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2026

Arruma AI

Um rastreador de hábitos operado pelo WhatsApp, construído sobre dois modelos de pontuação: hábitos de manutenção que zeram toda meia-noite e hábitos de construção que só acumulam.

Prévia de Arruma AI
O problema

Apps de hábito pontuam todo hábito do mesmo jeito, então escovar os dentes e estudar por um ano ficam na mesma lista, com o mesmo contador de sequência. Falhe um dia em qualquer um dos dois e a punição é idêntica — o que está errado nas duas direções.

O resultado

Rodando diariamente como meu próprio sistema de hábitos, com o bot do WhatsApp cuidando dos registros — o painel web é opcional, não obrigação.

Sobre o projeto

O Arruma AI divide o dia em duas trilhas pontuadas de propósito de formas diferentes. Manutenção — escovar os dentes, lavar a louça — mantém o hoje de pé e zera à meia-noite, então aparece como 'hoje, 4 de 8'. Construção — estudar, se candidatar a vagas, treinar — só rende acumulada, então nunca zera e aparece como um total e uma sequência. Pular um dia não custa nada; pular trinta custa um ano. Tudo é operado por um bot no WhatsApp que cobra, anota e responde, apoiado por um painel em Next.js. Uma única sessão do Baileys atende todas as contas: o número de quem envia identifica a conta, e mensagens de números desconhecidos são ignoradas sem que o texto chegue a ser armazenado. Comandos exatos são sempre tentados primeiro, e o modelo de linguagem só cuida do que antes cairia em 'não entendi'. A privacidade é garantida pela estrutura, não pelo prompt — um arquivo monta o contexto e um arquivo fala com o modelo, e nenhum dos dois importa as tabelas de anotações, um invariante que se confere com grep.

Destaques

Pontuação em duas trilhas: manutenção zera toda noite, construção nunca zera
Bot de WhatsApp multi-inquilino sobre uma única sessão, identificado pelo número
Comandos determinísticos primeiro, LLM apenas como caminho de fallback
Contexto do prompt isolado estruturalmente das anotações privadas
Lembretes agendados reconfigurados ao vivo via LISTEN/NOTIFY do Postgres
Áudios transcritos por um serviço faster-whisper auto-hospedado

Stack

Next.jsReactTypeScriptTailwind CSSDrizzle ORMPostgreSQLRedisBaileysFastAPIDockerRailway
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