Como Masha Leschinskaya salvou um pet-project da morte: sistema de agendamento de dispositivos para IA

Masha Leschinskaya, Head of QA na Surf, compartilhou a história de um pet-project que sobreviveu, diferentemente de centenas de outros. O sistema de agendamento de dispositivos físicos está funcionando há três meses. E isso não é graças a tecnologias revolucionárias ou financiamento de venture capital, mas graças a uma solução simples: minimizar o custo de manutenção durante a fase de design.

Por que pet-projects morrem

A maioria dos side-projects vive uma ou duas semanas. O desenvolvedor se apaixona pela ideia à noite, lança rapidamente um MVP no fim de semana, publica no GitHub, compartilha nas redes sociais. Mas então a realidade aparece: precisa monitorar logs às 2 da manhã, consertar erros em produção, adicionar features por pedido dos primeiros usuários. Tudo em tempo livre, sem prazos, sem orçamento, sem analistas. O entusiasmo cai linearmente com o tempo, e o projeto é congelado no arquivo do GitHub.

Masha enfrentou a mesma armadilha, mas agiu de forma diferente: em vez de uma arquitetura perfeita com máxima flexibilidade, logo de início adotou como critério a manutenção mínima.

Como projetar um sistema para manutenção mínima

O sistema de agendamento de dispositivos na Surf resolve uma tarefa específica: engenheiros de QA e testadores precisam agendar dispositivos físicos (smartphones, tablets, IoT) para testes. Normalmente, isso é feito com uma planilha do Google com conflitos, ou uma ferramenta enterprise cara como TestRail. Masha escolheu o mínimo funcional e automatizou tudo que era possível:

• Liberação automática do dispositivo por timeout — o dispositivo fica ocupado exatamente pelo slot designado, depois se libera automaticamente
• Notificações através de canais existentes (Slack, Telegram) — sem aplicativo separado
• Sincronização de banco de dados totalmente automática, sem atualizações manuais
• Mínimo de integrações customizadas — APIs prontas (Slack, Google Calendar)
• Logging e monitoramento se autodiagnosticam, alertas vêm apenas quando há problemas reais

Resultado: o projeto requer atenção completa uma vez por semana por 15 minutos, em vez de monitoramento diário.

Como o pet-project se tornou um campo de testes para IA

Masha usou o sistema como um campo de testes real para experimentos com IA e LLM. Por exemplo, um bot de NLP que entende uma requisição em linguagem natural («preciso de um iPhone 15 por uma hora das 3 às 4 da tarde») e agenda o dispositivo sozinho sem cliques na UI. Ou um agente de IA que sugere dispositivos alternativos se o necessário estiver ocupado. Um bot de pesquisa clássico em Jupyter notebook é esquecido. Um bot em um sistema de produção vive mais tempo: aprende com erros reais, com comportamento real dos usuários, não com dados sintéticos de documentação.

O que isso significa

Um pet-project duradouro não é magia nem sorte. É o resultado de design sensato: minimize a dor de manutenção, automatize a rotina, escolha um caso de uso prático. E se o projeto se torna um campo de testes real para experimentos com IA, ele deixa de ser um hobby — se transforma em uma ferramenta que vale a pena manter.