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Projeto utilitarioProduto, experiencia de desenvolvedor e implementacao
PromptMaster
CLI utilitaria pensada para deixar o uso de IA mais rapido, repetivel e integrado ao terminal.
- Python
- CLI
- IA
- Automacao
Galeria
Visao visual do projeto PromptMaster.

01 / Contexto
01 / Contexto
Descricao, desafio e solucao com mais profundidade.
Visao geral
Ferramenta CLI em Python para acelerar interacoes com IA por meio de um fluxo produtivo no terminal.
Reforca interesse por automacao, experiencia de desenvolvedor e produtos utilitarios orientados a eficiencia.
Desafios
Transformar interacoes com IA em um fluxo mais disciplinado e rapido para quem ja trabalha muito via terminal.
Reduzir repeticao manual sem perder flexibilidade para diferentes cenarios de uso.
Solucoes
Modelei a ferramenta como utilitario pragmatico, priorizando rapidez de uso e integracao com o ambiente de desenvolvimento.
A proposta central foi empacotar conveniencia, automacao e repetibilidade em uma experiencia simples de linha de comando.
02 / Resultado
02 / Resultado
Aprendizados, impacto e narrativa tecnica do case.
Resultados observados
Projeto relevante para mostrar perfil de automacao aplicada e preocupacao com experiencia de desenvolvedor.
Boa vitrine para demonstrar como pequenos produtos podem gerar ganho real de eficiencia.
Visao de produto
O PromptMaster atua como uma CLI em Python para transformar ideias vagas em prompts estruturados, apoiando fluxos de analise, machine learning, criacao de conteudo e escrita.
O valor tecnico esta em encapsular engenharia de prompt e acesso ao Gemini em uma interface textual simples, reutilizavel e de baixa friccao.
Aprendizados
Pelo README publico, o sistema organiza cinco modos especializados e usa `google-genai` com `.env` para autenticacao, demonstrando integracao com API externa, templates e experiencia interativa via terminal.
Esse tipo de ferramenta comunica bem preocupacao com DX, automacao e padronizacao de saidas para uso real em LLMs.
03 / Teste
03 / Teste
Como avaliar o projeto de forma objetiva.
Passos de validacao
- 01Instalar as dependencias com `pip install google-genai python-dotenv`.
- 02Criar um arquivo `.env` com `GEMINI_API_KEY=sua_chave`.
- 03Executar `python promptMaster.py`, escolher um dos modos do menu e informar uma ideia bruta para validar a geracao do prompt em Markdown.
Leitura para recrutadores
Esta secao ajuda a transformar o projeto em evidencia concreta de execucao: stack usada, contexto resolvido, forma de validacao e links para aprofundamento tecnico.
04 / Navegacao
04 / Navegacao
Continue explorando outros projetos do portfolio.

Case 01
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DBX V2
Sistema para gestao de desenhos tecnicos com foco em organizacao operacional e escalabilidade.
Por que importa
Mostra capacidade de estruturar dominio, persistencia e fluxo de trabalho em um produto mais proximo do mundo real.
- Python
- TypeScript
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Case 02
Projeto selecionadoCaso relevante de eficiencia operacional
Automacao para desenho tecnico
Pipeline para separar arquivos e preparar materiais para corte a laser com menos operacao manual.
Por que importa
Bom exemplo de software resolvendo gargalo operacional com automacao pragmatica e foco em produtividade.
- Python
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Case 03
Projeto selecionadoEm uso como frente comercial
Landing Page da Lypsyos
Uma landing page para divulgar meus trabalhos comerciais, SaaS e solucoes para a industria.
Por que importa
Uma rota direta para contato com a empresa proporcionando a possibilidade do possivel cliente testar e validar a aplicacao DBX antes de fazer a assinatura.
- TypeScript
- Next.js
- Tailwind CSS