Playlite

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Desenvolvimento Assistido por IA ​

O Playlite foi desenvolvido utilizando um processo de AI-assisted development, no qual ferramentas de Inteligência Artificial foram usadas como apoio durante a criação do projeto.

O uso de IA teve como objetivo acelerar o desenvolvimento, explorar alternativas de implementação e facilitar o aprendizado de novas tecnologias, sem substituir a análise crítica, os testes e as decisões humanas.

Princípios de Uso ​

As ferramentas de IA foram utilizadas seguindo alguns princípios claros:

  • IA como ferramenta de apoio, não como agente autônomo
  • Todas as decisões finais de arquitetura e implementação são humanas
  • O código gerado foi revisado, testado, ajustado e integrado manualmente
  • O autor assume total responsabilidade pelo código final

Não foram utilizados logs de prompts ou respostas, pois o uso de IA foi contínuo, iterativo e exploratório ao longo de todo o desenvolvimento.

Ferramentas Utilizadas ​

As principais ferramentas de IA utilizadas no projeto foram:

  • Gemini 3 Pro
    Utilizado principalmente para geração inicial de código, prototipagem de baixa fidelidade e exploração de ideias em Rust e React.

  • Claude Sonnet
    Utilizado como ferramenta auxiliar para geração e análise de código, incluindo scripts em Python para o sistema de filtragem colaborativa.

  • ChatGPT
    Utilizado principalmente para apoio à documentação, análise de sugestões técnicas e avaliação de alternativas de arquitetura.

  • GitHub Copilot (RustRover)
    Utilizado como ferramenta integrada à IDE para autocomplete, correções pontuais, formatação de código e análise estática.

Limites do Uso de IA ​

As ferramentas de IA não foram responsáveis por:

  • executar ou validar builds
  • testar o código
  • integrar componentes entre Rust, Tauri e React
  • validar regras de negócio
  • tomar decisões finais de arquitetura

Essas etapas foram realizadas manualmente.

Aprendizado e Responsabilidade ​

O uso de IA no Playlite fez parte de um processo ativo de aprendizado, especialmente em:

  • Rust (ownership, lifetimes, async, organização de módulos)
  • Integração entre frontend React e backend Rust via Tauri
  • Arquitetura local-first e persistência com SQLite
  • Modelagem e aplicação de sistemas de recomendação

O objetivo não foi apenas produzir código funcional, mas compreender profundamente o funcionamento do sistema todo.