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Senior software engineer since 2017 — C# and Delphi in production, Python and TypeScript for everything I build on my own. I like systems that take messy real-world data and turn it into something a person can actually use, with the sources still attached.

Live site · Source · AGPL-3.0

Open data on all 5,571 Brazilian municipalities: population, GDP, personnel spending against the legal limit, spending by budget function, and school results — ingested straight from the official IBGE, National Treasury and INEP sources. No hand-typed numbers anywhere in the project.

The value is in the join: no single source publishes these together. A municipality's page shows the share of its budget that went to education (Treasury) beside the result that spending met (INEP), keyed by the shared IBGE code.

• Pipeline: Python ingestion → SQLite → static JSON snapshot → Next.js static export. No server to keep alive, no database in production.
• Every figure carries its source and collection date. A conferir command cross-checks the sum of all municipalities against IBGE's own national aggregate before anything is published — and reports the difference instead of hiding it. Population matches exactly; GDP differs by 31 in 9,012,142,000, which is rounding, and the check says which it is.
• Absence is never turned into a number. "Did not file", "not yet consulted" and "reports as a state, not a municipality" are three different things, and the site keeps them apart — including in the downloads.
• One page per municipality — 5,571 of them, each with its own title, description and canonical, plus search across the whole country, filters that stack, and downloads in CSV and XLSX.
• 56 Python tests and 37 in the panel, including a cross-language contract test that fails if the Python export and the TypeScript types ever drift apart — plus an accessibility audit that runs against the generated HTML in three modes: light, dark and print.

Stack: Python 3.12 (standard library only) · SQLite · Next.js 16 (App Router, static export) · TypeScript · GitHub Actions · Vercel

Source · AGPL-3.0

Sweeps Brazil's public procurement API for the IT contracts a small supplier can actually compete for. Electronic auction alone publishes 2,432 contracts in a single day, and the API cannot filter by keyword — without a program in the middle, the open data is unusable.

• It stores what it discarded. A false positive shows up and someone sees it; a false negative shows up nowhere, and silence is indistinguishable from "there was nothing there". An audit of that silence found a city hall asking for a website with source code delivery that the filter had missed by a single letter.
• The sweep assumes it will be interrupted. The API spends a daily budget rather than enforcing a rate, so pages are written as they arrive and a rerun resumes instead of re-reading.
• Network failure is a status code, never an exception — a socket TimeoutError is an OSError, not a URLError, and once escaped the retry logic entirely, taking down a run that had already read 2,500 records.
• 104 tests, no network and no waiting: transport and clock are injected, so the backoff policy is verifiable rather than merely described.

Stack: Python 3.10+ (standard library only, zero dependencies) · SQLite

Source · AGPL-3.0

Brazil's Fiscal Responsibility Law caps municipal personnel spending at 54% of net revenue, with a 51.3% threshold that already forbids hiring. The data is public, but it arrives one municipality per request, 200+ chart-of-accounts lines at a time. In practice nobody looks.

The complete national sweep: 5,570 municipalities consulted, 3,244 filed, 2,326 did not — and zero divergences across all 3,244.

The filing rate is the finding, not the spending. It ranges from 100% to 14% across states and follows no regional line: Santa Catarina files 86% and neighbouring Rio Grande do Sul 15%; Bahia 99% and Maranhão 49%, both in the Northeast.

• It never recalculates the percentage. The figure arrives computed by the municipality over its adjusted revenue — a distinction the consistency check itself uncovered, having first diverged in every single municipality by using the gross figure. Divergence in one direction only is never chance.
• Implausible filings are shown as filed and labelled, not ranked. Guaratinga/BA declared 371% of revenue; Paripueira/AL declared negative spending, and that one is internally consistent, so the check could not catch it — consistency is not plausibility. Correcting would invent a number; hiding would decide which filings a reader may see.

Stack: Python 3.12 (standard library only) · SQLite · Next.js · TypeScript

Source · AGPL-3.0

Reads Brazil's IDEB education index per municipality out of the INEP spreadsheet — 5,433 municipalities in the early years, 3,906 in the later ones, ten editions from 2005 to 2023 — and feeds the observatory, so a municipality's page can show the share of budget spent on education beside the result that spending met.

• Six silent traps, and the last two only surfaced against the real file. The municipality code is not the key on its own — the network is the other half, and Pública is the aggregate of the others, not one more network. Caveat markers arrive glued to the number (206,95**) with the legend in the spreadsheet's footer, not its header.
• The absence of a municipal network is not a gap in the collection. 138 municipalities have no municipal early-years network and 1,665 have none in the later years — in Paraná, 388 of 399. Verified by re-ingesting with --rede Estadual: 133 of the 138 appear there.
• Fixture agreement is not verification. The fixture I wrote agreed with me by construction; only the live file exposed the last two traps.

Stack: Python 3.12 (standard library only) · SQLite

Live site · Source

The shop window for spreadsheets that grew into products: a home page listing every template, one page per product, and a free calculator. It never takes a payment — buying happens on the shop, and every outbound link is built in one place so it stays trackable.

• Three hostnames, three treatments. Pointing a custom domain does not take the .vercel.app down; left alone it serves the whole site on a second URL, which is duplicate content. numerasheets.com serves, www and the .vercel.app both 308 to the apex — with the reasoning written where the config is, not in a commit message nobody reads twice.

Stack: Next.js 16 (App Router) · React 19 · Tailwind CSS v4 · TypeScript

Backend & data

• REST APIs from scratch (FastAPI), with tests
• Integrations between two systems/APIs — resumable and idempotent, because real integrations get interrupted
• Ingestion pipelines over public/third-party APIs, with provenance and verification built in
• OCR and document data extraction, PDF and report generation
• Web scraping and price monitoring

Web

• Web apps in Next.js/React + TypeScript, deployed and ready to use
• Static landing pages, calculators, and working prototypes

AI-assisted workflows

• Prompts and workflows for support and content teams
• Ticket triage and classification

• The spec comes before the code — and when reality disagrees with the spec, the spec gets corrected first, then the code.
• Tests from the first commit, not "once it stabilises": one happy path per feature, and one regression test per bug, written before the fix.
• No secrets in version control. Configuration comes from the environment.
• One documented command to run it from a clean checkout.

Python · TypeScript/Next.js · C# · Delphi · SQLite/PostgreSQL · FastAPI · Git/GitHub Actions · Vercel · Excel/Google Sheets

The spreadsheets themselves sell as instant downloads on NumeraSheets on Etsy — formula-driven trackers for invoices and expenses, rental property, marketplace fees and social media content, each with a filled-in example and a setup guide.

• Email: peterwk.dev@gmail.com

Read in English

Engenheiro de software sênior desde 2017 — C# e Delphi em produção, Python e TypeScript no que construo por conta própria. Gosto de sistemas que pegam dado bruto do mundo real e devolvem algo que uma pessoa consegue usar, com as fontes ainda coladas no número.

Site no ar · Código · AGPL-3.0

Dados abertos dos 5.571 municípios brasileiros: população, PIB, gasto com pessoal contra o limite legal, despesa por função orçamentária e resultado escolar — ingeridos direto das fontes oficiais do IBGE, do Tesouro Nacional e do INEP. Nenhum número digitado à mão em lugar nenhum do projeto.

O valor está na costura: nenhuma fonte publica isso junto. A página de um município mostra a fatia do orçamento que foi para educação (Tesouro) ao lado do resultado que esse gasto encontrou (INEP), unidos pela chave do código IBGE.

• Pipeline: ingestão em Python → SQLite → snapshot JSON estático → export estático do Next.js. Nenhum servidor para manter de pé, nenhum banco em produção.
• Todo número carrega a fonte e a data de coleta. Um comando conferir cruza a soma dos municípios com o agregado nacional do próprio IBGE antes de qualquer publicação — e relata a diferença em vez de escondê-la. A população bate exata; o PIB difere em 31 sobre 9.012.142.000, que é arredondamento, e o critério diz qual dos dois é.
• Ausência nunca vira número. "Não entregou", "ainda não consultado" e "presta contas como estado, não como município" são três coisas diferentes, e o site as mantém separadas — inclusive nos downloads.
• Uma página por município — 5.571 delas, cada uma com título, descrição e canonical próprios, mais busca em todo o país, filtros que se somam e downloads em CSV e XLSX.
• 56 testes em Python e 37 no painel, incluindo um teste de contrato entre linguagens que falha se o export em Python e os tipos em TypeScript se afastarem — e uma auditoria de acessibilidade que roda contra o HTML gerado, em três modos: claro, escuro e impressão.

Stack: Python 3.12 (só biblioteca padrão) · SQLite · Next.js 16 (App Router, export estático) · TypeScript · GitHub Actions · Vercel

Código · AGPL-3.0

Varre a API de compras públicas do Brasil atrás das contratações de TI que um fornecedor pequeno consegue de fato disputar. Só o Pregão Eletrônico publica 2.432 contratações em um único dia, e a API não filtra por palavra-chave — sem um programa no meio, o dado aberto é inutilizável.

• Ele guarda o que descartou. Falso positivo aparece e alguém vê; falso negativo não aparece em lugar nenhum, e ficar quieto é indistinguível de "não havia nada". A auditoria desse silêncio achou uma prefeitura pedindo site com entrega do código-fonte que o filtro tinha perdido por uma letra.
• A varredura assume que vai ser interrompida. A API gasta um orçamento diário em vez de impor uma taxa, então cada página é gravada ao chegar e uma nova execução retoma em vez de reler.
• Falha de rede é status, nunca exceção — TimeoutError de socket é OSError, não URLError, e uma vez atravessou todo o mecanismo de repetição, derrubando uma execução com 2.500 registros já lidos.
• 104 testes, sem rede e sem espera: transporte e relógio são injetados, o que torna a política de backoff verificável em vez de apenas descrita.

