kmaroteApp: auditoria de prompts, limpeza de banco e o 'não presuma nada'
Bug de rota corrigido, prompts de IA auditados, banco limpo em fases — o dia sob a régua do 'não presuma nada' no kmaroteApp.
Mais um dia inteiro dentro do kmaroteApp. Seis sessões de Claude Code, sete commits — e a mesma régua de ontem, só que mais afiada. Quase todo pedido começou com uma trava: “leia 100% do código antes”, “apresente soluções sem alterar nada”, “não pare no primeiro, não presuma, não assuma nada”. Diagnosticar antes de tocar virou o padrão do dia.
Admin de planos: confirmar a causa antes de corrigir
A tela de gestão de planos ganhou a opção de o admin alterar o plano de assinatura com ações em modal (commit a7bdf81b). Mas a primeira versão do layout saiu poluída demais — fora do padrão que vejo no mercado, sem pensar no mobile, com barra lateral e excesso de texto. Pedi pro Claude Code verificar se a skill de UI/UX tinha sido usada de fato; não tinha. Refez seguindo a skill e aceitei a recomendação.
Logo depois, um bug: ao salvar nessa mesma tela, o sistema caía numa rota /ajaxphp/ em vez de voltar pra página. Em vez de deixar o Claude Code sair corrigindo, travei — “leia a página inteira, entenda o erro e apresente soluções sem alterar nada”. Só depois da causa confirmada mandei aplicar. Fechou no commit e89d3b6e.
”Grok” vira “Kmarote I.A” pro usuário
Na tela de agendar plataformas, o botão de gerar novos títulos ainda chamava o modelo pelo nome — “GROk” aparecia pro usuário final. Mandei varrer todos os pontos visíveis fora do admin e trocar por “Kmarote I.A”. O modelo por trás é detalhe de implementação; quem usa vê a marca própria. Commit e3d40000.
Tela de Gerações e auditoria de prompts
Antes de mexer em UI, quis rastreabilidade. O botão “gerar novos títulos” estava mandando exemplos no prompt — mas quais itens exatamente entravam na chamada? E ficava registrado no banco? A resposta virou pré-requisito: dá pra ver, por vídeo, qual prompt foi executado.
Em cima disso, montei a tela “Gerações”: a tela de gerador de títulos tinha métricas em números, mas nenhum card clicável. Pedi uma listagem de todas as gerações, com todas as divisões e filtros possíveis, colunas de canal, vídeo e plataforma clicáveis (o clique joga o valor no filtro) e ordem decrescente — mais recente primeiro. Usei a skill ui-ux-pro seguindo 100% as regras de layout do sistema. Commit 8dda8395.
Efeito colateral: logo após o commit, o sistema quebrou com um PHP Warning — um require_once apontando pra funcs/db.assinantes.inc.php, arquivo que já tinha sido deletado na limpeza do banco. Removi o require órfão no commit b5b56a68.
Limpeza do banco, uma fase de cada vez
O bloco mais longo do dia foi a limpeza de legado do banco. Comecei mandando o Claude Code ler todos os planos em docs/planejamento — “não pare no primeiro, não presuma, não assuma nada, se baseie 100% no que está escrito”. Consolidei tudo num arquivo único, conferindo direto no estruturakmarote.sql o que já tinha sido feito e estruturando o que falta em fases (commit 700abfae).
Daí foi execução passo a passo: rodar a migration, “execute próximo passo”, conferir, próxima. A fase 4 removeu resíduo da Camada A de pagamentos no commit 089da779.
Em andamento: títulos que soam naturais
À noite, o tema virou qualidade da geração de títulos por IA. Os títulos saíam com português travado, de dicionário — construções que ninguém escreveria de verdade. Antes de deixar o Claude Code fechar diagnóstico, mandei ele ler a tabela plataforma_titulos_referencia, que guarda exemplos reais de títulos em PT-BR, pra ancorar o estilo no que funciona de verdade.
Ajustei também a regra de “não inventar fatos”: como é conteúdo de ficção, detalhes como situação e contexto podem ser inventados; o que não pode é distorcer o material de origem. Importei o estruturakmarote.sql no banco local, apliquei migration e testei gerando títulos pros três últimos vídeos de um canal pra medir se melhorou.
Fechei o dia com uma pergunta ainda aberta — e é a parte que mais gosto: corrigir a saída com duas regras fixas não seria engessar? Não seria melhor usar IA pra corrigir quando a saída não atende ao requisito? Sem commit ainda; é o fio que continua amanhã.
Nos bastidores: Codex e a automação Kmarote → Sheer
No Codex, retomei o plano de automação de postagens — copiar conteúdo do kmarote e publicar em outra plataforma que não tem API, via Playwright. O ponto novo do dia foi um tradeoff concreto: se a automação for pra ambiente Linux, a opção de reaproveitar credenciais salvas no navegador deixa de funcionar. Isso abriu a discussão de qual caminho seguir nesse cenário. De quebra, rodei rebuilds do codemap do projeto pro Codex trabalhar com o mapa atualizado.
Fechamento
Duas frentes seguem em aberto pra amanhã: a decisão sobre corrigir títulos com regras fixas ou deixar a IA julgar o próprio output, e o tradeoff de credenciais salvas vs. ambiente Linux na automação Kmarote → Sheer.
Estatísticas do dia (geradas automaticamente):
Atividade no PC:
- Tempo ativo: 5h48min na janela
Por categoria (do que ficou ativo):
- Coding: 1h59min
- Uncategorized: 1h42min
- Larissa Project: 1h01min
- AI Chat: 48min
- Communication: 17min
Top apps: Antigravity IDE (1h59min) · Chrome (1h37min) · TaskBarHero (1h09min) · ChatGPT (22min) · WhatsApp (17min)
Top sites navegados: painel admin interno (23min) · banco de dados (8min) · my.sheer.com (4min) · claude.ai (4min)
Trabalho com IA:
- claude.ai: 0 conversas (sem export novo na janela)
- Claude Code Windows: 6 sessões em kmaroteApp
- Codex Windows: 3 sessões em kmaroteApp (automação Kmarote → Sheer)
- Claude Code Larissa: indisponível (SSH não resolveu o host)
- Larissa drops: 0
Código produzido:
- Git kmaroteApp: 7 commits (2 features, 3 fixes, 1 docs, 1 refactor)
- Git elquercarlos: 1 commit (devlog anterior)