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Tecnologia e Código Aberto a Serviço da Neurodiversidade
NeuroSpark é uma plataforma web de código aberto que utiliza avaliação cognitiva adaptativa para personalizar conteúdos educacionais e recursos de bem-estar. A aplicação não diagnostica condições neurológicas, mas ajuda usuários a entender melhor seus padrões cognitivos e receber recomendações de conteúdo otimizadas para seu perfil.
Acesse a plataforma: neurospark.tbldr.com.br
NeuroSpark nasceu de uma jornada pessoal de autoconhecimento. Felipe Albuquerque, seu criador, passou por uma avaliação neuropsicológica que revelou um padrão cognitivo diferenciado: altas habilidades/superdotação com hiperfoco intenso e alta criatividade, apesar de um QI médio. Este diagnóstico mudou sua perspectiva sobre como seu cérebro funciona.
Antes da avaliação, Felipe enfrentava dificuldades em regular seu hiperfoco e alternar entre tarefas prazerosas e menos prazerosas. Após validação psiquiátrica e prescrição de lítio 450mg, experimentou transformações significativas: melhor qualidade de sono, acordar mais descansado e, principalmente, conseguir dosar melhor seu hiperfoco e executar tarefas menos prazerosas com maior facilidade.
Esta experiência pessoal revelou uma verdade importante: neurodiversidade não é um problema a ser corrigido, mas uma realidade a ser compreendida e acomodada. NeuroSpark existe para ajudar outras pessoas a encontrar ferramentas e conteúdos adaptados ao seu próprio padrão cognitivo.
Democratizar o acesso a ferramentas de autoconhecimento cognitivo e criar uma ponte entre tecnologia e neurodiversidade, permitindo que cada pessoa receba conteúdo adaptado ao seu próprio estilo de aprendizagem e processamento de informações.
A aplicação oferece um quiz de 12 perguntas que avalia seis dimensões cognitivas: foco, atenção, sobrecarga, estrutura, tomada de decisão e preferência de conteúdo. Com base nos resultados, o usuário é classificado em um de três perfis cognitivos, cada um recebendo conteúdo adaptado de forma diferente.
| Perfil | Descrição | Estilo de Conteúdo |
|---|---|---|
| Sobrecarga Cognitiva | Tende a se sentir sobrecarregado em ambientes complexos | Resumos curtos, timestamps, passos claros, pausas definidas |
| Baixa Atenção | Dificuldade em manter atenção prolongada | Checklists de ação, próximas ações, progresso visível, reforço positivo |
| Analítico | Prefere análise profunda e fundamentada | Contexto completo, links relacionados, fundamentação científica |
O fluxo da aplicação é organizado em quatro níveis progressivos de profundidade:
Nível 1 - Quiz Geral: O usuário responde 12 perguntas sobre seus padrões cognitivos (aproximadamente 5 minutos). O resultado é salvo no banco de dados vinculado à conta do usuário.
Nível 2 - Conteúdo Adaptado: Com base no perfil, o usuário recebe recomendações de vídeos do YouTube adaptados. Cada vídeo é apresentado com resumos, checklists e contexto otimizados para o perfil cognitivo do usuário. Quando não há conteúdo pré-curado, a aplicação busca dinamicamente no YouTube Data API v3.
Nível 3 - Aprofundamento por Categoria: O usuário escolhe uma das seis categorias (foco, organização, ansiedade, comunicação, rotina, aprendizagem) e responde um deep quiz específico. A LLM gera insights personalizados com base nas respostas.
Nível 4 - Comunidade de Profissionais: Diretório de profissionais curados por Felipe (neuropsicólogos, psiquiatras, psicólogos) com notas pessoais sobre cada um, além da jornada pessoal de autoconhecimento e tratamento. Usuários autenticados podem sugerir novos profissionais e compartilhar suas próprias experiências.
O sistema possui autenticação própria por email com cadastro completo (nome, nickname, email, senha). O campo "Como quer ser chamado" (nickname) é usado para personalizar a experiência na plataforma e nos emails. A recuperação de senha funciona via email com token de uso único e expiração de 1 hora.
