Como Criei um Agregador de Inteligencia Financeira com Claude Code CLI — Stack Completo
Tutorial tecnico de como construi a Rede Financeira do zero com Claude Code CLI — Python SSG, Three.js 3D, SerpAPI, Neo4j e deploy automatico na Vercel
O Que e a Rede Financeira
A Rede Financeira e um agregador de inteligencia que monitora noticias financeiras, IA e fintech do Brasil em tempo real. Estes sao os numeros atuais:
| Metrica | Valor |
|---|---|
| Artigos monitorados | 305+ |
| Nodes no grafo 3D | 305 |
| Edges (conexoes) | 1.088 |
| Blog posts publicados | 38 |
| Pilares de conhecimento | 5 |
| Temas rastreados | 11 |
| Cenarios de game theory | 23 |
| Fontes de noticias | 85+ |
| Paginas HTML geradas | 106 |
| Linhas de codigo | 10.851 |
O projeto inteiro foi construido usando Claude Code CLI — o assistente de programacao da Anthropic que roda direto no terminal. Nenhuma linha foi escrita manualmente do zero.
Arquitetura
`
Google Alerts ──→ articles.json ──→ build.py ──→ docs/ ──→ Vercel
SerpAPI scenarios.json graph-data.json
international Neo4j/br-acc Three.js /rede
_articles.json blog-3d /blog/3d
`
Stack completo:
- SSG: Python puro (build.py — 4.390 linhas) com
string.Template - 3D: Three.js 0.160.0 + OrbitControls (ES modules via importmap)
- Dados: JSON (articles, scenarios, graph-data, blog-graph)
- Pesquisa: SerpAPI (Google News) + Google Alerts
- Enriquecimento: Neo4j via br-acc API (2.26M nodes de transparencia publica)
- Deploy: Vercel (cleanUrls, static output)
- Automacao: auto-publish.sh (draft → publish → deploy em 3 ambientes)
O Motor: build.py
O coracao do sistema e um Static Site Generator em Python puro. Sem Next.js, sem Hugo, sem Gatsby — apenas string.Template e json.
`python
Estrutura simplificada
from string import Template
def render_page(base_tpl, content_tpl, **kwargs):
content = Template(content_tpl).safe_substitute(**kwargs)
return Template(base_tpl).safe_substitute(content=content, **kwargs)
`
O build.py gera:
- Homepage com feed de artigos ordenados por data
- Paginas por pilar (IA, Fintech, Mercado, Tecnologia, Educacao)
- Paginas por tema (Banco Master, CPI, STF, etc.)
- Perfis de entidades (Daniel Vorcaro, BTG, etc.)
- Blog posts a partir de Markdown
- Calendario editorial
- Grafo 3D (graph-data.json com 305 nodes)
- Blog 3D (blog-graph.json com 81 nodes)
- Sitemap XML
Como foi escrito: Comecei com o prompt "crie um static site generator em Python que lê articles.json e gera HTML". O Claude Code gerou a primeira versao (~500 linhas). Depois, em 20+ iteracoes, fui pedindo features — "adicione pilares", "gere perfis de entidades", "crie o grafo 3D" — e o codigo cresceu para 4.390 linhas.
Coleta de Dados
Nivel 1: Google Alerts
A base sao Google Alerts configurados para keywords como "banco master", "daniel vorcaro", "fgc", "fintech brasil". Os alertas chegam por email e sao parseados em articles.json.
Nivel 2: SerpAPI
Para expandir a cobertura, uso a API do SerpAPI para buscar no Google News:
`
GET https://serpapi.com/search.json
?engine=google_news
&q="Daniel Vorcaro" OR "Banco Master"
&gl=br&hl=pt-br
&api_key=KEY
`
Cada busca retorna ~100 artigos que sao deduplicados, classificados por tier (1/2/3) e integrados ao dataset.
Nivel 3: Classificacao Automatica
Cada artigo e classificado automaticamente:
- Temas: via mapeamento de keywords no titulo/excerpt
- Pilares: via mapeamento tema → pilar
- Entidades: extraidas do campo entities do artigo
- Tier: baseado no dominio da fonte (G1=T1, CNN=T2, etc.)
Grafo 3D com Three.js
O rede.js (2.042 linhas) e um modulo ES6 que renderiza o grafo de inteligencia em 3D:
Tipos de Node
| Tipo | Geometria | Cor |
|---|---|---|
| Pessoa | Esfera | Ciano |
| Organizacao | Octaedro | Ciano claro |
| Tema | Cubo | Dourado |
| Pilar | Torus | Roxo |
| Keyword | Dodecaedro | Laranja |
| Cenario | Octaedro | Verde |
| Conteudo | Icosaedro | Teal |
| Cluster | Esfera pequena | Cinza |
| Fonte | Esfera | Cinza claro |
Force-Directed Layout
O layout e calculado em 150 iteracoes com:
- Repulsao entre todos os pares de nodes (lei de Coulomb)
- Atracao ao longo das edges (lei de Hooke)
- Gravidade em direcao ao centro
- Massa proporcional ao numero de mencoes
Como pedi ao Claude Code: "crie uma visualizacao 3D interativa dos dados do graph-data.json usando Three.js". O resultado foi o modulo completo com force layout, raycasting, tooltips, info panel, busca, fullscreen e tema claro/escuro.
Blog 3D
O blog-3d.js (470 linhas) e uma versao simplificada do rede.js que mostra apenas os posts do blog conectados por tags e pilares compartilhados.
