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05 / Estudo de caso — jogo de navegador

Um produto jogável construído por um harness de IA.

CS Brasil é ao mesmo tempo um FPS de navegador e um teste de product engineering AI-native: skills especialistas definem contratos visuais, de jogabilidade, mapas, regressão e bug hunt enquanto telemetria real fecha o loop.

Papel
Criador / fullstack
Período
2026
Stack
Three.js + Supabase
Estágio
Alpha público
2.191 Jogadores Alpha público
154K+ Kills Eventos reais de gameplay
27 Países Alcance dos jogadores
WebGL Runtime Sem instalação
05.1 / O problema

Um jogo expõe workflows fracos de IA rapidamente. Uma mudança que embeleza um screenshot pode reduzir legibilidade, quebrar colisão, desestabilizar o frame time ou regredir outro mapa. Velocidade só importa quando o loop de avaliação captura isso.

05.2 / O sistema
  1. 01

    Skills do repositório codificam contratos repetíveis para mapas, personagens, qualidade visual, jogabilidade e bug hunting.

  2. 02

    Críticos visuais independentes inspecionam screenshots e medições; builders não aprovam o próprio trabalho.

  3. 03

    Captura automática de issues transforma falhas vistas por jogadores em reports estruturados no GitHub para triagem e reparo.

  4. 04

    Telemetria privada de produto registra rounds, mapas, personagens, scores e sessões para que a iteração siga evidência.

05.3 / Resultado

O alpha público virou um sistema de produção mensurável em vez de uma demo: comportamento dos jogadores informa o backlog, o harness transforma evidência em trabalho com escopo e checks de regressão protegem ganhos anteriores.