Tech lead de um banco leva bot de Telegram para o OpenCode a 1298 estrelas no GitHub com ajuda de agentes de IA

Ruslan, tech lead em um grande banco e com 15 anos de carreira, transformou em poucos meses um experimento paralelo no mais visível de seus projetos open source. O opencode-telegram-bot é um cliente de Telegram para o OpenCode, um popular agente de CLI para programação. Na data da publicação do relato no Habr, o repositório tinha 1298 estrelas no GitHub e 48 contribuidores. Quase todo o código foi escrito por agentes, e o próprio autor, segundo ele, praticamente não olhou o código.

Da ideia ao pacote npx em poucas semanas

A ideia surgiu nas férias de fim de ano de 2026: Ruslan instalou o Claude Code e quis controlá-lo pelo celular. O Gemini sugeriu fazer parsing da saída da TUI, e o plano precisou ser engavetado. O OpenCode resolveu o problema: ele pode ser executado como servidor e usado via API, então o cliente de Telegram virou uma tarefa de alguns dias. A linguagem foi escolhida em conjunto com a IA: em vez do Kotlin, com o qual ele já estava acostumado, optaram pelo TypeScript por causa da API mais conveniente.

O bot roda localmente, e o acesso é limitado a um único usuário, cujo id fica registrado na configuração. No chat chega tudo o que o agente faz: edições de arquivos, comandos de console, trabalho de subagentes. Os diffs podem ser abertos no celular como arquivo de texto, e há reconhecimento de voz e leitura em voz alta. Modelo, agente, effort e contexto ficam na reply keyboard. O bot funciona em uma única thread, como um terminal, e o comando /detach desconecta a sessão atual e envia uma notificação quando ela termina.

A preparação para a publicação levou cerca de três semanas e seguiu um plano montado junto com o agente. Foram configurados .gitignore, licença, CONTRIBUTING.md e CI/CD com linter, build e testes. O agente removeu código de depuração, traduziu a documentação para o inglês e eliminou os comentários em russo, que haviam surgido porque o autor conversava com os agentes em russo e não definiu regras. A localização foi feita cedo e hoje tem 688 strings em 12 idiomas. A publicação no npm foi configurada em cerca de uma hora, e a instalação se resume a um comando via npx. A versão 0.1.0 foi publicada em um único commit em um repositório novo, para não expor um histórico caótico.

O que rendeu estrelas e o que não rendeu

As primeiras estrelas vieram de amigos: na largada, eram 8. Depois, o ritmo foi de 2–3 por semana. O agente sugeriu Reddit e Hacker News. O post no r/opencodeCLI, escrito pelo agente e ajustado conforme as observações do autor, teve +65 votos e 31 mil visualizações. No primeiro dia vieram 30 estrelas, em uma semana passaram de 100, e o projeto ultrapassou dois concorrentes que tinham cerca de 20 estrelas cada. Os demais posts no Reddit alcançaram 10–15 mil visualizações, mas não geraram crescimento perceptível. No Hacker News, ninguém reagiu.

O tráfego constante veio da busca. Após 5–6 semanas, o repositório passou a aparecer nas primeiras posições do Google para consultas como «OpenCode Telegram Bot». Hoje a página recebe cerca de 100 visitantes por dia, o que significa 3–5 estrelas diárias. A conclusão do autor: valia a pena ter deixado o repositório público desde o início, para que ele já estivesse indexado quando a divulgação começasse.

Como funciona o pipeline de agentes

No começo, Ruslan trabalhava no Claude Code com o Sonnet 4.5. Não usou o Opus 4.5 porque ele consumia rapidamente os limites da assinatura de $20. A qualidade do Sonnet não o agradou: os recursos raramente funcionavam de primeira, e o modelo muitas vezes pulava os testes mencionados nas instruções. Ele conectou a assinatura do ChatGPT via OpenCode e migrou para o GPT-5.3-Codex e, depois, para o GPT-5.4. Na avaliação dele, o número de iterações de depuração caiu bastante, e a maior parte dos recursos da primavera foi feita com o GPT-5.4.

Em seguida, o autor montou um workflow próprio com três modos do OpenCode: Ask, para code review e perguntas; Spec, para planejamento, com o plano gravado em um arquivo separado; e Code, para a implementação. No verão, ele adicionou o Playwright MCP, e o agente passou a testar o bot sozinho pela versão web do Telegram. Hoje, o plano é verificado por um subagente revisor, o código é revisado por outro subagente, e os cenários são executados por um subagente testador.

Ruslan diz que essa abordagem foi o motivo de ele ter se animado a fazer refatorações que antes adiava. Agora, parte das tarefas vai além: depois do grooming e da especificação, um agente gerente aciona agentes desenvolvedores em sessões separadas e presta contas ao autor no Telegram.

Os contribuidores apareceram após 4 dias: o primeiro pull request adicionou suporte a proxy. O autor admite que suspeitou de código malicioso e verificou as alterações com um agente. O código recebido ele sempre revisa com agentes e testa a funcionalidade manualmente. Correções pequenas são aceitas após 1–2 rodadas de ajustes, enquanto contribuições maiores costumam ser recusadas. Ele também recusa o suporte a tópicos do Telegram: a arquitetura foi desenhada para uma única thread, e reescrevê-la exige cuidado e testes. Os lançamentos saem mais ou menos uma vez por semana, às vezes com hotfixes, e alguns foram compostos inteiramente por pull requests da comunidade.

A receita da história é simples, mas tem limitações. É a experiência de um único projeto, em um nicho no auge do interesse, e os resultados dependem das plataformas e de como a busca indexa. As conclusões sobre a qualidade dos modelos só podem ser sustentadas por observações subjetivas do autor, sem benchmarks. A lição prática para desenvolvedores é esta: quem quer um projeto open source ao lado do trabalho principal chega mais rápido ao resultado se publicar uma versão básica, garantir a instalação com um único comando, manter o repositório público e lançar atualizações com regularidade.