Stack: Python 3.10+ (só biblioteca padrão, zero dependências) · SQLite

Código · AGPL-3.0

A Lei de Responsabilidade Fiscal limita a despesa municipal com pessoal a 54% da receita, com um limite prudencial de 51,3% que já proíbe contratar. O dado é público, mas sai um município por requisição, em 200+ linhas de plano de contas por consulta. Na prática, ninguém olha.

A varredura nacional completa: 5.570 municípios consultados, 3.244 entregaram, 2.326 não — e zero divergências nos 3.244.

A taxa de entrega é o achado, não o gasto. Ela varia de 100% a 14% entre os estados e não segue linha regional: Santa Catarina entrega 86% e o vizinho Rio Grande do Sul 15%; a Bahia 99% e o Maranhão 49%, ambos no Nordeste.

• Ele nunca recalcula o percentual. O número vem calculado pelo próprio município sobre a receita ajustada — distinção que a própria conferência descobriu, ao divergir em todos os municípios por usar a receita bruta. Divergência num sentido só nunca é acaso.
• Declaração implausível é exibida como declarada e marcada, nunca ranqueada. Guaratinga/BA declarou 371% da receita; Paripueira/AL declarou despesa negativa — e essa a conferência não pegou, porque é internamente coerente. Coerência não é plausibilidade. Corrigir seria inventar número; esconder seria escolher quais declarações o leitor pode ver.

Stack: Python 3.12 (só biblioteca padrão) · SQLite · Next.js · TypeScript

Código · AGPL-3.0

Lê o IDEB por município da planilha do INEP — 5.433 municípios nos anos iniciais e 3.906 nos finais, dez edições de 2005 a 2023 — e alimenta o observatório, para que a página de um município possa mostrar a fatia do orçamento gasta em educação ao lado do resultado que esse gasto encontrou.

• Seis armadilhas silenciosas, e as duas últimas só apareceram contra o arquivo real. O código do município não é chave sozinho — a rede é a outra metade, e Pública é o agregado das outras, não uma rede a mais. Marcas de ressalva vêm coladas ao número (206,95**), com a legenda no rodapé da planilha, não no cabeçalho.
• A ausência de rede municipal não é lacuna da coleta. 138 municípios não têm rede municipal nos anos iniciais e 1.665 não têm nos finais — no Paraná, 388 de 399. Verificado reingerindo com --rede Estadual: 133 dos 138 aparecem lá.
• Fixture que concorda não é verificação. A que escrevi concordava comigo por construção; só o arquivo vivo expôs as duas últimas armadilhas.

Stack: Python 3.12 (só biblioteca padrão)

Site no ar · Código

A vitrine das planilhas que viraram produto: uma página inicial com todos os modelos, uma página por produto e uma calculadora gratuita. Ela nunca recebe pagamento — a compra acontece na loja, e todo link de saída é montado num lugar só, para continuar rastreável.

• Três hostnames, três tratamentos. Apontar um domínio próprio não derruba o .vercel.app; deixado em paz, ele serve o site inteiro numa segunda URL, o que é conteúdo duplicado. O numerasheets.com serve, o www e o .vercel.app fazem 308 para o ápice — com o porquê escrito onde a configuração está, não numa mensagem de commit que ninguém relê.

Stack: Next.js 16 (App Router) · React 19 · Tailwind CSS v4 · TypeScript

Backend e dados

• APIs REST do zero (FastAPI), com testes
• Integrações entre dois sistemas/APIs — retomáveis e idempotentes, porque integração de verdade é interrompida no meio
• Pipelines de ingestão sobre APIs públicas/de terceiros, com proveniência e conferência embutidas
• OCR e extração de dados de documentos, geração de PDF e relatórios
• Web scraping e monitoramento de preço

Web

• Web apps em Next.js/React + TypeScript, publicados e prontos para uso
• Landing pages estáticas, calculadoras e protótipos funcionais

Fluxos com IA

• Prompts e fluxos para times de suporte e conteúdo
• Triagem e classificação de tickets

• A especificação vem antes do código — e quando a realidade discorda da especificação, corrige-se a especificação primeiro, o código depois.
• Teste desde o primeiro commit, não "depois que estabilizar": um caminho feliz por funcionalidade e um teste de regressão por bug, escrito antes da correção.
• Nenhum segredo em arquivo versionado. Configuração vem do ambiente.
• Um comando documentado para rodar a partir de um checkout limpo.

Python · TypeScript/Next.js · C# · Delphi · SQLite/PostgreSQL · FastAPI · Git/GitHub Actions · Vercel · Excel/Google Sheets

Algumas das minhas planilhas viraram produtos acabados, vendidos como download imediato: NumeraSheets na Etsy — controles orientados a fórmula para faturas e despesas, imóveis de aluguel, taxas de marketplace e conteúdo de redes sociais, cada um com exemplo preenchido e guia de uso. Há também um site com o catálogo, com screenshot de cada planilha.

• E-mail: peterwk.dev@gmail.com