⭐ O repositório de IA que começou como estudo e hoje tem mais de 50 estrelas

🌌 CodeVerse2026 – Artigo #17

🧑‍💻 Fala Galera Dev! 👋

Quando comecei minha jornada na programação, eu tinha uma preocupação que hoje considero uma das melhores decisões que tomei: registrar aquilo que estava aprendendo.

Na época eu ainda estava dando os primeiros passos como desenvolvedor. Criava pequenos projetos, fazia cursos, participava de bootcamps, errava bastante, corrigia código e descobria tecnologias novas praticamente todos os dias.

Foi aí que comecei a transformar meu GitHub em uma espécie de histórico da minha evolução, e sim pensei bastante em se publicava ou não meus pequenos projetos. Mas independente da indecisão resolve rir publicando não esperando que alguém fosse ver e contribuir para algum outro deve, mas sim como um repositório onde eu conseguiria acessar meus projetos de qualquer computador ou lugar.

📚 Um repositório para cada aprendizado

Comecei criando repositórios separados para as tecnologias que estava estudando. Vieram repositórios de .NET e C#, Python, HTML, PHP, Kotlin, Segurança da Informação e vários outros.

Dentro deles, fui criando pastas para organizar projetos, exercícios, cursos e bootcamps que concluía. A intenção era simples: queria ter um lugar onde pudesse voltar meses depois e encontrar aquele código que um dia tinha estudado. Poder tirar alguma dúvida ou lembrar de algum código ou "pulo do gato" que havia aprendido em algum curso.

Não existia uma grande estratégia por trás disso. Eu simplesmente queria documentar meu aprendizado. E entre tantos repositórios nasceu um dedicado à Inteligência Artificial.

🤖 Um repositório de IA quando eu ainda sabia muito pouco sobre IA

Hoje pode parecer natural criar um repositório sobre Inteligência Artificial. Mas quando comecei aquele projeto, eu definitivamente não me considerava especialista em IA.

Na verdade, talvez justamente por isso tenha feito sentido criá-lo.

Assim como acontecia com Python, C#, PHP e outras tecnologias, eu fui colocando ali aquilo que descobria, testava e aprendia. Não queria ensinar como uma referência no assunto. Queria simplesmente registrar minha própria evolução.

E existe uma diferença importante: boa parte daquele trabalho inicial era feita manualmente.

✍️ Antes da IA escrever por nós

Hoje podemos pedir para uma IA estruturar um README inteiro em segundos. Quando comecei a organizar meus estudos, minha realidade era bem diferente.

Precisei aprender Markdown, entender como estruturar um README, organizar títulos, imagens, links, tabelas, pastas e códigos. Eu pesquisava outros projetos, observava como eram documentados e tentava adaptar aquelas ideias para os meus próprios repositórios.

No começo, inclusive, muitos códigos eram exemplos que eu encontrava durante os estudos. Eu copiava, executava, modificava manualmente, quebrava alguma coisa, tentava entender por que havia quebrado e depois documentava aquilo.

Pode parecer um processo lento. E era. Mas aprendi muito fazendo dessa forma.

💻 De copiar código para conseguir criar o meu

Com o tempo, uma mudança começou a acontecer.

Primeiro eu precisava praticamente copiar um código completo para conseguir fazer alguma coisa funcionar. Depois comecei a pegar referências e adaptar cada vez mais partes sozinho. Até chegar ao momento em que conseguia olhar para um problema e começar a escrever minha própria solução.

Essa evolução não aconteceu de um dia para o outro. Foram muitos códigos que não funcionaram, muitos erros no terminal, muita leitura de artigos, pesquisas no google que na maioria das vezes me levaram para leitura no stack overflow. Além disso tinha a escrita de listas e arrays gigantes que tive que montar praticamente “na unha”.

Na época dava trabalho. Hoje sou grato por ter passado por isso.

⭐ Então um número começou a chamar minha atenção

Algum tempo depois percebi que outras pessoas estavam encontrando meus repositórios.

