Skip navigation
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/67834

Comparte esta pagina

Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCABRAL, Giordano Ribeiro Eulalio-
dc.contributor.authorSIQUEIRA, Anderson Túlio Pinho de-
dc.date.accessioned2026-01-23T14:28:40Z-
dc.date.available2026-01-23T14:28:40Z-
dc.date.issued2025-08-05-
dc.date.submitted2025-12-23-
dc.identifier.citationSIQUEIRA, Anderson Túlio Pinho de. Silencie: um chatbot de meditações personalizadas construído a partir de uma dor pessoal. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Pernambuco, recife, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/67834-
dc.description.abstractEste Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) relata como uma dor pessoal pode ser transformada em uma solução tecnológica prática, utilizando o Silencie, um chatbot de meditações personalizadas integrado ao WhatsApp, como estudo de caso. O objetivo foi explorar como o desejo do autor por meditações alinhadas às suas emoções resultou em um Produto Mínimo Viável (MVP) funcional, analisando o processo retrospectivamente sob o framework Lean Startup. A pesquisa reconstrói o desenvolvimento original do Silencie, sistematizando-o em etapas estruturadas que evidenciam sua aderência aos princípios de construir-medir-aprender do Lean Startup. O trabalho apresenta uma matriz de critérios de decisão emergente do processo e identifica princípios transferíveis para outros desenvolvedores. O Silencie, que combina tecnologias como Node.js, inteligência artificial (Claude, GPT, ElevenLabs), processamento de áudio (FFmpeg), integração com WhatsApp e arquitetura serverless, demonstra que necessidades subjetivas podem ser convertidas em soluções concretas, destacando como aspectos emocionais influenciam decisões técnicas e oferecendo um framework estruturado para quem deseja criar produtos a partir de dores pessoais.pt_BR
dc.description.sponsorshipOutrospt_BR
dc.format.extent57p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pt_BR
dc.subjectchatbotpt_BR
dc.subjectpersonalized meditationspt_BR
dc.subjectLean Startuppt_BR
dc.subjectartificial intelligencept_BR
dc.subjectWhatsApppt_BR
dc.subjectMinimum Viable Product (MVP)pt_BR
dc.titleSilencie: um chatbot de meditações personalizadas construído a partir de uma dor pessoalpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6045470959652684pt_BR
dc.description.abstractxThis undergraduate thesis examines how a personal challenge can be transformed into a practical technological solution, using Silencie - a customized guided meditation chatbot integrated with WhatsApp - as a case study. The objective was to investigate how the author’s pursuit of meditations aligned with their emotional state resulted in a functional Minimum Viable Product (MVP), analyzing the process retrospectively through the Lean Startup framework. The research reconstructs Silencie’s original development, organizing it into structured stages that demonstrate adherence to the build–measure–learn cycle. The work presents a decision-making framework that emerged during the process and identifies transferable principles for other developers. Silencie combines technologies such as Node.js, artificial intelligence (Claude, GPT, ElevenLabs), audio processing (FFmpeg), WhatsApp integration, and a serverless architecture, illustrating how subjective needs can be translated into concrete solutions. It also highlights how emotional factors influence technical decisions, offering a structured approach for those seeking to create products inspired by personal experiences.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terrapt_BR
dc.degree.departament::(CIN-DSC) - Departamento de Sistemas da Computação pt_BR
dc.degree.graduation::CIn-Curso de Sistemas de Informaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Aparece en las colecciones: (TCC) - Sistemas da Computação

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
TCC ANDERSON TÚLIO PINHO DE SIQUEIRA.pdf2.85 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este ítem está protegido por copyright original



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons