Trabalhos selecionados em infraestrutura de IA, PLN e pesquisa aplicada.
Pipeline de transcrição e análise com IA para pesquisa política qualitativa.
Pipeline completo, do áudio bruto ao insight final, no lugar de transcrição cheia de erros e horas de anotação por projeto. Diarização de falantes, transcrição, classificação de temas e relatórios integrados — tudo numa camada de ferramentas que pesquisadores realmente usam.
Infraestrutura de fine-tuning de LLMs e pipeline de pré-processamento de dados para análise política em espanhol mexicano.
Modelos LLM especializados, fruto de um pipeline reprodutível de fine-tuning e avaliação. Permite a comparação empírica de modelos base e prompts.
Sistema automatizado de triagem de participantes para recrutamento qualitativo.
Pipeline automatizado de triagem que substitui horas de digitação manual por projeto. Combina OCR, detecção de fraude e classificação socioeconômica — para que os analistas foquem nas decisões, não no trabalho burocrático.
Transforma anotações soltas em um PowerPoint editável e com a identidade da marca, ao toque de um botão.
O template da marca é codificado uma vez, e cada slide sai em conformidade por construção. O conteúdo vive em texto simples e os slides são regenerados a partir dele, versionáveis e reproduzíveis como código. O resultado é um .pptx padrão que qualquer um pode editar, sem plataforma no meio.
Scraper de processos do Supremo Tribunal Federal (STF).
CLI em Python baseada em Typer, com três etapas cache-first — coleta, download e extração. Suporta execuções massivamente paralelas com rotação de proxy e alimenta um warehouse DuckDB. Vários backends de OCR, incluindo Tesseract auto-hospedado no fly.io para inferência de baixo custo.
CLI para um agente de IA organizar uma biblioteca Zotero.
Verifica etiquetas, metadados e pastas; enriquece metadados com Crossref e arXiv; comprime PDFs. Implementa um ciclo de validação com backups e write-ahead logs — o que torna seguro deixar um agente de IA mexer no banco de dados.
Os projetos acima começaram com alguém dizendo isso.
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