Algumas começaram a deixar estrelas. Outras fizeram forks dos projetos. E aquele repositório de Inteligência Artificial, criado simplesmente para registrar meus estudos, chegou a uma marca que para mim tem um significado enorme: ⭐ > 50 estrelas & 17 forks

Talvez para grandes criadores de conteúdo ou projetos gigantes de código aberto esses números pareçam pequenos. Para mim, não são.

🙏 Porque cada estrela representa uma pessoa

Eu sou apenas um desenvolvedor que começou colocando seus estudos no GitHub.

Por isso, imaginar que alguém encontrou aquele conteúdo, parou alguns minutos para olhar e talvez tenha aproveitado alguma coisa que escrevi é extremamente gratificante.

Uma estrela não é apenas um número em uma tela.

Do outro lado existe alguém que decidiu clicar naquele botão porque, de alguma forma, encontrou valor no que estava vendo. E foi justamente isso que me motivou a voltar ao projeto.

🔄 Agosto de 2026: chegou a hora de atualizar tudo

Resolvi fazer um grande upgrade no README deste repositório.

A versão atual passou a reunir ferramentas de Inteligência Artificial, modelos recentes, assistentes, IA para programação, geração de imagens, vídeo, áudio, pesquisa, produtividade, automação e uma biblioteca de prompts reutilizáveis.

Também organizei melhor as categorias, acrescentei exemplos, boas práticas e referências para facilitar a consulta. Não tenho a pretensão de criar uma lista definitiva sobre Inteligência Artificial. Aliás, provavelmente isso seria impossível.

⚡ Este README já nasceu com prazo para ficar desatualizado

A velocidade com que a Inteligência Artificial está evoluindo é impressionante. Novos modelos aparecem, ferramentas mudam, recursos são adicionados, preços são alterados e soluções que hoje parecem incríveis podem ser substituídas daqui a alguns meses.

Por isso existe algo importante logo na proposta desse README:

esta é uma fotografia do momento.

A versão que estou compartilhando representa aquilo que consegui organizar e atualizar em agosto de 2026. Daqui para frente, a ideia é continuar revisando e evoluindo o material. E talvez isso também seja parte interessante do projeto: acompanhar através do próprio GitHub como essa tecnologia está mudando.

🎁 Pulo do gato: criando QR Code gratuitamente pelo Word

Quero aproveitar este artigo para deixar uma descoberta simples que me ajudou recentemente.

Durante o desenvolvimento de um projeto atual, precisei criar QR Codes para alguns materiais. Comecei procurando soluções na internet e encontrei diversas ferramentas, mas várias tinham limitações, período de teste ou recursos pagos. Até descobrir que poderia resolver o problema utilizando algo que eu já tinha instalado:

Microsoft Word.

Sim. Dá para criar um QR Code diretamente no Word.

📌 Como fazer

1. Abra um documento no Word e insira um campo com o comando:
2. DISPLAYBARCODE "https://www.uniguardiao.com.br" QR \s 200
3. No lugar do endereço da UniGuardião, coloque o link que deseja transformar em QR Code.
4. O valor 200 controla o tamanho utilizado no campo e pode ser ajustado conforme sua necessidade.
5. Depois de inserir corretamente o campo, utilize: ALT + F9 para alternar entre a visualização do código do campo e o resultado gerado.

Pronto. O próprio Word gera o QR Code.

💡 Dependendo da versão do Word e de como o campo foi inserido, pode ser necessário criar primeiro as chaves de campo com CTRL + F9. As chaves não devem ser simplesmente digitadas manualmente.

Uma solução pequena, mas que resolveu um problema real que eu tinha naquele momento.

🧠 Hoje eu programo diferente

É impossível escrever sobre aquele início sem comparar com a forma como desenvolvo atualmente. Hoje utilizo Inteligência Artificial em boa parte do meu fluxo de desenvolvimento. Ela me ajuda a analisar código, encontrar erros, estruturar soluções, documentar projetos, pesquisar possibilidades e escrever implementações muito mais rapidamente.

