1
Captura em dois canais
O microfone vira VOCÊ e o áudio do sistema vira OUTRA PESSOA. No Windows a captura usa WASAPI loopback; no macOS, ScreenCaptureKit.
Passa adiantedois fluxos de áudio
Projeto autoral · IA em tempo real
Copiloto de reuniões e entrevistas em tempo real.
App desktop que transcreve os dois lados da conversa, percebe quando chega uma pergunta e sugere uma resposta apoiada no que foi dito e nos seus documentos.
v2.22.3 · Windows 10/11 x64 e macOS Apple Silicon
- testes automatizados passando
- 1.773
- commits no projeto
- 502
- provedores de LLM, locais e de nuvem
- 8
- plataformas com instalador
- 2
01
Do áudio à resposta na tela
Seis etapas entre alguém falar e a sugestão aparecer na tela.
- 2
Transcrição por canal
Cada canal pode usar um provedor diferente, local ou de nuvem. O Deepgram Flux entrega eventos de turno de fala e a conexão é refeita sozinha se cair.
Passa adiantetexto + fronteiras de turno - 3
Turnos e detecção de pergunta
As falas são agrupadas em turnos e a pergunta é reconhecida por regras em português e inglês, sem IA. O copiloto espera a pergunta estabilizar e gera no máximo uma resposta automática por turno.
Passa adiantepergunta estável - 4
Contexto com trava contra invenção
O prompt é montado com orçamento de tokens a partir da transcrição e dos documentos da reunião. Um guard bloqueia a chamada quando a pergunta cita algo que nunca foi estabelecido na conversa.
Passa adianteprompt ancorado - 5
LLM com fila e failover
Uma fila com prioridade faz o "Responder agora" passar na frente das respostas automáticas. Se um provedor falha ou bate no limite, o pedido segue para o próximo, com aviso honesto na tela.
Passa adianteresposta em streaming - 6
Overlay e janela Foco
A resposta chega em streaming no overlay e pode ser encurtada, adaptada ou traduzida. A janela Foco é nativa em Slint no Windows e em React no macOS.
02
O que tem por dentro
Copiloto de entrevista ao vivo
Turnos derivados da transcrição, oportunidade de resposta em PT-BR e EN, revalidação na hora do disparo e consumo por turno, para não responder duas vezes à mesma pergunta.
Respostas que não inventam
Guard de referente, regra de não inventar experiência do candidato e respostas ancoradas na transcrição. O painel "Contexto usado" mostra de onde cada resposta saiu.
Deepgram Flux com reconexão
Streaming com eventos de turno, registro das fronteiras de fala e fallback de transcrição quando a conexão cai no meio da reunião.
Windows e macOS
No Windows, WASAPI e Credential Manager, com instalador e atualização automática. No macOS, ScreenCaptureKit, Keychain e instalador .pkg para Apple Silicon.
Janela Foco nativa
Superfície enxuta para acompanhar a resposta durante a conversa, em Slint com renderização por software no Windows. A lógica fica no app; a janela só exibe e repassa ações.
Documentos por reunião
Currículo, vaga e anotações entram como contexto só daquela reunião, isolados das demais.
Licenciamento e release
Modo Demo e versão completa, ativação por código enviado por e-mail e limite de dispositivos, com servidor em Cloudflare Workers. Pipeline de release em CI com atualização automática assinada no Windows.
Testes automatizados
São 223 arquivos e 1.773 testes em TypeScript, além dos testes em Rust, cobrindo turnos, fila, guards, i18n e configuração do updater.
03
O app
Telas do eloQ. A conversa da entrevista é um exemplo fictício.
04
Para onde os dados vão
Depende dos provedores que você escolhe. O app usa as suas próprias chaves de API e não tem servidor intermediário para áudio ou texto.
Transcrição local
Whisper.cpp, Sherpa-ONNX, ORT e Parakeet
O áudio fica na máquina
Transcrição em nuvem
Deepgram, Groq Whisper, Azure Speech, Whisper API
O áudio vai para o provedor escolhido
LLM local
Ollama e LM Studio
A transcrição fica na máquina
LLM em nuvem
OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq, OpenRouter
Transcrição e documentos vão para o provedor
Chaves e histórico
Credential Manager ou Keychain, banco SQLite
Ficam na máquina
Licença
E-mail e identificador da instalação em hash
Vai ao servidor de licença. Áudio, transcrição e prompts nunca vão
05
Decisões e trade-offs
Detecção por regras, não por IA
Decidir se algo é uma pergunta roda em regras determinísticas. É previsível, não custa uma chamada e dá para testar caso a caso.
Uma resposta automática por turno
Só a fronteira de turno vinda do provedor conta como confiável. Isso evita responder a meia frase ou responder duas vezes.
Bloquear antes de chamar
Quando a pergunta depende de algo que a conversa não estabeleceu, o app não chama o modelo. Melhor ficar em silêncio do que sugerir uma invenção.
Lógica em um lugar só
A execução fica no app React e Tauri. A janela Foco nativa só exibe o estado e repassa ações, o que evita duas implementações divergindo.
Desenvolvimento com agentes de IA
Os commits foram feitos com Cursor e Claude como par, com um fluxo de revisão por agente documentado no repositório. As decisões de arquitetura, a revisão e o que entra em cada release são meus.
06
Estado atual, sem maquiagem
Entregue
- Quatro versões públicas, da v2.22.0 à v2.22.3, com instalador para Windows e macOS
- Atualização automática assinada, validada de ponta a ponta no Windows
- 1.773 testes TypeScript passando, mais a suíte em Rust
- Interface completa em português do Brasil e em inglês
- Modo Demo gratuito com limites e versão completa por licença
Limites conhecidos
- macOS sem assinatura da Apple e sem atualização automática
- Pergunta de sim ou não sem palavra interrogativa nem "?" não dispara resposta automática
- Sem versão para Linux nem para Mac Intel
- Código privado; só os instaladores são públicos
Stack
Tauri 2RustReactTypeScriptZustandTailwind CSSSlintSQLiteVitestCloudflare WorkersGitHub Actions
Quer ver por dentro?
O repositório é privado. Mostro a arquitetura, o código e o fluxo de desenvolvimento em uma conversa.
Nomes e marcas de provedores citados pertencem aos respectivos donos e não indicam parceria.