Quando não há conteúdo pré-curado disponível para uma categoria, a aplicação busca automaticamente no YouTube Data API v3 vídeos relevantes, aplicando filtros de duração, canal e data otimizados para cada perfil cognitivo.
O projeto utiliza uma arquitetura full-stack moderna com tipagem end-to-end:
| Camada | Tecnologias |
|---|---|
| Frontend | React 19, TypeScript, Tailwind CSS 4, shadcn/ui, Wouter |
| Backend | Express 4, tRPC 11 (API type-safe), Superjson |
| Banco de Dados | MySQL/TiDB, Drizzle ORM, Drizzle Kit (migrações) |
| Autenticação | JWT (jose), bcrypt, Nodemailer (SMTP) |
| APIs | YouTube iframe embed, YouTube Data API v3, LLM (adaptação de conteúdo) |
| Build | Vite, esbuild, TypeScript 5.9 |
| Testes | Vitest |
O projeto requer Node.js 22+ e pnpm como gerenciador de pacotes. Para funcionalidade completa, é necessário um banco de dados MySQL/TiDB e configuração de SMTP para envio de emails.
# Clonar o repositório
git clone https://github.com/ThinkAM/neurospark.git
cd neurospark
# Instalar dependências
pnpm install
# Configurar variáveis de ambiente
# Crie um arquivo .env com as credenciais necessárias:
# DATABASE_URL, JWT_SECRET, SMTP_HOST, SMTP_PORT, SMTP_USER, SMTP_PASS, SMTP_FROM
# Aplicar migrações do banco de dados
pnpm db:push
# Iniciar servidor de desenvolvimento
pnpm devA aplicação estará disponível em http://localhost:3000.
# Compilar para produção
pnpm build
# O build gera arquivos em dist/ (frontend + backend)# Executar todos os testes
pnpm testneurospark/
├── client/
│ ├── src/
│ │ ├── components/
│ │ │ ├── AdaptiveVideoCard.tsx # Card de vídeo adaptativo por perfil
│ │ │ ├── AuthModal.tsx # Modal de login/cadastro
│ │ │ ├── CognitiveQuiz.tsx # Quiz de avaliação cognitiva
│ │ │ ├── AddProfessionalModal.tsx # Modal para adicionar profissional
│ │ │ └── AddJourneyModal.tsx # Modal para entrada de jornada
│ │ ├── contexts/
│ │ │ ├── CognitiveProfileContext.tsx # Estado do perfil cognitivo
│ │ │ └── ThemeContext.tsx # Tema claro/escuro
│ │ ├── data/
│ │ │ ├── cognitiveProfiles.ts # Definições de perfis e quiz
│ │ │ ├── mockVideoContent.ts # Dados pré-curados de vídeos
│ │ │ └── youtubeService.ts # Serviço de busca no YouTube
│ │ ├── pages/
│ │ │ ├── Home.tsx # Landing page
│ │ │ ├── RecommendedContent.tsx # Conteúdos recomendados (Nível 2)
│ │ │ ├── DeepQuiz.tsx # Quiz de aprofundamento (Nível 3)
│ │ │ ├── Professionals.tsx # Diretório de profissionais (Nível 4)
│ │ │ ├── About.tsx # Sobre o projeto
│ │ │ └── ResetPassword.tsx # Redefinição de senha
│ │ ├── App.tsx # Roteamento principal
│ │ ├── main.tsx # Entry point com tRPC provider
│ │ └── index.css # Estilos globais e tema
│ └── index.html
├── server/
│ ├── _core/ # Infraestrutura (OAuth, contexto, LLM, etc.)
│ ├── authRouter.ts # Rotas de autenticação (registro, login, senha)
│ ├── routers.ts # Procedures tRPC (quiz, conteúdo, profissionais)
│ ├── db.ts # Helpers de banco de dados
│ └── storage.ts # Helpers de armazenamento S3
├── drizzle/
│ ├── schema.ts # Esquema do banco (users, profiles, quizzes, etc.)
