Docker · bun test · GitHub Actions · Anthropic · Gemini · ElevenLabs
▸ Como foi
Contexto. A 12min já tinha um backoffice editorial. O trabalho foi migrá-lo, com seus agentes de IA, para uma nova plataforma em TypeScript, mantendo a operação da equipe editorial durante a transição.
Meu papel. Fui o principal desenvolvedor da migração, trabalhando junto com o time e com a equipe editorial que usava a ferramenta todo dia.
O que fiz.
- Adaptação do código legado para TypeScript, incluindo a cadeia de agentes em etapas, com prompts versionados.
- Criei as salvaguardas editoriais do conteúdo de atualidade: o LLM juiz manda para revisão humana, antes da publicação, o que é sensível (política, economia, polêmica, celebridades).
- Adicionei à narração por IA (ElevenLabs) um léxico de pronúncia que o próprio editor edita, sem depender de desenvolvedor.
- Fiz o painel de entregas e gastos da operação de IA, dando visibilidade ao custo da operação, e a API do "livro do dia" no app principal (Ruby).
- Escrevi testes automatizados (bun test) para agentes, contratos e repositórios de banco, rodando no CI (GitHub Actions) com PostgreSQL real a cada mudança.
Resultado. A migração não interrompeu a operação: a equipe editorial seguiu no legado até a nova plataforma assumir, em produção desde ago/2026.
O que aprendi.
- Colocar IA em produção é muito mais do que chamar uma API. A maior parte do trabalho é entender quando a IA acerta, quando erra e quando uma pessoa precisa revisar.
- Ouvir quem usa o sistema todo dia ensina mais do que qualquer documentação. Boa parte das melhorias veio dessas conversas.
- Testar com casos reais antes de dar algo como pronto.
Sistema interno: sem telas públicas.
