O problema que a Clara resolve
Pesquisadores brasileiros enfrentam um desafio diário: buscar artigos científicos em múltiplas bases (PubMed, SciELO, Cochrane, OpenAlex), traduzir abstracts do inglês, avaliar qualidade metodológica e formatar referências ABNT. O processo manual pode levar horas por busca.
A Clara nasceu dessa dor: criar uma ferramenta que fizesse em segundos o que um pesquisador leva horas para fazer, e sempre em português.
A decisão de usar IA generativa como co-desenvolvedora
Em 2025, ferramentas como ChatGPT e Claude AI transformaram a forma de construir produtos digitais. Não era mais necessário saber programar para criar uma aplicação complexa — mas era essencial saber fazer as perguntas certas.
O desenvolvimento da Clara foi feito inteiramente com prompt engineering: transformar briefings de produto em código funcional através de conversas estruturadas com modelos de IA generativa.
As ferramentas que usamos
- Claude AI (Anthropic) — desenvolvimento do backend, integração de APIs, lógica de ranking
- ChatGPT (OpenAI) — prototipagem rápida, geração de conteúdo, testes
- Lovable/Bolt (no-code) — deployment e hospedagem
- Vercel — APIs serverless e edge functions
- Supabase — banco de dados e analytics
Do briefing ao produto: a metodologia
O processo seguiu uma estrutura clara:
1. Definir o problema e as métricas de sucesso
Antes de qualquer linha de código (ou prompt), definimos: "O que é uma busca bem-sucedida na Clara?" Resposta: retornar artigos relevantes, traduzidos, com score de confiança, em menos de 3 segundos.
2. Mapear as integrações necessárias
Listar as 22 bases científicas que precisávamos integrar (PubMed via NCBI E-utilities, OpenAlex, Semantic Scholar, CrossRef, DOAJ, SciELO, arXiv, Europe PMC, BASE, Lens.org, CORE, Cochrane, BVS/LILACS, ERIC, HAL, NASA ADS, medRxiv, bioRxiv, SSRN, RePEc, PhilPapers, JSTOR) e suas APIs públicas.
3. Prompt engineering iterativo
Cada funcionalidade começava com um briefing detalhado:
"Preciso de uma função que chame a API do PubMed, busque artigos sobre [query], filtre por artigos dos últimos 10 anos com abstract disponível, traduza os abstracts para português usando DeepL API, calcule um score de confiança baseado em: tipo de estudo (meta-análise > RCT > coorte > caso-controle), revista indexada, número de citações. Retorne JSON com título, autores, ano, DOI, abstract em PT, score."
A IA generativa transformava esse briefing em código TypeScript funcional. Depois, iterávamos: "O score está penalizando preprints demais" ou "Precisamos priorizar artigos em português".
4. Testes com casos reais
Criamos um bot de qualidade que roda 22 queries de teste (biomédicas, humanas, exatas) e valida: número de resultados, diversidade de fontes, presença de artigos em português, relevância dos top 5.
Os desafios técnicos que a IA resolveu
- Ranking de relevância — Como unificar resultados de 22 bases com critérios diferentes? A IA implementou um algoritmo de scoring multi-dimensional.
- Detecção de idioma — Alguns artigos vinham marcados como PT mas tinham abstract em inglês. A IA criou uma função de detecção por palavras-chave.
- Tradução em lote — Integração com DeepL API para traduzir até 30 abstracts simultaneamente.
- Cálculo do ICM — O Índice de Confiança Metodológica pondera qualidade de evidência (meta-análise, RCT, coorte) com impacto (citações, revista).
O que aprendemos
1. IA generativa é uma co-desenvolvedora, não uma substituta
A IA escreve código, mas você precisa definir a arquitetura, validar lógica de negócio e iterar sobre edge cases.
2. Prompt claro > código complexo
Um briefing bem estruturado gera código melhor do que tentar "hackear" a IA com prompts vagos.
3. No-code + IA = democratização real
Ferramentas como Vercel, Supabase e plataformas no-code permitiram deploy de uma aplicação enterprise-grade sem infraestrutura manual.
Resultados até agora
A Clara já processou milhares de buscas acadêmicas, com usuários relatando economia de 80% do tempo em revisão de literatura. O ICM se tornou referência para avaliar qualidade metodológica rapidamente.
Quer saber mais sobre o processo de desenvolvimento?
Leia o artigo completo no Medium com todos os detalhes técnicos, decisões de produto e lições aprendidas ao construir a Clara sem saber programar.
Ler no Medium →Experimente a Clara IA
A melhor forma de entender o resultado desse processo é usar a ferramenta. Faça uma busca sobre o tema da sua pesquisa e veja 22 bases científicas trabalhando juntas em segundos.