Aplicativo de Finanças Pessoal

Aplicação financeira multi-usuário containerizada no Docker e restrita à rede privada via Tailscale. Projetada para gestão individual e compartilhada de contas de casal com segurança e sem dependência de nuvem pública.

STATUS [Em desenvolvimento]
CATEGORIA Redes / Fintech / App Desktop
STACK TEÓRICA Docker, Tailscale, HTML, CSS, JS, PHP(Laravel), MariaDB

// 01. A DOR (O PROBLEMA)

Gerenciar finanças pessoais em aplicativos comerciais exige expor dados altamente sensíveis a servidores de terceiros e se submeter a modelos de assinatura recorrente. Por outro lado, o uso de planilhas tradicionais oferece privacidade, mas entrega uma péssima experiência de uso em dispositivos móveis no dia a dia. A dor central é a ausência de um sistema financeiro pessoal verdadeiramente próprio, que alie uma interface web moderna, fluida e responsiva ao controle total dos dados e à possibilidade de acesso remoto seguro a partir de qualquer lugar, sem expor a aplicação diretamente à internet pública.

// 02. O RASCUNHO (ARQUITETURA)

Abaixo está o rascunho da topologia de infraestrutura autohospedada. O fluxo garante o isolamento da aplicação em contêineres locais e viabiliza o acesso remoto seguro através de uma rede privada virtualizada:

~/arquitetura/fintech-app Fluxo com Docker & Tailscale Mesh 
# Topologia de Arquitetura (ASCII Diagram):

[ Dispositivo Móvel / Navegador ] 
               |
               v (Acesso Encaminhado / IP Privado)
[ Túnel Seguro (Tailscale Mesh VPN) ]
               |
               v
[ Host Local / Servidor ] ---> [ Docker Network (Ambiente Isolado) ]
                                            |
                                            +---> [ App Container: PHP / Laravel (Web UI) ]
                                            |               |
                                            |               v (ORM / Queries SQL)
                                            +---> [ DB Container: MariaDB ]

// 03. APRENDIZADOS & PRÓXIMOS PASSOS

A etapa inicial de prototipação trouxe aprendizados valiosos sobre a gestão de cotas e limites de requisição no uso de LLMs para auxílio no desenvolvimento. A descoberta e integração do Google AI Studio no fluxo de trabalho eliminou essa barreira, permitindo reiniciar a construção do projeto com alta velocidade e foco total na escrita do código. Com a arquitetura já definida, os próximos passos são estritamente práticos: desenvolver as funcionalidades e a interface de front-end, construir as APIs no back-end em Laravel, integrar as camadas, containerizar a aplicação via Docker e disponibilizar o acesso seguro na rede privada do Tailscale.