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2025·Em Progresso

Portefólio Pessoal com IA

Investigador & Implementador

O meu site pessoal, construído como laboratório para experimentar e comparar agentes de IA no desenvolvimento web. Comecei por testar várias ferramentas e acabei por concentrar o desenvolvimento no Claude, que é hoje a ferramenta com que evoluo o site.

Visão Geral

Projeto pessoal que serve de laboratório para desenvolvimento assistido por IA. O objetivo não foi apenas construir um portefólio, mas perceber onde cada ferramenta acrescenta valor, onde falha e como a supervisão humana se mantém central, da prototipagem ao conteúdo, passando por acessibilidade e SEO. Com o tempo, o trabalho concentrou-se no Claude, que é hoje a ferramenta principal de evolução do site.

Desafio

Desenvolver, num prazo reduzido, um portefólio responsivo e profissional com recurso a IA e ferramentas no-code/low-code, e garantir robustez, escalabilidade e boas práticas de acessibilidade e segurança.

Solução

  • Comparação prática de agentes de IA (Lovable, Devin, ChatGPT, Copilot, Claude) na prototipagem e no desenvolvimento, para perceber onde cada um acrescenta valor.
  • Consolidação do desenvolvimento no Claude (Claude Code), hoje a ferramenta principal de trabalho no site.
  • Apoio pontual de outros modelos na pesquisa e na revisão de conteúdos.
  • Deploy na Vercel, versionamento no GitHub e monitorização com Google Analytics.

Resultados

  • Comparação prática de vários agentes de IA no mesmo projeto, com noção clara do que cada um faz bem e mal
  • Compreensão das diferenças entre agentes: cada IA tem forças distintas na geração de código, revisão e conteúdo
  • Iterações em minutos em vez de horas, com aceleração significativa do ciclo de desenvolvimento
  • Validação humana revelou-se indispensável: a IA acelera mas não substitui decisões de design e arquitetura
  • Um modo de trabalho replicável: um agente principal e validação humana em todas as decisões

Tecnologias e Metodologias

ReactTypeScriptViteTailwind CSSClaude CodeLovableGitHubVercelGoogle AnalyticsLighthouse

Implementação Detalhada

01

Planeamento & Configuração

Definição de objetivos, escolha de ferramentas de IA e preparação do pipeline colaborativo.

02

Prototipagem Acelerada

Utilização de agentes e ferramentas no-code/low-code para criar protótipos e validar fluxos rapidamente.

03

Desenvolvimento Integrado

Construção do site com React, Vite e Tailwind, alojado na Vercel, com versões PT/EN, reflexões e analytics.

04

Monitorização & Evolução

Configuração de métricas com Google Analytics e Lighthouse e optimizações contínuas de desempenho e SEO.

Impacto Quantificado

10+

Ferramentas de IA testadas e comparadas em contexto real

3 fases

Prototipagem, desenvolvimento e refinamento com agentes distintos

Minutos

Ciclos de iteração que convencionalmente levariam horas

Aprendizagens

  • Comparar agentes lado a lado ensina mais do que qualquer benchmark: cada um tem forças e limites próprios
  • Concentrar o trabalho numa ferramenta principal rende mais do que saltar entre várias
  • Diferentes IAs trazem perspetivas complementares e aumentam a eficácia no refinamento de conteúdos
  • A validação humana é indispensável para assegurar consistência, conformidade e alinhamento com a marca
  • A experiência reforçou competências em UX/UI, integração de APIs e deployment ágil

Próximos Passos

  • Testar agentes autónomos para atualizações automáticas de conteúdo
  • Automatizar a distribuição das reflexões (newsletter)
  • Medir o impacto real das otimizações de SEO e performance nos dados de utilização