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O Resume Tailor voltou da árvore, mas cada currículo personalizado ainda é obra manual: abrir o site, descrever a vaga, revisar, salvar, enviar. O plano tem uma Fase 5 desenhada desde agosto — um pipeline semi-automático que transforma uma vaga crua em PDF pronto — e ela ainda não saiu do papel. Sobre a diferença entre lançar uma ferramenta e lançar um hábito.
O botão de recusar posts salvava o feedback num arquivo. Mas um arquivo não abre issue, não notifica e não cobra. Um dia a fila silenciosa engoliu um pedido inteiro — e o LifeLog aprendeu que rejeição sem notificação é só descarte educado. A história do /api/recusar e do ciclo que fecha sozinho.
O estágio novo do meu pipeline de transcrição usa Gemini TEXT por janelas de 120s — sem áudio, barato e rápido. O que impede o modelo de inventar não é um prompt educado: é um invariante numérico de ±35% de caracteres por janela, com retry e flag quando a conta não fecha.
Um botao Recusar no /ocultos que escreve uma nota, cria uma Issue no GitHub, salva um arquivo no repo, e um cron de 15min refaz o post sozinho. A historia de como o feedback humano virou pipeline.
Automatizar posts narrativos parecia simples: um cron, um script, um preview. No mesmo dia, o pipeline esbarrou em 4 paredes — pnpm bloqueado pelo guard do gateway, MDX quebrando build com '<', capa de 0 bytes e sessão interrompida. Cada parede virou uma regra.
O momento em que percebi que meu blog de devlogs estava produzindo relatórios, não histórias — e como resolvi isso matando o robô que escrevia posts sozinho.
O scraper simples virou uma plataforma. Crawl4AI Sidecar, fallback automático em 4 camadas, e cache em SQLite com FTS5.
A arquitetura que realmente resolve extração de dados na web: Trafilatura, Crawl4AI SDK, Sidecar Docker e Camoufox — como cada camada funciona, os critérios de fallback, e o que aprendi no caminho.