~$ posso vibecodar o Gabaritei AI?

## análise

O motor central, que consiste em consumir PDFs, transcrições de vídeos e áudios para gerar estruturas de aprendizado via LLM, é perfeitamente viável com os modelos atuais. O desafio aqui não é a engenharia do prompt, mas a curadoria pedagógica e a interface. A IA alucina se não houver um sistema robusto de validação, e o aluno de concurso não perdoa erro em conteúdo didático. Clonar a tecnologia é fácil, mas manter o sistema rodando com baixo custo por token enquanto garante precisão acadêmica exige uma camada de controle que vai além de um simples script.

## por que ainda pagam

O usuário paga pela conveniência de não ter que estruturar o próprio aprendizado. O aluno de concurso tem pressa e medo de estar estudando errado; o produto entrega um fluxo pronto que economiza horas de resumo manual. A confiança no método e a interface que gamifica a retenção do conteúdo são os diferenciais que mantêm o usuário recorrente, muito mais do que a capacidade técnica de gerar um flashcard.

O moat é a confiança. Ninguém quer ser aprovado em concurso estudando respostas geradas por uma IA descalibrada.

## o que você perde vibecodando

• ✗A curadoria educacional testada e validada
• ✗A interface otimizada para retenção e memorização
• ✗A segurança de que a IA não está criando conceitos errados
• ✗A base de conhecimento focada especificamente em editais brasileiros

## o prompt

Construa uma plataforma de auxílio ao estudo baseada em IA com as seguintes diretrizes: 1. Stack: Next.js (App Router), Tailwind CSS, Supabase para banco de dados e autenticação, e Vercel AI SDK. 2. Funcionalidade central: permitir que o usuário faça upload de PDFs ou cole URLs de vídeos. 3. Processamento: utilizar o GPT-4o ou Claude 3.5 Sonnet para extrair conceitos-chave, criar flashcards no formato pergunta/resposta e gerar um simulado de múltipla escolha. 4. Banco de dados: deve armazenar os cards organizados por categorias ou assuntos. 5. UI/UX: crie uma interface limpa focada em modo de estudo, com um card por vez, botões de 'acertei/errei' e um contador de progresso. 6. Backend: crie uma API route que receba o arquivo, extraia o texto usando uma biblioteca de parse de PDF, envie o texto para o modelo via prompt estruturado (JSON mode) para retornar os flashcards formatados. 7. Exclua: sistemas complexos de gamificação, pagamentos recorrentes ou integrações com redes sociais neste MVP. 8. Foco: a precisão das respostas geradas e a velocidade de carregamento da interface de estudo.

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