Reconstruindo meu blog inteiro com Claude Code

Antes de 2023-2024, eu ainda achava que blogs técnicos tradicionais tinham bastante valor. Dava pra organizar suas anotações, experiências de entrevista, problemas que apareceram, e até aqueles detalhes e armadilhas que você tropeçou pelo caminho.

Mas a partir de meados de 2025, os modelos começaram a iterar cada vez mais rápido e ficaram cada vez mais fortes. Até o Cursor — que no primeiro semestre de 2025 eu achava bem decente como AI Code Editor — no segundo semestre já dava pra sentir claramente que não tinha como competir com o Claude Code. Foi aí que eu soube que precisava acompanhar os tempos e reformular o blog inteiro do zero (na esperança de que ainda tivesse algum valor).

Dados

Vou começar com os dados, porque esse volume de trabalho, feito puramente por esforço humano, levaria uma eternidade — e posso garantir com quase certeza que a procrastinação teria me destruído completamente. Mas com a ajuda de ferramentas de IA, ficou pronto em 10 dias (e ainda durante o Ano Novo Lunar chinês). A qualidade tá razoável. Um pequeno milagre, eu diria.

Metric	Value
Duration	10 days (Feb 8–18, 2026)
Total commits	104
Files changed	1,078
Lines inserted	263,000+
Lines deleted	21,000+
Locales	4 → 10
Docs translated to English	89
Translation files generated	801 (89 docs × 9 locales)
Blog posts with full i18n	5
Tools used	Claude Code

O que eu realmente fiz

Phase 1: Fundação (8–9 de fev) — 8 commits

Redesenhei a homepage e a página About do zero. Criei o CLAUDE.md como a constituição do projeto — formato de commit, regras de i18n, convenções de estrutura de arquivos. Expandi os locales de 4 pra 6. Tudo feito interagindo com o Claude Code.

Essa fase foi mais sobre decisões de arquitetura: como a homepage deveria ser? Como planejar a página About? Que convenções o projeto inteiro deveria seguir? Essas perguntas foram todas resolvidas através da interação com o Claude — especialmente na hora de montar o plano de execução. Eu só fiquei responsável por revisar e ajustar.

Phase 2: Escalar (11–12 de fev) — 14 commits

Adicionei mais 4 locales (pt-BR, de, fr, vi) pra completar 10. Gerei os arquivos de tradução do tema. Redesenhei a navbar e a sidebar pra melhorar a organização do conteúdo. Troquei o defaultLocale pra en e configurei o i18n routing no Vercel. Atualizei as dependências. A expansão de locales foi quase totalmente trabalho mecânico — exatamente onde a IA manda bem. Consome Token pra caramba, mas se fosse feito por humano, seria praticamente impossível terminar em tão pouco tempo.

Phase 3: Conteúdo (13–14 de fev) — 14 commits

Limpei posts antigos do blog. Escrevi uma retrospectiva de fim de ano. Traduzi todos os posts do blog pra 10 locales. Criei uma página de Projects showcase. Completei o i18n da homepage. Corrigi bugs de componentes de UI (alinhamento de botão do ShowcaseCard, problema de recorte do dropdown).

O que rolou nessa fase foi que a IA não é boa em perceber problemas de layout quebrado (problemas de UI) logo de cara. Foram necessárias várias interações, com um humano (ou seja, eu) apontando continuamente a direção das correções, pra finalmente deixar a tela certa.

Phase 4: Sidebar + Blog (15 de fev) — 7 commits

Reorganizei toda a estrutura da sidebar dos docs. Traduzi as labels de categoria da sidebar pra todos os 10 locales. Limpei 206 chaves de tradução inúteis que sobraram de reestruturações anteriores. Escrevi e traduzi o post sobre negociação de demissão pra todos os locales.

Phase 5: i18n dos Docs (16–17 de fev) — 14 commits

O maior batch: traduzir 89 docs pra 9 locales não-ingleses, gerando 801 arquivos de tradução. Cobriu as seções Knowledge (JavaScript, TypeScript, CSS, Vue, React, Browser, Security, Engineering), Experience e Coding.

Essa fase e a próxima foram as que mais consumiram Token — joguei todo o trabalho altamente mecânico de tradução em cima da IA e deixei ela ir à loucura (afinal, eu não entendo a maioria desses idiomas mesmo).

