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Tutorial 9 - Google AI Studio: Do Zero ao App de Investigação

O tutorial do projeto Kit de Ferramentas Gemini para Jornalistas, uma parceria entre a Abraji e o Google, apresenta o Google AI Studio como uma plataforma avançada que oferece controle técnico superior ao chat convencional para a rotina investigativa. Através da metáfora de um "carro de corrida", o guia ensina o profissional a configurar uma linha editorial persistente por meio das instruções de sistema e a ajustar a "temperatura" da IA para garantir máxima precisão e o mínimo de criatividade em tarefas factuais. A ferramenta destaca-se pela capacidade de processar grandes volumes de dados, como PDFs e áudios, utilizando recursos de grounding para conectar as respostas à busca do Google, o que ajuda a mitigar alucinações e fornece fontes verificáveis para o repórter. Além das funcionalidades de análise, o roteiro demonstra como o jornalista pode se tornar um criador de ferramentas ao utilizar o "vibe coding" para desenvolver o DeepSource, um aplicativo de investigação visual gerado inteiramente por comandos de voz ou texto. Esse processo permite construir interfaces complexas que organizam cronologias e conexões entre entidades sem a necessidade de conhecimento em programação, agindo como um protótipo de "sala de guerra" virtual. O vídeo conclui reforçando a responsabilidade ética, alertando que o uso dessas tecnologias exige transparência, cuidado redobrado com dados sensíveis e a indispensável verificação humana, já que a IA atua como uma assistente de alta performance, mas não substitui o rigor do critério jornalístico. System Instructions. "Você é um Editor Sênior, cético e rigoroso. Você nunca usa adjetivos elogiosos. Você responde apenas em Português do Brasil e sempre cita a fonte dos dados. Antes de enviar sua resposta final, reflita criticamente sobre precisão e lógica. Não invente informações" Instruções do modo Build: 'Before submitting your final report, critically reflect on your answer with respect to accuracy, completeness, and logical structure. Revise appropriately. Do not invent information. Always cite the sources and links of the information obtained'. Prompt central: Build a sophisticated, web-based investigative journalism tool called 'DeepSource'. Core Purpose: A secure, offline-first workspace for journalists to upload document sets, visualize hidden connections between entities, and construct timelines. Technical Stack: Frontend: React (Functional Components with Hooks). Styling: Tailwind CSS (Use a 'Cyber-Noir' aesthetic: deep grays, slate blues, and amber accents for data). Icons: Lucide-React. Data Handling: Client-side processing only (simulated NLP for this prototype). User Interface & Layout: Left Sidebar (Evidence Locker): Upload Zone: Drag-and-drop area for files. Entity Filters: Checkboxes to toggle visibility of specific entity types (e.g., 'Show People', 'Hide Locations', 'Show Organizations'). Export Data: A button to download the current investigation graph as a JSON or CSV file. Main Dashboard (The Investigation Board): Visual Canvas: Display extracted entities as interactive 'cards' or nodes. Smart Linking: Draw lines between entities that appear in the same document. Entity Details (Interaction): When a user clicks a node/card, open a floating panel showing: Metadata: How many times this name appears. Source: Which specific documents contain this entity. Linking Options: A button to 'Manually Link' this entity to another. Right Sidebar (The Assistant): Chat Interface: A conversational UI to query the data. 'How It Works' Tab: A dedicated tab next to the chat. When clicked, display a detailed documentation view explaining: The Workflow: How to upload and analyze. The Tech: Explicitly state: 'This app is built using React, Tailwind CSS, and powered by the Gemini 3 Pro model.' Privacy: Explain that data remains local to the browser session. Bottom Panel (Contextual Timeline): Timeline View: A horizontal scrollable timeline. Context Enhancement: Do not just show the date. Show the date + the specific sentence/snippet where the date was found (e.g., 'Oct 12, 2023: Meeting arranged with CEO'). Functional Logic (Simulated for Prototype): Since we are running client-side, use simple regex/logic to 'mock' the extraction of names and dates from text input to demonstrate the UI capabilities. Ensure the 'Dark Mode' is the default and only theme. Please write the complete, functional code for this application in a single file (or structured component blocks) so I can run it immediately. Github do projeto - https://github.com/reichaves/DeepSource Roteiro e apresentação: Reinaldo Chaves Edição: Laysa Vitória Produção: Thaís Cavalcante Design: Mikael Sartori Coordenação: Reinaldo Chaves