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Documento de Uso de Inteligência Artificial no Frontend

Introdução

Este documento descreve o uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) durante o desenvolvimento do frontend deste projeto, visando garantir a transparência no processo de criação, manutenção e evolução do software. A seguir, detalhamos como as ferramentas de IA auxiliaram na geração de ideias, produção de código, design de interface e definições técnicas ao longo do desenvolvimento da aplicação de gerenciamento de finanças compartilhadas.

Ferramentas de Inteligência Artificial Utilizadas

  • Nome da ferramenta: ChatGPT
    Fornecedor: OpenAI
    Descrição do uso: Geração de código, definição de escopo do MVP, naming do projeto, sugestões de design, estruturação de pastas e modelagem de dados

  • Nome da ferramenta: Claude IA
    Fornecedor: Anthropic
    Descrição do uso: Geração de paletas de cores, sugestões de branding, boas práticas de arquitetura de frontend

  • Nome da ferramenta: DeepSeek
    Fornecedor: DeepSeek
    Descrição do uso: Implementação de gerenciamento de estado com Zustand/Jotai, persistência de tema, estruturação de mocks e contratos com Zod

  • Nome da ferramenta: Stitch
    Fornecedor: Stitch AI
    Descrição do uso: Sugestões de design de telas (wireframes) para páginas como Cadastro, Login, Home, Grupos, etc.

  • Nome da ferramenta: Copilot
    Fornecedor: Microsoft Descrição do uso: Configurações e geração de testes unitários para componentes básicos e de integração.

Aplicações da IA no Projeto

As principais áreas com auxílio de IA incluem:

  • [x] Definição de escopo e funcionalidades
  • [x] Design de interface (cores, telas, layout)
  • [x] Geração e refatoração de código
  • [x] Estruturação de projeto frontend (React + Zustand/Jotai)
  • [x] Modelagem de dados mockados
  • [x] Escrita de documentação e naming
  • [x] Criação de testes automatizados (planejado para etapas futuras)

Casos de Uso Específicos

Design e Identidade Visual

  • Data: 05/07/2025
  • Ferramenta: Claude IA
  • Contribuição: Criação de paleta de cores baseada em valores como confiança, estabilidade e crescimento financeiro.

MVP e Definição de Escopo

  • Data: 06/07/2025
  • Ferramenta: ChatGPT
  • Contribuição: Geração da definição inicial do MVP com foco em grupos de despesas, cálculo automático de saldos e painel visual.

Nome e Branding do App

  • Data: 09/07/2025
  • Ferramenta: ChatGPT
  • Contribuição: Sugestão e justificativa de nomes como “FinBoost”, “GranaFácil” e “Divide+”.

Gerenciamento de Estado

  • Data: 02 e 30/07/2025
  • Ferramenta: DeepSeek
  • Contribuição: Comparação entre Zustand e Jotai, com recomendação e implementação de exemplo modular com persistência via localStorage.

Dados Mockados Realistas

  • Data: 22 e 30/07/2025
  • Ferramenta: DeepSeek
  • Contribuição: Estrutura de diretório /mock e criação de exemplos realistas de grupos e transações.

Sugestão de Telas e Navegação

  • Data: 22/07/2025
  • Ferramenta: Stitch
  • Contribuição: Wireframes para páginas principais do app: login, home, perfil, grupos, modais e detalhes.

Contrato de Respostas da API

  • Data: 30/07/2025
  • Ferramenta: DeepSeek
  • Contribuição: Implementação de contratos de API usando zod com validação segura, mesmo sem TypeScript.

Criação de Testes Automatizados

  • Data: 06/08/2025
  • Ferramenta: Copilot
  • Contibuição: Criação dos arquivos de teste: Button.test.jsx, Header.test.jsx, Logo.test.jsx e LoginForm.test.jsx. Além dos arquivos de documentação: TESTING_GUIDE.md, FOLDER_STRUTURE.md e /tests/README.md.

Revisão e Validação

Todo o conteúdo gerado com o apoio das ferramentas de IA foi:

  • Revisado por líder do frontend e mais 2 membros do time
  • Adaptado às necessidades do projeto
  • Testado para garantir a adequação as necessidades do projeto
  • Documentado para garantir rastreabilidade

Desafios e Soluções

  1. Organização de dados mockados

  2. Desafio: Manter consistência e realismo nos exemplos de grupos e despesas

  3. Solução: Uso de estrutura modular com arquivos separados e dados inspirados em situações reais

  4. Escolha do gerenciador de estado

  5. Desafio: Encontrar ferramenta leve e escalável para o MVP

  6. Solução: Análise comparativa com recomendação do Jotai para granularidade e performance

  7. Persistência de tema

  8. Desafio: Manter dark mode ativo entre sessões
  9. Solução: Implementação de persistência via localStorage usando Context API do biblioteca React JS.

Rastreamento e Documentação

  1. Arquivo de prompts utilizados:
    Todos os prompts e resultados estão registrados em ai_prompts_log.md.

  2. Este sumário de alto nível:
    Resume as contribuições de IA no projeto de forma organizada, objetiva e auditável.

Responsabilidade Final

Apesar do uso intensivo de ferramentas de IA, todas as decisões finais de implementação, validação e curadoria foram tomadas pelos desenvolvedores do grupo, que assumem a responsabilidade final pelo projeto entregue.

Atualizações

Este documento será atualizado sempre que houver novo uso relevante de IA no projeto, garantindo rastreamento e transparência contínuos.