Criei uma ferramenta de analytics de LinkedIn que supera muitas ferramentas profissionais em funcionalidade. E esse foi o problema.
Estimei duas horas. Passei de trinta. Algumas madrugadas e fins de semana em um projeto que ninguém me pediu e que não muda minha vida em nada.
No post anterior, falei sobre as duas formas de aprender IA na prática, e que eu havia furado o escopo em um projeto lateral. Pois é, esse é o projeto.
Começou pequeno. Meu time de marketing insiste há tempos para eu ter presença mais ativa aqui. Não tenho tantos seguidores (uns 11 mil), mas tenho um network de CEOs, fundadores e conselheiros construído ao longo da carreira. Se eu ia investir energia na rede, decidi fazer com método e com dados.
A hipótese: fazer algo simples com ajuda de IA, de alto retorno. Doce engano.
O LinkedIn entrega as métricas básicas, mas eu queria mais: histórico ilimitado, correlação objetiva entre o que comunica bem e o que não comunica, e uma camada de leitura que a plataforma não tem. Precisei tirar os dados para uma base própria. E o escopo começou a crescer sozinho:
- histórico completo, acima dos 24 meses que o LinkedIn guarda;
- análise por post com ranking e comparação por cohort (mesmo tema e formato);
- crítica qualitativa via IA em cada post, usando meu próprio skill de escrita como rubrica;
- clusters temáticos, estimativa de earned media e visão demográfica da audiência;
- tudo online, com base de dados, hosting e administração próprios.
Entre dezenas de outras funcionalidades menores que fui “inventando”.
Cada nova funcionalidade aparecia com esforço baixo. E é aí que mora a armadilha. Quando o próximo passo é fácil, você nunca sente que está exagerando. Só percebe trinta horas depois.
Mas o aprendizado foi real e específico: criar programas mais complexos, usar sub-agentes e git-trees, meu segundo projeto com Vercel e Supabase. E, principalmente, a percepção de onde a IA se vira sozinha e onde depende de mão humana. Debugar um plugin de Chrome me transformou no debugador de luxo dela: eu rodando o teste, ela formulando a hipótese. Esse mapa de alavancagem é o que levo para os projetos que importam.
Por isso o stop-loss. Incorporei o que tinha que incorporar e segui para o que move o ponteiro na empresa e na vida.
Fica a ressalva: o que para mim virou distração, para muita gente é o trabalho principal. Marketing, criadores, quem vive da rede. O que construí não tem a maturidade de um produto profissional, ainda tem bugs, mas funcionalmente não está longe.
Se for útil, posso sanitizar e compartilhar a base, para uso pessoal e estudo. Comenta ANALYTICS aqui que eu organizo e mando o Git.
E me conta: você também já foi abduzido por um projeto no Claude Code ou no Codex que era para durar duas horas e tomou muito mais tempo do que o razoável?
Publicado originalmente no LinkedIn de Pedro Ripper.