Phase 6: Correções de qualidade (17–18 de fev) — 24 commits

Essa fase existe porque o resultado da Phase 5 não estava limpo o suficiente. Foram 24 commits inteiros só corrigindo traduções geradas pela IA:

• German: Umlauts renderizados como ASCII (ue em vez de ü, ae em vez de ä)
• French: Acentos removidos (e em vez de é, a em vez de à)
• Vietnamese: Marcas de tom desapareceram completamente (vietnamita sem tons é praticamente ilegível)
• Spanish/Portuguese: Acentos sumiram no texto inteiro
• Chinese Simplified: Caracteres de chinês tradicional misturados (a IA às vezes não consegue distinguir os dois sistemas de escrita)
• Resíduos CJK: Comentários em chinês não traduzidos em blocos de código em es, pt-BR, ja, ko, vi

Cada correção gerava mais problemas. Corrigir os acentos do português causou supercorreções que quebraram os campos id e slug do frontmatter. Corrigir tons do vietnamita deixou um arquivo escapar. A correção de acentos do espanhol teve falsos positivos que precisaram de mais um commit de correção.

Na real, nessa fase, a menos que você saiba um desses idiomas, humanos simplesmente não conseguem intervir. Você só pode confiar na verificação cruzada entre modelos diferentes.

Coisas que a IA não faz bem:

// Example:

- Acertar acentos e marcas tonais de primeira (accents, umlauts, tonal marks)
- Distinguir chinês tradicional de simplificado de forma consistente
- Decidir se comentários dentro do código devem ficar no original ou ser traduzidos
- Preservar campos do frontmatter intactos durante a transformação de conteúdo

Armadilhas

O desastre dos acentos e tons. A IA substituiu caracteres não-ASCII por aproximações ASCII em cinco idiomas. Isso resultou em 24 commits de correção — quase um quarto do total. Vietnamita foi o pior caso: sem as marcas de tom, o idioma inteiro fica praticamente irreconhecível.

Mistura de chinês tradicional e simplificado. Nas traduções de zh-cn, comentários de código e referências inline apareceram em chinês tradicional. A IA não consegue distinguir os dois sistemas de escrita de forma consistente.

Frontmatter corrompido. Ao traduzir docs, a IA às vezes mexia nos campos id e slug do frontmatter, quebrando o routing do Docusaurus. Um commit foi dedicado especificamente a corrigir id e slug do português que foram estragados durante as correções de acentos.

Reação em cadeia de supercorreções. Corrigir um problema frequentemente criava outro. A correção de acentos do português supercorrigiu alguns termos técnicos. A correção de tons do vietnamita deixou um arquivo escapar. Cada commit de "correção" tinha uma chance real de criar um problema novo.

Onde humanos ainda conseguem intervir

Decisões de arquitetura. Quais 10 locales suportar. Como organizar a sidebar. O que vai no dropdown da navbar e o que fica no nível superior. Essas decisões afetaram todo o trabalho que veio depois.

Julgamento de qualidade. A UI tá quebrada? Tá de acordo com as especificações de design? As traduções têm erros óbvios — tipo, a troca de defaultLocale tá correspondendo certo?

O arquivo CLAUDE.md. Na essência, é uma constituição do repositório que ensina à IA as convenções do seu projeto: formato de commit, estrutura de arquivos, regras de i18n, o que nunca fazer. Quanto mais completo esse arquivo fica, menos erros a IA comete e menos intervenção humana é necessária. Por isso precisa de iteração e atualização frequentes.

Conclusões

Comece com um CLAUDE.md bem feito. Cada convenção que você coloca lá economiza dezenas de ciclos de correção depois. O meu cresceu de umas poucas linhas pra um documento completo cobrindo formato de commit, regras de i18n, estrutura do projeto e proibições explícitas.

Agrupe trabalho similar, revise em batch. Não traduza um arquivo por vez. Jogue 15 arquivos parecidos pra IA de uma vez e revise o resultado todo junto. Assim você evita ter que aprovar detalhes demais manualmente.

Use ferramentas em paralelo sempre que possível. Deixar o Claude Code cuidando do trabalho interativo enquanto transfere trabalho pra Gemini, Codex e outros processarem em batch é o maior ganho de eficiência. Não serialize trabalho que pode ser paralelizado.

Registre tudo. Cada mensagem de commit, cada divisão de fase, cada correção — tudo tá lá no histórico. Se você tá fazendo um projeto grande com assistência de IA, o histórico de commits é a documentação.