│ └── migrations/ # Migrações geradas pelo Drizzle Kit
├── shared/
│ ├── const.ts # Constantes compartilhadas
│ └── types.ts # Tipos compartilhados
├── vitest.config.ts
├── package.json
└── tsconfig.json
O projeto utiliza MySQL/TiDB com Drizzle ORM. O esquema inclui as seguintes tabelas:
| Tabela | Descrição |
|---|---|
users |
Usuários com nome, nickname, email, senha hash, role e método de login |
cognitive_profiles |
Resultados de quiz cognitivo com tipo de perfil e scores por dimensão |
deep_quiz_results |
Resultados de deep quizzes por categoria com insights gerados por LLM |
professionals |
Profissionais recomendados (neuropsicólogos, psiquiatras, etc.) |
journey_entries |
Entradas de jornada pessoal (diagnóstico, medicação, rotina, etc.) |
password_reset_tokens |
Tokens de recuperação de senha (uso único, expiração de 1 hora) |
NeuroSpark segue princípios de design humanista digital, priorizando a experiência de usuários neurodivergentes:
| Aspecto | Implementação |
|---|---|
| Paleta de Cores | Azul-violeta (confiança), verde-menta (esperança), âmbar (energia) |
| Tipografia | Poppins (headings) + Inter (body) para hierarquia clara |
| Espaçamento | Generoso e respirável para reduzir carga visual |
| Contraste | Otimizado para legibilidade em diferentes estilos cognitivos |
| Acessibilidade | WCAG 2.1 AA compliant |
Contribuições são bem-vindas! O projeto aceita contribuições em diversas áreas: desenvolvimento, design, pesquisa, comunidade e tradução.
# Fork o projeto e clone
git clone https://github.com/SEU_USUARIO/neurospark.git
cd neurospark
# Crie uma branch para sua feature
git checkout -b feature/MinhaFeature
# Faça suas alterações e commit
git commit -m 'Adiciona MinhaFeature'
# Push e abra um Pull Request
git push origin feature/MinhaFeatureMantenha a consistência com o estilo de código existente e adicione testes para novas funcionalidades. Respeite os princípios de acessibilidade e inclusão em todas as alterações. Atualize a documentação conforme necessário.
NeuroSpark não é uma ferramenta de diagnóstico médico ou psicológico. A avaliação cognitiva serve apenas para autoconhecimento e personalização de conteúdo. Se você suspeita de uma condição neurológica ou de saúde mental, busque orientação de um profissional qualificado.
- Quiz cognitivo com 3 perfis e conteúdo adaptado
- Banco de dados MySQL/TiDB com Drizzle ORM
- Autenticação própria por email (registro, login, recuperação de senha)
- Deep quizzes por categoria com insights gerados por LLM (Nível 3)
- Diretório de profissionais curados e jornada pessoal (Nível 4, dados iniciais curados)
- Busca dinâmica no YouTube Data API v3
- Email personalizado com nickname do usuário
- Perfil do usuário editável com histórico de quizzes
- Gamificação (badges, pontos, desafios)
- Suporte multilíngue (EN, ES, PT)
- Modo escuro e temas de acessibilidade
- Aplicativo mobile (React Native)
- Integração com wearables (rastreamento de bem-estar)
- IA para recomendações personalizadas avançadas
- Comunidade de usuários e fórum
Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.
Felipe Albuquerque de Almeida - Idealizador e Arquiteto Principal
Arquiteto de Software e Analista de Sistemas com experiência em soluções escaláveis para fintech e tecnologia.
GitHub | LinkedIn | Instagram | X | Email
| Canal | Link |
|---|---|
| Plataforma | neurospark.tbldr.com.br |
| Issues | GitHub Issues |
| Discussões | GitHub Discussions |
| felip.abq@gmail.com | |
| +55 47 99206 1302 |
Think A.M. é uma empresa fundada no Brasil com a missão de globalizar o talento brasileiro. Apesar do nome em inglês, nossas raízes são brasileiras e nosso compromisso é com a inovação acessível. Saiba mais em tbldr.com.br.
Desenvolvido com amor para a neurodiversidade
NeuroSpark: Porque cada cérebro é único e merece conteúdo adaptado.