Projeto kitty-video: como automatizar a geração e publicação de Reels com IA (imagem + vídeo)

Nos últimos meses, tenho dedicado parte do meu tempo a projetos autorais que vão além de “testes com IA”. A ideia é sempre a mesma: construir sistemas reais, com arquitetura clara, custo controlado e qualidade de produção, exatamente como faria em um projeto de cliente.

Um desses projetos é o kitty-video, uma automação completa para geração e publicação diária de Reels no Instagram, usando IA generativa para imagem e vídeo, controle editorial simples e infraestrutura enxuta.

Este post documenta a ideia, as decisões técnicas e a arquitetura por trás do projeto.

A ideia do projeto

O objetivo do kitty-video é simples, mas não trivial:

• Gerar 1 Reel por dia, automaticamente

• Criar o conteúdo 100% com IA

• Manter controle editorial

• Publicar diretamente no Instagram

• Evitar soluções frágeis ou “no-code improvisado”

O personagem do projeto é o @mrcoquinha, um gato estilizado em versão cartoon (meu gato ele é real), sempre o mesmo personagem, variando apenas:

• fantasias

• cenários

• contextos narrativos (humor, épico ou meme)

A regra foi clara desde o início: um pipeline previsível, auditável e barato de operar.

Conceitos que guiaram o desenvolvimento

Antes de escrever qualquer linha de código, alguns princípios ficaram definidos:

• Execução linear

  Uma execução = um post. Sem paralelismo, sem filas, sem complexidade desnecessária.

• Fail-fast

  Se algo falhar, o processo para, registra logs e envia alerta.

• Separação de responsabilidades

  Cada módulo faz apenas uma coisa: imagem, vídeo, storage, publicação, alerta.

• Infra mínima viável

  Nada de Kubernetes, filas ou microserviços só por status.

Esse tipo de abordagem evita o principal problema que vejo em projetos com IA hoje: dívida técnica precoce.

Arquitetura do sistema

O pipeline diário segue este fluxo:

1. Uma ideia é lida a partir de um Google Sheets

2. A imagem é gerada via OpenAI Images API

3. A imagem é persistida localmente e publicada via URL pública

4. O vídeo é gerado a partir da imagem via Grok Video API (xAI)

5. O vídeo final é armazenado e exposto publicamente

6. O Reel é publicado via Instagram Graph API

7. O status da ideia é atualizado

8. Logs e alertas garantem visibilidade operacional

Tudo isso roda em um servidor Linux simples (DigitalOcean), acionado por cron ou Make (Integromat).

Stack tecnológica utilizada

• Linguagem: Python

• Geração de imagem: OpenAI Images API

• Geração de vídeo: Grok Video API (xAI)

• Publicação: Instagram Graph API

• Controle editorial: Google Sheets (Service Account)

• Infra: DigitalOcean + Nginx

• Automação: Cron / Make

• Alertas: SMTP (e-mail)

• Versionamento: Git + GitHub

Nada aqui é experimental. Tudo é produção-ready.

Infraestrutura e exposição pública

Um ponto crítico do projeto foi garantir que os assets fossem publicamente acessíveis para a geração de vídeo.

Para isso, o Nginx expõe apenas o diretório necessário:

/kitty-video/images/
/kitty-video/reels

Sem listagem de diretórios, sem dados sensíveis, com cache otimizado para assets estáticos.

Essa camada é essencial para que o pipeline de vídeo funcione corretamente.

Monitoramento e confiabilidade

O sistema não roda “no escuro”.

• Logs locais registram cada etapa

• Falhas retornam exit code ≠ 0

• Um script dedicado dispara alerta por e-mail em caso de erro

• O retry acontece apenas no dia seguinte (controle de custo)

Esse modelo evita loops caros, especialmente quando se trabalha com APIs de geração de vídeo.

Por que esse projeto importa

Mais do que postar vídeos de um gato, esse projeto demonstra algo maior:

• Como IA pode ser aplicada com engenharia

• Como evitar soluções frágeis e não escaláveis

• Como unir conteúdo, automação e infraestrutura

• Como sair do hype e construir produtos reais com IA

É exatamente essa mentalidade que aplico em projetos de clientes, especialmente quando o assunto é SEO, mídia, dados e automações inteligentes.

Código e documentação

O projeto é totalmente documentado, com:

• README técnico

• planejamento

• arquitetura

• roadmap

• configuração de cron e Nginx

Repositório:

👉 https://github.com/adrockmkt/kitty-video (Ainda privado, mas libero quando terminar).