Meu primeiro app!
Fiz para praticar desenvolvimento. Mas acho que criei uma ferramenta útil
Bem, faz um tempo!
Andei fazendo um monte de coisas desde meu último post, nada especialmente publicável.
Um dos assuntos em que me detive foi o debate sobre se as novas tecnologias distrativas estão acabando com o hábito de leitura – a tese da “sociedade pós-letrada”. Como observei em um post anterior, acho que esse é um argumento apocalíptico, muito em voga nesse nosso tempo de catástrofes. Mas só acho, mesmo, sem grandes compromissos. Alguns dos meus articulistas preferidos engrossaram as fileiras do “pós-letramento”. Isso me deixou pensativo.
Eu seria um ridículo se dissesse que as pessoas continuam lendo como antigamente, mas a verdade é que as pessoas leem pouco há tempos – essas discussões datam de muito antes da invenção do smartphone. Penso, no entanto, duas coisas: 1) uns quantos outros fatores concorrem para a queda da leitura; 2) não há nada de irreversível nisso.
No post, fiz minhas observações sobre o resultado do PISA, o teste internacional de alunos do ensino médio. É difícil interpretar a piora nos exames recentes sem considerar tanto o período de aulas on-line quanto mudanças na composição dos países avaliados. Tampouco se pode ignorar que a necessidade humana de ficção tem sido suprida pelo streaming – os Netflixes e Amazons Primes desta vida. As séries disputam espaço com os romances, os canais de notícias tomaram (em parte) o lugar dos jornais etc.
O ponto 2) é mais especulativo. As pessoas têm a capacidade de regular a si mesmas. Elas enjoam das coisas e procuram novas, ou velhas, atividades. Quem tem um mínimo de interesse literário e se vê longe dos livros por, quem sabe, excesso de Instagram, um belo dia percebe esse fato, ou recebe um “chega pra lá” desaforado de algum parente ou amigo, e decide cultivar o velho hábito. Em muitos casos, as redes sociais até ajudam as pessoas a fazerem isso – por meio de cursos, grupos de leitura e coisas do tipo. Mesmo a fetichização que se faz nesse contexto ajuda: postar que adora “ler um livro em um café” não significa hábito de leitura, obviamente, mas incentiva nos demais uma epifania redentora.
É claro que a internet de hoje vicia – é feita para viciar –, e os usuários precisam de ajuda. Para controlar o uso do smartphone, gosto do aplicativo Opal. Ele tem a vantagem de introduzir limites absolutos ao tempo de uso de certos apps, inclusive em faixas de horário específicas, mas requer algum aprendizado, além de ser meio caro. Este sujeito achou que Opal não faz muito mais do que o “Tempo de Tela” da Apple, mas eu discordo: o Opal é muito mais forte e programável. Existem uns quantos outros apps do tipo disponíveis por aí.
Sobre as pesquisas focadas no hábito de leitura juvenil, é possível que a leitura hoje apareça de maneira distinta no ciclo de vida das pessoas. Depois de uma adolescência bombardeada por posts e likes, os jovens passariam a ler romances mais tarde. É nisso que acredito – ou melhor, é nisso em que quero acreditar.
As pesquisas com estatística que venho fazendo corroboram justamente a tese que pretendo refutar. A ideia de que a boa e velha oratória política está sendo substituída pelo radicalismo telegênico – em que políticos de dentes branquíssimos e rosto harmonizado falam barbaridades em clipes de dois minutos – é uma perspectiva deprimente, claro. Mas não é necessária nem irreversível; e, de certa forma, nem sempre é ruim, já que possibilita a ascensão política de gente que não teria a menor chance sob o sistema antigo.
A discussão sobre as novas tecnologias muda de figura quando se trata de inteligência artificial. Rebecca Winthrop, pesquisadora na área de Educação, argumenta que o uso de IA para escrever artigos é prejudicial mesmo quando é usado “apenas para brainstorm”, porque esse passo é essencial para qualquer escrita. Concordo com ela. Em sentido amplo, o ato de pesquisar – avaliar as fontes, constatar a indisponibilidade de determinado dado, relacionar a tese com uma ideia já vista etc – é importantíssimo para redigir um texto. Em alguma medida, isso é o texto. O que se vê no papel ou na tela é a manifestação exterior de um processo mais profundo – a ponta do iceberg, a crosta terrestre ante o magma, entre outras analogias geológicas. Mesmo em uma obra de ficção, um texto se constrói sobre outros textos, refutando-os ou neles se inspirando. Esses textos terão se construído sobre outros textos, que terão se construído sobre ainda outros etc. Ninguém fala só. “Um galo sozinho não tece uma manhã; ele sempre precisará de outros galos.” Gostaram, né? João Cabral de Melo Neto, Tecendo a manhã.
Pedir para a IA fazer o artigo escamoteia esses fatos, projetando certezas em um texto que parece ter vindo dos céus. Mas eu misturo duas coisas. Winthrop denuncia o uso do ChatGPT não só como redator, mas também como usina de ideias. É fácil de entender por quê. As pessoas raramente têm boas ideias raciocinando ab ovo, olhando o papel em branco. Elas precisam interagir com fontes, nem que seja para duvidar delas. Elas precisam pesquisar, ler e refletir. Elas precisam procurar pelas informações, e, se não as encontrarem, contornar esse problema, ou identificar a lacuna nos dados como fato relevante da pesquisa. Quando um chatbot oferece uma resposta “correta”, ele direciona o usuário e empobrece sua reflexão. Boas ideias se perdem nesse caminho.
