Tem uma frase que ouço muito no mundo do desenvolvimento: "construa projetos para aprender". O problema é que a maioria dos projetos de portfólio nasce sem uma dor real por trás. E sem dor real, falta motivação para ir fundo, para resolver o problema difícil, para não desistir quando trava.
O Quita nasceu diferente. Nasceu de uma necessidade verdadeira.
O problema que ninguém resolve de forma simples
Passei alguns anos com dívidas acumuladas de uma fase mais turbulenta da vida. Quando finalmente tive condição financeira de resolver isso, fui atrás de entender o que estava em aberto, com quem, e o que a lei me garantia como consumidor.
O que encontrei foi um labirinto.
As informações existiam — no Banco Central, no Consumidor.gov.br, na legislação. Mas o caminho para acessá-las e usá-las era confuso o suficiente para fazer qualquer pessoa desistir. Quase tudo que encontrava nas buscas levava para escritórios de advocacia ou consultorias pagas. Serviços que cobram para fazer algo que, em tese, o próprio cidadão pode fazer sozinho.
Comecei a pensar: se eu, com acesso a informação e alguma familiaridade com tecnologia, tive dificuldade nisso, o que acontece com quem não tem?
O Brasil tem décadas de histórico de superendividamento. Milhões de pessoas que não conseguem renegociar suas dívidas não apenas por falta de dinheiro, mas por falta de orientação clara sobre o que fazer, por onde começar, quais direitos têm.
Foi aí que o Quita começou a fazer sentido.
O que é o Quita
O Quita é um assistente digital voltado para o cidadão endividado.
Ele guia o usuário desde a obtenção dos relatórios financeiros junto ao Banco Central — o Registrato, documento que consolida todas as dívidas registradas no sistema financeiro — até a geração de manifestações estruturadas para o Consumidor.gov.br, plataforma onde as instituições financeiras são legalmente obrigadas a responder.
O fluxo principal é:
- O usuário faz upload do PDF do Registrato
- O sistema extrai automaticamente as dívidas presentes no documento
- São gerados insights sobre o endividamento — valores, instituições, situação
- Com base nesses dados, o Quita produz, via IA, uma reclamação regulatória fundamentada, pronta para ser enviada à instituição responsável O objetivo não é resolver a dívida pelo usuário. É dar a ele informação clara e um instrumento concreto para exercer seus direitos por conta própria.
A stack técnica
O projeto foi construído com uma stack moderna e deliberadamente enxuta, com foco em produtividade e confiabilidade.
Backend
- Java 21
- Spring Boot 4
- Spring Security com autenticação JWT
- PostgreSQL
- Flyway (migrations)
- Maven Frontend
- Next.js
- TypeScript Inteligência Artificial
- Google Gemini (geração de reclamações regulatórias)
- OpenAI (camada de fallback e experimentação) Infraestrutura
- Railway (hospedagem do backend e banco de dados)
- Vercel (hospedagem do frontend — em implantação) Outros
- Extração e processamento de PDFs
- Conformidade com LGPD: o PDF é processado em memória e removido após a extração
A abordagem que mudou tudo: desenvolvimento guiado por especificação
Se há um aprendizado técnico que quero destacar dessa jornada, não é sobre nenhuma tecnologia em particular.
É sobre processo.
Grande parte do Quita foi construída através de SDDs — Software Design Documents. Antes de escrever qualquer linha de código, eu escrevia a intenção. Definia o que o sistema deveria fazer, por quê, quais eram as restrições, os fluxos, os comportamentos esperados nas bordas.
Esse hábito transformou a qualidade do que eu construí.
Quando você especifica antes de implementar, as perguntas que surgem são diferentes. Você se pergunta sobre o usuário, sobre os riscos, sobre o que acontece quando algo dá errado. Você descobre ambiguidades antes que elas virem bugs.
A IA entrou nesse processo não como geradora de código, mas como parceira de análise. Eu apresentava uma especificação e questionava junto: isso está claro? Existe algum caso que não cobri? Essa decisão faz sentido dado esse contexto?
Em muitos momentos, o trabalho era mais pensar do que programar.
O que está funcionando hoje
O backend está em produção no Railway. Todas as funcionalidades do core foram validadas:
- Cadastro e autenticação JWT
- Upload e processamento do Registrato
- Extração automática de dívidas
- Geração de insights
- Geração de reclamação via Gemini
- Exportação da reclamação em PDF O frontend está em fase final de integração, com deploy previsto no Vercel.
O que vem pela frente
A próxima entrega é a primeira versão pública funcional — com interface web completa, integração com o backend em produção, e o fluxo completo acessível para usuários reais.
Depois disso, o plano inclui:
- Onboarding guiado para novos usuários
- Expansão dos tipos de documentos suportados
- Refinamento do modelo de geração de reclamações
- Estudar a viabilidade de monetização
O que esse projeto me ensinou
Projetos fictícios ensinam sintaxe. Projetos reais ensinam a pensar como engenheiro.
A diferença está na pressão que um problema real cria. Quando você sabe que existe alguém do outro lado que pode ser ajudado, as decisões ganham peso. Você não pula etapas. Você não aceita uma solução que só funciona no caminho feliz.
E talvez o aprendizado mais honesto dessa jornada seja que IA não substitui engenharia de software. Ela amplifica. Quando você sabe o que quer construir, quando tem clareza sobre o problema, a IA acelera. Quando você não tem, ela só gera confusão mais rápido.
O Quita ainda não está pronto. Mas está mais próximo do que nunca.
E foi construído para resolver um problema real, com tecnologia real, para pessoas reais.
Top comments (0)