VeganScan

O VeganScan é um produto meu, pensado para quem quer uma resposta rápida e explicada na frente da prateleira, sem depender só de selos.

Listas de ingredientes são longas e cheias de itens ambíguos, como aromas naturais e glicerina. Um “vegano” errado é pior que nenhuma resposta, então o app precisa saber quando não tem certeza.

Defini a ordem das fontes antes do código: primeiro o que é mais barato e confiável — banco próprio, dados abertos e listas de ingredientes — e a IA só no fim, quando as regras não decidem.

1. Busca do produto

   O código de barras é procurado no banco do app e depois no Open Food Facts, com cache para os próximos scans.

2. Regras de ingredientes

   Listas curadas com 114 ingredientes de origem animal, 15 ambíguos e 27 selos veganos.

3. IA como plano B

   Quando as regras não bastam, o backend envia o texto ou a foto para um LLM. Se um provedor falha, outro assume.

4. Resposta conferida

   A resposta da IA precisa seguir um formato definido (validado com Zod) e é cruzada com os alérgenos do produto antes de aparecer.

• Regras antes da IA

  A maioria dos produtos se resolve com dados e listas. A IA é mais lenta e incerta, então fica para o fim.

• Nada de resposta inventada

  Se a IA não está disponível, o app mostra um erro de verdade. Um resultado falso seria pior do que nenhum.

• Provedores trocáveis

  O modelo usado no começo foi desativado pelo provedor em 2026. Como todos ficam atrás da mesma função, a troca foi simples.

Em desenvolvimento. A busca, as regras, a IA com conferência, o login e a parte de comunidade já estão implementados, com testes no app e no backend.

Produto em desenvolvimento: o código é privado.