Isso não reduz a importância da IA, mas ajuda a situá-la estrategicamente. IA é ótima para desenvolver uma ideia apenas esboçada. O usuário de um LLM não pode ceder o controle intelectual de sua tarefa ao modelo, sob risco de reduzir seu trabalho (se for um texto, claro) a uma pachequice política ou empresarial – e de convencer o mundo de que seu autor é, ele próprio, altamente substituível. É por isso, por exemplo, que vejo com reservas a história do redator que escreveu “melhore este texto”, sem maiores especificações (além do absurdo da notícia em si).
É possível, no entanto, delegar umas quantas subtarefas aos modelos e ter resultados positivos. O ChatGPT, LLM que uso, costuma ser bom editor e aponta questões interessantes, desde que bem orientado.
Foi tentando encontrar esse equilíbrio que programei meu primeiro aplicativo público. É sabido que chamadas especializadas aos LLM rendem respostas melhores, sobretudo quando se trata de problemas complexos; esse é o princípio em que se baseiam os orquestradores, ferramentas que coordenam vários modelos. O app se inspira nisso. Ele se chama Maestro e está disponível para Windows e Mac.
Essencialmente, ele serve para revisar arquivos .docx, isto é, documentos do Microsoft Word e programas compatíveis. Comecei a programá-lo para resolver questões específicas do meu trabalho, em que o costume é revisar textos usando a função de comentários do Word. As interfaces de chat dos LLMs são ruins para esse tipo de tarefa: quando peço uma revisão de .docx comentada no GPT-5.6, recebo um documento com meia dúzia de comentários, e quase todos se aplicam a trechos de no mínimo um parágrafo. Isso aconteceu tanto no ChatGPT quanto no Microsoft Copilot.
Além dos comentários, o Maestro permite ao usuário criar sua própria “orquestra”, elaborando prompts especializados (os “módulos”) para fazer revisões mais profundas do que um chatbot. O app dispara várias chamadas aos LLM escolhidos (uma para cada prompt), recebe os comentários e os integra em um único documento final. Outra funcionalidade é a de o usuário criar sua própria máscara, enviando um documento pré-formatado para o app inferir a formatação e aplicá-la (ou identificar erros) em documentos futuros.
Finalmente, o app pode enviar vários documentos de uma vez só. Essa é uma vantagem para quem precisa trabalhar com muito material em pouco tempo (por exemplo, professores corrigindo artigos). O app tem uma orquestra padrão, de análise de minutas de discursos, para inspirar os usuários a criarem as suas próprias, baseadas – por exemplo – na identificação de erros comuns, falácias argumentativas, ou mesmo questões técnicas e de conteúdo.
Maestro é software livre, mas isso não quer dizer que o serviço saia de graça, porque as plataformas de IA cobram por token processado. Disponibilizei acesso a modelos da OpenAI, Anthropic, Google, Kimi e DeepSeek. Segundo constatei, o Claude Fable parece ser o melhor, mas também é o mais caro. Na maior parte das vezes, GPT 5.6 Sol ou Terra ajudam bastante. O Gemini Flash tem uma versão grátis, mas com limites diários de uso e sem privacidade nos dados, que são revisados por pessoas encarregadas de aprimorar o modelo. A última vez em que li as políticas de uso, OpenAI e Anthropic apenas conservavam os dados durante um mês, sem uso para treinamento.
É preciso obter uma chave de desenvolvedor da plataforma escolhida (leia-se: fazer o cadastrinho da empresa e dar o número do cartão de crédito). O pagamento para a plataforma é conforme o uso; mas, para a maior parte dos modelos, o Maestro possibilita a remessa das requisições em lote, o que reduz o custo pela metade (por outro lado, faz com que o processamento demore de 5 a 10 minutos, em regra).
Maestro é um programa local, que envia o material ao serviço de IA escolhido para realizar a revisão sem manter os documentos em uma nuvem própria. As chaves são armazenadas entre as senhas do sistema operacional. O app ainda está em fase de testes e precisa ser aprimorado. Quem quiser uma chave de API temporária pode me contatar pelo e-mail pedblan@gmail.com. Todo feedback será bem-vindo!
Você pode fazer o download para Windows ou Mac aqui.
Os outros projetos continuam de pé, mas tem sido difícil conciliar essas atividades com o trabalho e com os estudos. Um dos meus artigos, Plenário, Palanque, Estúdio, teve uma repercussão legal – entrevistas aos programas Conexão Senado, da Rádio Senado, e Cidadania, da TV Senado, além de artigos de destaque no Valor Econômico e no Congresso em Foco, Jornal de Brasília, Revista Fórum, entre outros. Isso me deixou contente. Quanto ao outro, sobre descrição linguística dos discursos, ninguém deu muita bola, embora eu ache que tenha feito descobertas interessantes. Talvez tenha ficado muito técnico, sei lá.
Você pode assistir à entrevista à TV Senado aqui, se quiser. Algumas pessoas gostaram. Eu mesmo tenho uma dificuldade imensa em me ver filmado. Toda vez que vejo este frame – só o frame, não o vídeo –, tenho vontade de ligar para o YouTube reclamando.