De uma Conta Esquecida a uma Plataforma Completa: Como Construí Meu Próprio Sistema Financeiro com Python, FastAPI, Android e Inteligência Artificial

Tudo começou por um motivo bastante simples.

Eu esqueci de pagar uma fatura do cartão.

Na época eu não possuía nenhum controle financeiro estruturado. Como muita gente, acompanhava os gastos apenas mentalmente e acreditava que conseguiria lembrar de tudo.

Até o dia em que não consegui.

Resumo das tecnologias utilizadas

A partir daquele momento comecei a utilizar planilhas simples para registrar despesas e acompanhar os vencimentos dos cartões.

Funcionou por um tempo.

Mas conforme a rotina foi ficando mais intensa, o número de compras aumentou e mais pessoas da família passaram a utilizar os cartões, a situação começou a ficar mais difícil de controlar.

Com três cartões diferentes e várias compras acontecendo diariamente, registrar tudo manualmente passou a ser um desafio.

O problema não era a falta de uma planilha.

O problema era lembrar de alimentá-la.

A Busca por uma Solução

Paralelamente a isso, eu estava aprofundando meus estudos em infraestrutura.

Comecei a montar meu ambiente de self-hosting, aprender Linux, Docker, virtualização, automação e publicação de aplicações.

Como muitos profissionais de infraestrutura, sempre tive curiosidade sobre desenvolvimento, mas nunca havia criado uma aplicação completa do zero.

Foi então que surgiu uma ideia.

E se eu utilizasse esse problema pessoal como laboratório para aprender novas tecnologias?

Naquele momento a Inteligência Artificial já fazia parte da minha rotina de estudos.

Utilizando ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude, comecei a desenvolver pequenos projetos para aprender conceitos de arquitetura, containers e aplicações web.

O WL Despesas nasceu exatamente dessa combinação:

• um problema real;
• vontade de aprender;
• curiosidade técnica;
• e muita experimentação com IA.

Quando os Sistemas Prontos Não Resolvem

Sistema final em produção

Antes de começar o desenvolvimento, cheguei a testar alguns aplicativos financeiros já existentes.

Mas todos apresentavam o mesmo problema.

Eles foram desenvolvidos para atender a realidade de outras pessoas.

A minha dinâmica era diferente.

Eu precisava controlar múltiplos cartões, acompanhar compras familiares, importar extratos bancários e adaptar categorias e relatórios da forma que fazia sentido para mim.

Quanto mais eu testava soluções prontas, mais percebia que seria mais fácil construir algo próprio.

Foi aí que o projeto realmente começou.

O Primeiro Protótipo

A primeira versão era extremamente simples.

Uma aplicação em Python desenvolvida com Streamlit.

Tudo estava concentrado em um único arquivo.

Banco de dados, interface, importação, auditoria, autenticação e relatórios.

Não era bonito.

Não era elegante.

Mas resolvia o problema.

E isso era o suficiente naquele momento.

Conforme o projeto cresceu, novas necessidades surgiram.

Importação de OFX.

Importação de arquivos do Banco do Brasil.

Auditoria.

Exportações.

Relatórios.

Controle de categorias.

Múltiplos usuários.

A aplicação começou a crescer junto com meu aprendizado.

O Desafio da Automação

Mesmo com o sistema funcionando, um problema permanecia.

Eu continuava precisando registrar muitas compras manualmente.

Então surgiu uma pergunta que mudou completamente o rumo do projeto:

“Se o banco já me envia uma notificação toda vez que faço uma compra, por que eu ainda preciso digitar essa informação?”

App de captura Android em funcionamento

Minha primeira tentativa foi utilizar o MacroDroid.

A ideia era capturar notificações e enviá-las para o sistema.

Na prática, a solução ficou complexa, instável e difícil de manter.

Depois de vários testes, percebi que estava tentando adaptar uma ferramenta genérica para resolver um problema muito específico.

Foi então que tomei uma decisão que parecia ousada para alguém sem experiência em desenvolvimento Android:

Criar meu próprio aplicativo.

Quando a Inteligência Artificial Virou Parceira de Desenvolvimento

Existe um detalhe importante nessa história.

Eu não sou desenvolvedor profissional.

Meu foco sempre foi infraestrutura.

Grande parte da programação utilizada no projeto foi construída com apoio de Inteligências Artificiais.

Mas existe uma diferença importante.

As IAs escreveram código.

Eu defini a lógica.

Durante todo o projeto, meu papel foi atuar como arquiteto da solução.

Eu explicava o comportamento esperado, validava os resultados, ajustava fluxos, realizava testes e refinava as regras de negócio.

Na prática, foi uma experiência extremamente rica.

Além de aprender tecnologias como Python, FastAPI, Kotlin, Docker e Git, passei a compreender muito melhor a lógica por trás das aplicações modernas.

O Momento em Que o Projeto Ficou Sério

Todo projeto possui um momento de virada.

Aquele instante em que ele deixa de ser apenas um experimento.

Para mim, esse momento aconteceu quando tudo começou a funcionar exatamente como eu imaginava.

O aplicativo Android capturava as notificações.

A API processava os dados.

O banco registrava as compras.

O sistema web atualizava automaticamente.

Tudo rodando em containers Docker, publicado em uma VPS própria, utilizando Traefik, HTTPS e GitHub.

Naquele momento percebi que não estava mais construindo apenas um exercício de aprendizado.

Eu havia criado uma solução real, utilizada diariamente pela minha própria família.

Mais do que Controle Financeiro

ícone usado para app Android

Hoje o WL Despesas é muito mais do que um sistema para registrar gastos.

Ele representa uma jornada de aprendizado envolvendo:

• Linux;
• Docker;
• Git;
• Python;
• FastAPI;
• Streamlit;
• Kotlin;
• Android;
• APIs REST;
• Arquitetura de aplicações;
• Inteligência Artificial aplicada ao desenvolvimento.

O projeto continua evoluindo.

Existem melhorias planejadas, novas integrações e muitas funcionalidades que ainda pretendo implementar.

Mas talvez o maior aprendizado tenha sido descobrir que projetos pessoais são uma das formas mais eficazes de aprender tecnologia.

Porque quando existe um problema real para resolver, cada nova linha de código passa a fazer sentido. O Hiperfoco em resolver um problema real me fez chegar aqui, foi cansativo, mas foi satisfatório. Até mais!