Fadenbrett: como a IA me ajudou a construir um app completo em menos de 24 horas

Estou reassistindo Dark — aquela série alemã da Netflix com viagens no tempo, paradoxos e uma teia de personagens que atravessa décadas e gerações.

É genial. E completamente impossível de acompanhar sem um mapa.

Personagens que existem em três épocas diferentes, filhos que são pais de seus próprios avós, conexões que só fazem sentido no episódio 8 da terceira temporada... Em determinado momento, parei e pensei: preciso de um quadro de investigação pra isso.

Sabe aquele quadro de cortiça com fotos, papéis e fios vermelhos que aparece em filmes policiais? Exatamente esse. Mas digital, self-hosted, meu.

O que começou como um projeto de teste rápido pra resolver meu problema com Dark acabou se tornando algo que me surpreendeu. Em menos de 24 horas, estava rodando no meu Proxmox com colaboração em tempo real, modo apresentação, undo/redo ilimitado e script de deploy com um comando.

E a IA foi o que tornou isso possível.

O que é o Fadenbrett

Fadenbrett vem do alemão: Faden (fio) + Brett (quadro). Uma referência direta ao roter Faden — o fio condutor — e aos fios vermelhos dos quadros de investigação.

É um quadro de investigação digital interativo. Canvas infinito onde você conecta personagens, eventos, teorias e anotações com conexões semânticas. Completamente self-hosted.

Features principais:

Canvas infinito com cards de personagens, post-its e conexões visuais
Colaboração em tempo real via WebSockets (cursores remotos, sync de estado)
Múltiplos boards com troca instantânea
Upload de imagens nos cards
Modo apresentação com slides por nó
Undo/Redo ilimitado
Exportação PNG/JPEG do canvas
Seus dados ficam no seu servidor — zero telemetria

Stack:

Camada	Tecnologia
Frontend	React 19 + Vite + TypeScript + Tailwind v4 + Zustand + React Flow
Backend	Fastify + Drizzle ORM + SQLite
Infra	Docker + Nginx + Compose

Menos de 24 horas. Isso é real.

O primeiro commit foi no dia 7 de março. A versão 1.0.0 foi lançada no dia 8.

Não é exagero de marketing. É o changelog.

E o que tornou isso possível não foi trabalhar 24 horas seguidas. Foi trabalhar de forma completamente diferente — com Claude e Claude Code como parceiros de desenvolvimento.

Claude + Ralph + Claude Code: a stack que mudou o processo

Uso Claude há um tempo como par técnico — para raciocinar sobre arquitetura, discutir trade-offs, revisar lógica. Já falei sobre isso no post anterior sobre IA e desenvolvimento.

Para o Fadenbrett, fui um passo além. Usei o Ralph — um loop de agente autônomo open-source que orquestra o Claude Code repetidamente até completar todos os itens de um PRD.

O fluxo é simples: você escreve um PRD com as user stories, converte para prd.json, e roda o Ralph. Ele spawna uma instância do Claude Code, que implementa uma história, roda os quality checks, faz commit, e marca como completa. Depois spawna a próxima. E assim por diante — até tudo estar verde.

Cada instância começa com contexto limpo, o que evita degradação de contexto em projetos longos. O progresso fica persistido em progress.txt e nos commits do git.

Meu papel foi:

Escrever o PRD com todas as features que queria
Tomar decisões quando surgiam ambiguidades
Revisar o que foi gerado
Ajustar direção quando necessário

O resto — implementação, padrões de código, testes, commits — ficou com o agente.

Isso não é "a IA fez tudo". É uma nova forma de trabalhar — onde você atua no nível de produto e sistema, e a execução acontece numa velocidade diferente.

Como o processo funcionou na prática

Cada feature foi implementada como uma user story. O agente lia o PRD, escolhia a próxima história, implementava, rodava pnpm type-check && pnpm lint && pnpm test, corrigia se quebrasse, e fazia commit.

Algumas histórias interessantes do que foi construído assim:

Canvas infinito com pan e zoom via React Flow
Colaboração em tempo real com WebSockets — o agente resolveu o broadcast entre tabs, cursores remotos, sync de estado
Templates pré-definidos — boards prontos para começar
Modo apresentação — navega nó por nó com animações suaves
Copy/Paste de nós, atalhos de teclado, undo/redo ilimitado
Script de deploy Proxmox — cria um LXC container completo com um comando

Cada um desses foi uma iteração. Cada iteração levou minutos, não horas.

