Escrever código deixou de ser o diferencial. O que faz diferença é entender o negócio por trás.

O produto monitora ofertas de preço — da marca e dos concorrentes — em vários marketplaces, 24/7. A regra dura veio do lado do negócio: todo o universo de ofertas precisa ser coletado dentro de uma janela de 1 hora, que abre no :00 e fecha no :59.

Um coletor serial nunca caberia nessa janela, então a coleta escala horizontal no Kubernetes — máquinas de 100 GB+, 150+ pods. Cada coleta guarda um screenshot como evidência, que é o que permite o cliente auditar qualquer oferta, e uma camada de anti-detecção impede que os coletores sejam bloqueados como bot.

Custa mais infraestrutura e manutenção permanente da evasão anti-bot. É um custo que escolhi com consciência, porque a janela e a comprovação são o que o cliente está de fato comprando.

70+ rotas pelo Brasil, percorridas por gente que visita lojas pra auditar. As rotas precisavam ser otimizadas sem ignorar como o trabalho de campo realmente é.

O problema é um VRPTW, então modelei com o Google OR-Tools (isso foi antes dos LLMs), adicionando penalidades, prioridade de visita por coordenada e limites reais de capacidade: jornada, almoço, primeira e última loja, o retorno pra casa. O custo de transporte público veio das APIs do Google por cidade e, onde não havia dado, da média de passagem por CEP — pra rota poder ser checada por sentido econômico, não só geográfico.

Um solver clássico exige modelar cada restrição à mão, o que é mais lento de construir. Assumi isso porque a flexibilidade de ajustar cada parâmetro importava mais do que chegar rápido.

Apps de treino são fragmentados por esporte. O Apex é minha tentativa de trazer treino multiesporte e coaching por IA pra um lugar só. Eu treino — corrida, musculação, trilha, condicionamento — então sou o usuário, o que elimina quase toda a rampa de entender o domínio.

Marketing é tratado como parte do produto: conteúdo de blog automatizado com fontes reais, saída pras redes e uma estrutura de SEO feita pra ranquear. Do lado da infraestrutura me apoiei em serviços gerenciados — Fly.io e Vercel pra hospedagem, workers na AWS, Trigger.dev pra jobs em background, Supabase pra auth, Stripe pra pagamento — pra uma pessoa só conseguir carregar tudo.

O escopo é grande pra uma pessoa, e apoiar em automação significa também manter esses pipelines. Em troca, aprendo cada um desses serviços a fundo, e isso volta pro trabalho que faço pros outros.