AI Post Generator

Aplicação desktop para geração automática de posts de blog utilizando IA (Google Gemini), desenvolvida com PyQt5 e arquitetura limpa.

📋 Sobre o Projeto

O AI Post Generator é uma ferramenta que permite criar posts de blog otimizados para SEO de forma automatizada. A aplicação utiliza o modelo Gemini 2.5 Flash da Google para gerar conteúdo de qualidade baseado em um assunto e palavras-chave fornecidos pelo usuário.

Funcionalidades Principais

• ✍️ Geração automática de posts com IA
• 🎯 Otimização para SEO com palavras-chave
• 📝 Suporte para múltiplos formatos (Markdown, Plain Text, HTML)
• 👁️ Preview em tempo real do conteúdo gerado
• 📂 Exportação direta para arquivo
• 🎨 Interface moderna com tema dark

🏗️ Arquitetura

O projeto segue os princípios de Clean Architecture e Domain-Driven Design:

├── domain/              # Entidades e regras de negócio
│   ├── either.py       # Tipo Either para tratamento de erros
│   └── use_case.py     # Classe base para casos de uso
├── infra/              # Infraestrutura e adaptadores
│   ├── ai/             # Integração com IA
│   │   └── gemini/     # Adaptador Google Gemini
│   └── ui_controller.py # Controle de UI
├── modules/            # Módulos da aplicação
│   └── post/           # Módulo de posts
│       ├── application/    # Casos de uso
│       ├── infra/         # Factories
│       └── ui/            # Interface gráfica
└── main.py            # Ponto de entrada

Padrões Utilizados

• Clean Architecture: Separação de responsabilidades em camadas
• Use Case Pattern: Encapsulamento da lógica de negócio
• Factory Pattern: Criação de objetos complexos
• Adapter Pattern: Integração com serviços externos
• Either Monad: Tratamento funcional de erros

🚀 Tecnologias

• Python 3.x
• PyQt5: Framework para interface gráfica
• Google Gemini AI: Modelo de IA para geração de conteúdo
• Markdown: Processamento e renderização
• python-slug: Geração de slugs para nomes de arquivo

📦 Instalação

Pré-requisitos

• Python 3.8 ou superior
• pip (gerenciador de pacotes Python)

Passos

1. Clone o repositório:

git clone <url-do-repositorio>
cd ai-post-generator

2. Instale as dependências:

pip install -r requirements.txt

3. Configure a API Key do Google AI:
   • Crie um arquivo .env na raiz do projeto
   • Adicione sua chave:

GOOGLE_AI_API_KEY=sua_chave_aqui

4. Execute a aplicação:

python main.py

🎯 Como Usar

1. Preencha o Assunto: Digite o tema principal do seu post
2. Adicione Palavras-chave: Insira palavras-chave separadas por vírgula (opcional)
3. Selecione o Formato: Escolha entre Markdown, Plain Text ou HTML
4. Escolha o Diretório: Selecione onde o arquivo será salvo
5. Clique em Executar: Aguarde a geração do conteúdo
6. Visualize o Preview: Confira o resultado na área de visualização

Exemplo de Uso

Assunto: "Agricultura de Precisão: O Caminho para uma Colheita Superior"

Palavras-chave: "agricultura,colheita,dados"

Resultado: Post completo em Markdown com:

• Título otimizado (H1)
• Subtítulos estruturados (H2, H3)
• Conteúdo rico com listas
• Palavras-chave naturalmente integradas
• Estrutura de introdução, desenvolvimento e conclusão

🔧 Configuração do Gemini

O projeto utiliza o modelo gemini-2.5-flash por padrão. Para alterar:

# Em infra/ai/gemini/genai.py
class GenAIAdapter(Agent):
  AGENT_MODEL = "gemini-2.5-flash"  # Altere aqui

Parâmetros de Geração

• Temperature: 0.7 (equilíbrio entre criatividade e coerência)
• System Instruction: Prompt otimizado para geração de posts de blog

🎨 Interface

A interface utiliza um tema moderno baseado em shadcn/ui, com:

• Cores neutras e elegantes
• Componentes bem espaçados
• Feedback visual claro
• Suporte a temas light/dark

🛡️ Segurança

O prompt do sistema inclui proteções contra:

• Prompt Injection: Ignora instruções maliciosas no input
• Formato inconsistente: Garante saída sempre em Markdown
• Desvio de função: Mantém foco na geração de posts

📝 Estrutura de Dados

Input

{
    "subject": str,      # Assunto do post
    "keywords": str      # Palavras-chave (opcional)
}

Output

• Arquivo .md salvo no diretório escolhido
• Preview renderizado na interface
• Feedback de sucesso com caminho do arquivo

🤝 Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! Para contribuir:

1. Faça um fork do projeto
2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/MinhaFeature)
3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Adiciona MinhaFeature')
4. Push para a branch (git push origin feature/MinhaFeature)
5. Abra um Pull Request

📄 Licença

Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

👥 Autores

• Desenvolvido por Vitor Hugo Oliveira

🐛 Problemas Conhecidos

• O preview HTML pode não renderizar estilos complexos
• Necessária conexão com internet para usar a API do Gemini

Nota: Esta aplicação requer uma API Key válida do Google AI para funcionar. Obtenha a sua em Google AI Studio.