O desenvolvimento mudou muito.

Lembro da felicidade quando comecei a utilizar recursos como autocomplete e IntelliCode e percebi que algumas partes repetitivas do código poderiam ser sugeridas automaticamente.

Hoje já estamos falando de agentes capazes de analisar praticamente um projeto inteiro.

🤔 Então aprender daquele jeito ainda valeu a pena?

Para mim, valeu muito. Ter escrito código manualmente, errado, pesquisado documentação, corrigido problemas e passado horas tentando entender por que alguma coisa não funcionava me deu uma base importante para utilizar as ferramentas que existem hoje.

Mas confesso passei muita raiva analisando todo o seu código e vendo que o que estava errado era um ponto e virgula que eu tinha esquecido de digitar no final de uma função.😂

A IA consegue escrever muito código. Mas ainda preciso entender o que estou pedindo, por que estou pedindo, se aquilo faz sentido e se o resultado realmente resolve o problema.

Talvez essa seja uma das maiores mudanças da programação atual. Não deixamos de precisar aprender. Mudou a forma como aplicamos aquilo que aprendemos. Afinal hoje conseguimos ser orquestradores de praticamente todo um departamento, não sendo mais apenas um simples programador, mas sim um "chefe" de vários funcionários virtuais que precisam da orientação e caminho correto para entregar o projeto final. e no fim das contas o responsável por algum erro que venha ocorrer em sua aplicação não poderá ser atribuído a IA, e sim ao orquestrador que é você, que sou eu, que somos nós.

🌱 Uma pequena decisão pode acompanhar você por anos

Quando criei aqueles primeiros repositórios, não imaginava que anos depois estaria escrevendo um artigo sobre um deles. Eu estava simplesmente estudando.

Mas aquela pequena decisão de documentar meu aprendizado acabou me ajudando a perder o medo de mostrar aquilo que estava construindo.

• Primeiro compartilhei códigos que estava aprendendo.
• Depois comecei a adaptar soluções.
• Depois comecei a criar meus próprios projetos.

E hoje continuo compartilhando inclusive os projetos que ainda estão evoluindo.

🚀 GitHub também pode contar uma história

Às vezes pensamos no GitHub apenas como um lugar para armazenar código. Hoje vejo meus repositórios antigos de outra maneira. Eles são quase uma linha do tempo.

Consigo encontrar códigos que hoje faria completamente diferente. READMEs que hoje organizaria melhor. Projetos simples que, naquela época, foram enormes desafios.

E eu não quero apagar isso.

Porque evolução só fica evidente quando conseguimos olhar para onde começamos.

🤝 Obrigado pelas 50 estrelas

Por isso quero terminar este artigo agradecendo às pessoas que, em algum momento, passaram por algum dos meus projetos. Se você deixou uma estrela, fez um fork, utilizou algum código, encontrou uma ideia interessante ou simplesmente gastou alguns minutos olhando aquilo que eu estava construindo:

meu muito obrigado.

Se hoje estou comemorando essas 50 estrelas é porque, em algum momento, alguém do outro lado da tela resolveu dar atenção ao trabalho de um desenvolvedor que estava apenas documentando aquilo que aprendia. E isso tem muito valor para mim.

🚀 Curtiu acompanhar essa jornada?

No CodeVerse2026 continuo compartilhando projetos reais, códigos, erros, ferramentas, experimentos e principalmente aquilo que vou aprendendo pelo caminho.

O repositório de Inteligência Artificial continua aberto e continuará evoluindo junto comigo.

• 💻 GitHub: Carlos-CGS
• 🤖 Repositório: Inteligência Artificial: Ferramentas, Modelos e Prompts
• 💼 LinkedIn: Carlos Garcia (Carlos-CGS)

Talvez o código que hoje você considera simples seja exatamente o código que alguém está procurando para conseguir dar o próximo passo. Então estude. Documente. Compartilhe.

Porque nunca sabemos até onde uma pequena decisão tomada no começo da nossa jornada pode chegar. 🚀