Laboratório Maker & Ideias

Infraestrutura de streaming de alta performance e baixa latência projetada para jogos, contornando limitações de hardware local. Combina o Tailscale para criar uma rede Mesh privada via tunelamento seguro com o ecossistema Sunshine/Moonlight.

Aplicação desktop de áudio desenvolvida com arquitetura híbrida (Python e Web). Foca na usabilidade e simplicidade visual para criadores de conteúdo e uso em chamadas no Discord. Gerenciamento simplificado de biblioteca de sons e baixíssima curva de aprendizado.

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.

Arquitetura conceitual de um assistente pessoal inteligente projetado para ser executado 100% offline em hardware local. Elimina a dependência de APIs pagas em nuvem e o compartilhamento de dados com terceiros, integrando modelos de linguagem locais (LLMs) ao controle de rotinas do sistema operacional.

Conceito de modelo de aprendizado de máquina inspirado em literatura científica sobre a evolução e simplificação da música moderna. O algoritmo processa parâmetros de teoria musical e extração de características de áudio. Visando avaliar objetivamente a complexidade de composições atuais em comparação a padrões clássicos e históricos.

Ferramenta desktop voltada a simplificar a criação e exposição de servidores de jogos multiplayer. Abstrai a complexidade de terminal do Playit.gg e a instalação manual de dependências, oferecendo uma interface gráfica intuitiva para que o usuário médio suba servidores locais e túneis de rede (CGNAT) com poucos cliques.

Servidor de monitoramento e controle remoto hospedado em hardware reaproveitado (Samsung J8). Integrado a um bot no Telegram em Python para comandos de controle remoto, gestão de status do PC principal, Wake-on-LAN e acesso via SSH para manutenção emergencial.

Automação de repetição espaçada baseada na curva de Ebbinghaus. O fluxo em n8n extrai dados das notas do Obsidian, processa o conteúdo via LLM com engenharia de prompt para gerar revisões personalizadas e envia questionários interativos (discursivos e múltipla escolha) diretamente no Telegram.