Prompt usado: "crie uma versao modo de visualizar 3D somente dos conteudos da pagina do blog"
Resultado: 81 nodes (38 posts + 4 pilares + 39 tags), 189 edges. Posts coloridos por pilar, clusters emergem organicamente por tags compartilhadas.
Cenarios de Game Theory
O scenarios.json contem 23 cenarios com:
- Titulo, descricao, probabilidade (0-1), qualidade
- Players com roles (win/lose/neutral) e impacto
- Triggers com datas e eventos reais
- Relacoes entre cenarios (enables, amplifies, blocks)
- Janela temporal (start, peak, end)
Exemplo real:
`json
{
"id": "vorcaro-delacao",
"title": "Delacao Premiada de Vorcaro — Xadrez Politico",
"probability": 0.85,
"players": [
{"nodeId": "entity-daniel-vorcaro", "role": "neutral", "label": "Delator"},
{"nodeId": "entity-alexandre-de-moraes", "role": "lose", "label": "Citado"}
]
}
`
Como foi criado: Descrevi os cenarios ao Claude Code com base nas noticias coletadas, e ele estruturou o JSON completo com todos os campos, triggers e relacoes entre cenarios.
Deploy e Automacao
Vercel
`json
{
"outputDirectory": "docs",
"buildCommand": null,
"cleanUrls": true
}
`
Deploy em um comando: npx vercel --prod
auto-publish.sh
`bash
#!/bin/bash
1. Encontra drafts para a data alvo
2. Remove "status: draft" (converte para publicado)
3. Roda build.py
4. Deploy para 3 ambientes:
- Vercel (redefinanceira.com.br)
- xneog.com/rede/ (rsync local)
- Mac Studio via SSH (rsync remoto)
`
O pipeline completo roda em ~30 segundos.
Claude Code CLI na Pratica
Estes sao prompts reais que usei durante o desenvolvimento:
Analise e preparacao
`
analise todo o projeto e se prepare
`
O Claude Code le todos os arquivos, entende a estrutura, e fica pronto para executar.
Busca e integracao de dados
`
busque no Google por "Daniel Vorcaro" e "Banco Master" via SerpAPI
e integre os resultados no articles.json
`
Resultado: 104 artigos encontrados, 36 integrados (deduplicados).
Remocao de features
`
remova essas duas funcoes da pagina: Game Theory, attention HUD
`
O CLI removeu HTML, JS e CSS em 3 arquivos, rebuild e deploy.
Criacao de novas features
`
crie uma versao 3D somente dos conteudos do blog
`
Gerou template HTML, modulo JS completo (470 linhas), funcao no build.py, e botao na blog index.
Correcao de bugs
`
analise os pilares — educacao, IA etc mostram 0 artigos
`
O CLI identificou o root cause (pillar_counts computado antes da injecao de artigos internacionais), corrigiu em 3 pontos e deployou.
Uso do /frontend skill
O skill /frontend do Claude Code gera CSS/HTML de alta qualidade. Foi usado para:
- Design do sistema de cores e tipografia
- Layout responsivo mobile/desktop
- Dark/light theme toggle
- Cards de artigos, badges, tooltips
Metricas do Desenvolvimento
| Metrica | Valor |
|---|---|
| Linhas de codigo total | 10.851 |
| build.py | 4.390 linhas |
| rede.js (3D principal) | 2.042 linhas |
| blog-3d.js (Blog 3D) | 470 linhas |
| style.css | 2.704 linhas |
| rede.css | 731 linhas |
| Templates HTML | 16 |
| Commits git | 20 |
| Paginas geradas | 106 |
| Tempo de build | ~5 segundos |
| Custo | Anthropic Max plan ($100/mes) |
Estimativa de tempo: O que levaria semanas para um dev solo fazer, foi construido em dias de sessoes noturnas com o Claude Code. A IA escreveu ~95% do codigo. O humano atuou como diretor — definindo o que construir, validando resultados, iterando.
Como Replicar
Estrutura minima
`
meu-projeto/
├── data/
│ └── articles.json # seus dados
├── templates/
│ ├── base.html # layout base
│ └── home.html # pagina inicial
├── assets/
│ └── style.css # estilos
├── docs/ # output (gitignored ou deployado)
├── build.py # seu SSG
└── vercel.json # config deploy
`
Primeiro prompt
`
Crie um static site generator em Python que:
- Le data/articles.json com artigos (title, url, date, themes)
- Usa templates/ com string.Template para gerar HTML
- Gera docs/ com uma homepage listando artigos por data
- Inclui dark/light theme toggle
- Responsivo mobile
`
A partir dai, va iterando: "adicione filtros por tema", "adicione busca", "crie paginas individuais por tema", "adicione uma visualizacao 3D".
Dicas
- Comece pequeno: primeiro faça funcionar com 10 artigos. Depois escale
- Itere rapido: cada sessao com o Claude Code deve ter um objetivo claro
- Use plan mode: para features complexas, peça primeiro um plano antes de executar
- Valide no browser: abra o resultado localmente antes de deployar
- Git sempre: commite a cada feature funcional
Conclusao
A Rede Financeira e a prova de que um dev solo com Claude Code CLI pode construir um sistema de inteligencia completo — coleta de dados, classificacao por IA, visualizacao 3D interativa, blog com 38+ artigos, 23 cenarios de game theory — e deployar em producao.
O futuro do desenvolvimento nao e escrever codigo. E dirigir a IA que escreve o codigo.