Proxmox: instalação com um único comando

Uma das partes que mais me orgulha é o deploy no Proxmox.

Se você me acompanha, sabe que organizo toda minha infraestrutura em casa com Proxmox VE. Containers LXC para cada serviço, rede segmentada, backups automáticos.

Para o Fadenbrett, queria a mesma simplicidade que ferramentas como o Proxmox Helper Scripts oferecem: cola um comando, vai tomar café, volta com tudo instalado.

O script de instalação:

bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/raniellimontagna/fadenbrett/main/scripts/proxmox/install.sh)

O que ele faz automaticamente:

Detecta o próximo CT ID disponível no cluster
Faz download do template Debian 12
Cria o container LXC (512MB RAM, 1 core, 8GB disco — ajustável)
Instala Docker e Docker Compose dentro do container
Clona o repositório e faz o build completo
Sobe os serviços via Docker Compose
Configura para iniciar automaticamente com o Proxmox

Ao final, você tem o Fadenbrett rodando no seu IP de rede local. Sem configuração manual.

Parâmetros customizáveis:

CT_ID=200 CT_RAM=1024 FADENBRETT_PORT=8080 bash <(curl -fsSL ...)

Para atualizar:

CT_ID=200 bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/raniellimontagna/fadenbrett/main/scripts/proxmox/update.sh)

O script de update para os containers, faz pull das mudanças, rebuilda as imagens e reinicia. Zero downtime preocupação.

O que aprendi sobre desenvolver com IA

Essa experiência mudou como eu penso no papel da IA no desenvolvimento.

Não é sobre delegar tudo. É sobre mudar em qual nível você atua.

Antes, eu gastava energia em:

Boilerplate e setup inicial
Implementar features repetitivas
Debug de erros de tipagem
Integração de bibliotecas

Agora, gasto energia em:

Definir o que o produto precisa ser
Tomar decisões de arquitetura
Revisar se o que foi gerado faz sentido
Pensar nos casos de uso reais

O tempo entre ideia e algo funcionando caiu drasticamente. No Fadenbrett, isso foi literal: uma ideia que ficaria semanas num backlog pessoal saiu do papel em menos de um dia.

Não porque a IA é mágica. Mas porque ela reduziu o atrito entre intenção e execução.

Por que self-hosted importa

O Fadenbrett poderia ser uma ferramenta SaaS. Provavelmente seria mais fácil de lançar assim.

Mas não seria meu.

Self-hosted significa:

Seus dados ficam no seu servidor
Sem planos freemium, sem limite de boards, sem exportação bloqueada
Funciona offline
Você controla as atualizações
Zero telemetria

Para quem já tem infraestrutura em casa (Proxmox, por exemplo), adicionar mais um serviço é questão de rodar um script.

Próximos passos

O projeto está em desenvolvimento ativo. Já está na versão 1.2.0, e há mais coisas planejadas:

Timeline visual por era/período
Busca global nos boards
Compartilhamento de boards por link

Se você usa Proxmox ou tem interesse em self-hosting, experimenta. Feedback é bem-vindo.

Repositório: github.com/raniellimontagna/fadenbrett

Conclusão

O Fadenbrett começou como um projeto de teste. Queria entender melhor o fluxo com Ralph + Claude Code, e precisava de um caso de uso real pra isso.

Dark me deu o pretexto perfeito.

O que não esperava era o resultado. O que deveria ser um experimento rápido virou um projeto completo: canvas infinito, colaboração em tempo real, modo apresentação, exportação, múltiplos boards, scripts de Proxmox — tudo isso em menos de 24 horas.

Me surpreendeu. Genuinamente.

Não pela quantidade de código gerado, mas pela qualidade do que foi entregue. O projeto tem testes, segue padrões consistentes, tem scripts de deploy e update. Não foi um protótipo descartável — ficou bom o suficiente pra usar de verdade.

Ainda acho que o desenvolvedor importa — a IA não substitui julgamento, contexto de produto ou visão técnica. Mas ela claramente mudou o que é possível construir, e em quanto tempo.

E isso está só começando.

Você usa quadros visuais para pensar em sistemas? Tem algum projeto self-hosted interessante? Me chama pra trocar ideia.