U7 · Secundários
Sites de clientes DockPlus AI
Sites rápidos, encontráveis no Google e com a cara da marca para pequenas empresas do Brasil e dos EUA, feitos com um processo repetível que escrevi como skill do Claude Code: do Instagram e do Google Meu Negócio do cliente até o deploy.
Decisões técnicas
- Pipeline em fases (pesquisa, brandbook, site, deploy) com parada para aprovação humana ao fim de cada uma. A equipe da DockPlus usa a mesma skill.
- Para os sites não saírem iguais, cada novo cliente precisa diferir dos dois anteriores em pelo menos 5 de 9 eixos de layout; trocar só cor e fonte não conta.
- Estático por padrão: HTML gerado por script, com hash no CSS/JS e uma `404.html` real (sem ela a Cloudflare Pages responde 200 para qualquer endereço). No Teqbio, serviços, cidades e posts são dados tipados que geram as páginas e o sitemap.
- SEO e acessibilidade checados por script: JSON-LD gerado no build, contraste WCAG calculado (falha abaixo de 4,5:1) e prévia com `noindex` até ir para produção.
- Deploy em um comando na Cloudflare Pages: cria o projeto ligado ao GitHub, cadastra o domínio e aponta o DNS. A Vercel foi testada e descartada porque o plano grátis proíbe uso comercial. Sites com formulário rodam em container Node no Dokploy, com checagem de origem refeita no endpoint porque o proxy termina o TLS.
Resultados
- Construí os sites de Teqbio, Castle Masonry, Cerâmica Santo Amaro, A.F Consultoria, NotaLeve, Larissa Ovalhe e Instituto Odonto Excelência, além do dockplusai.com.
- Teqbio com 30 URLs no sitemap e Castle Masonry com 22, geradas a partir de dados.
- 30 prévias de proposta geradas pelo pipeline, cada uma com o estilo registrado para a regra dos 9 eixos.
Stack
Claude Code (skill própria)PythonAstroNext.jsReactTailwind CSSGSAPCloudflare PagesDokployDocker
O que mostra
Mostra que sei transformar o Claude Code num processo de produção que uma equipe repete, com regras e checagens automáticas em vez de depender da memória do modelo.
Outros projetos
U5
ReachantGerador de listas de prospecção B2B para o Brasil e os EUA. Busca empresas no Google Places por segmento e cidade e enriquece cada lead com site, contatos e decisor. Tem API e servidor MCP para agentes de IA.
no arU6NutriAppSistema para nutricionistas: prontuário, plano alimentar, exames e agenda, com o dado de cada paciente isolado por profissional no próprio banco. A IA lê laudos de exame, com revisão obrigatória, e prepara um relatório de apoio à consulta.
no arU8AgentLab — laboratório de arquitetura de agentesLaboratório de estudos onde testo arquiteturas de agentes. Cada usuário cria agentes com a própria chave (Anthropic ou OpenAI) e pode ligar um modo que roda um grafo LangGraph de 5 nós com cada passo visível em tempo real e trace no Langfuse.
código aberto