Acompanhando os recordes atuais | Clint McMahon
O Record High de hoje é um site e um aplicativo que escrevi para rastrear e exibir os recordes de altas temperaturas das principais estações meteorológicas e cidades dos Estados Unidos. Ao longo dos anos, fiz algumas atualizações no site para incluir mais tabelas e gráficos. Mas agora, com a ajuda de Claude e da engenharia da agência, consegui reescrever o aplicativo e adicionar vários novos recursos. Eu levaria algumas semanas para implementar esses recursos sozinho, mas com a ajuda da IA consegui concluí-los em um fim de semana.
A versão mais antiga deste site era um aplicativo .Net Core MVC que tinha um único menu suspenso que listava todas as estações meteorológicas das principais cidades. Depois de selecionar uma cidade, o usuário foi levado a uma página de detalhes. Naquela página havia dois gráficos para a alta temperatura recorde e outro gráfico que mostrava as temperaturas dos últimos 30 dias em comparação com as temperaturas normais. Tudo isso foi muito bom, mas eu realmente queria fazer deste site um lugar onde as pessoas pudessem visitar e ver como o clima tem mudado ao longo dos anos.
Eu criei este aplicativo porque gosto muito do clima e sempre tive curiosidade em saber como o clima de hoje se compara ao que costumava ser quando eu era criança, nos anos 80 e 90. Sinto que os verões estão ficando mais quentes e secos em Minneapolis. Construir este aplicativo é uma forma de ajudar a provar se meu pensamento está correto.
A página inicial lista uma grade de cartões para as principais estações meteorológicas em todo o país. Clicar em um cartão exibe um painel completo de dados meteorológicos daquela cidade.
A seção superior mostra a cidade e a temperatura atual. Se a temperatura atual estiver se aproximando de um recorde, um pop-up aparecerá próximo à temperatura mostrando exatamente o quão próxima está do registro na última leitura relatada. Esse indicador também aparece na página inicial, para que você possa ver rapidamente quais cidades estão esquentando naquele dia.
Dois grandes visores numéricos mostram o recorde máximo e o recorde mínimo lado a lado. O alto em grandes cores vermelhas e o baixo em grandes cores azuis. Imediatamente, isso ajuda os usuários a entender o que estão vendo. Esses valores são seguidos por uma lista de recordes históricos daquele dia, cobrindo temperatura, precipitação e neve.
Minha parte favorita do site é o gráfico que mostra a alta temperatura diária versus o normal durante todo o ano. É fácil observar um período e detectar instantaneamente uma onda de calor ou uma onda de frio. Há também uma tabela que mostra o número de dias iguais ou superiores a 90°F por ano – quantos dias tivemos acima de 90°F este ano em comparação com a média histórica.
Também listei os 10 principais recordes de máximos e mínimos do dia atual. Gosto desta tabela porque mostra quando os anos mais quentes tendem a se aglomerar. Dito isto, não creio que um único dia de dados diga muito por si só. Para ver se as temperaturas estão realmente mudando, é necessário analisar as estações completas, ano após ano, para encontrar uma tendência real.
O próximo recurso que quero construir é um gráfico sazonal ano após ano mostrando a temperatura média – máximas e mínimas – com uma linha de tendência. Combinado com uma visão anual, deve deixar claro o quanto as estações ou anos estão esquentando.
Engenharia Agentic no seu melhor
Construí todo este site alertando Claude como se eu fosse um cliente ou gerente de produto. Falei sobre diferentes recursos que gostaria de ter e pedi sugestões sobre o que outros nerds do clima gostariam de ver. O antigo site já usava endpoints para obter os dados do ACIS (Applied Climate Information System, um serviço de dados da NOAA que alimenta o site). Mas o padrão para recuperar os dados é um pouco confuso. Então, em vez de eu tentar descobrir os padrões desses endpoints, Claude conseguiu pegar meus requisitos de produto e colocá-los em código .Net funcional que obteve dados do ACIS como se estivesse trabalhando com esses endpoints há anos.
Se eu pesquisasse todos os endpoints, lesse a documentação e escrevesse manualmente todo esse código, levaria algumas semanas. Isso se deve em parte à curva de aprendizado, mas também apenas ao tempo necessário. Eu trabalho em tempo integral e tenho outros interesses fora do software, então não teria sido capaz de simplesmente fazer isso. Trabalhar com Claude nisso tornou possível fazer tudo muito mais rápido – e foi genuinamente divertido.
Por exemplo, pedi a Claude que analisasse meu projeto existente e, em poucas instruções, ele estava reescrevendo o código e construindo algo com muito mais profundidade do que antes. Eu queria uma seção mostrando a quantidade atual de chuvas e como ela se compara aos anos anteriores. Trabalhar com Claude no Visual Studio Code facilitou a produção de uma guia inteira para isso. Eu apenas descrevo o que quero e iteramos até chegar a algo que gosto. Aqui está o prompt que iniciou a guia de precipitação:
“Gostaria de ver os números da precipitação em outra guia. Penso em coisas como ‘Estamos chovendo mais do que o normal?’ e ‘Como este ano/temporada se compara aos anos e temporadas anteriores?’ Pense nesses tópicos, planeje como exibir essas informações em uma UI/UX moderna e simples. Volte com um plano e partiremos daí.”
Isso produziu uma integração completa de precipitação ACIS: dados acumulados no ano, valores reais mensais e de verão versus valores normais, totais anuais desde 1970, histórico mensal dos últimos 24 meses e contagens de dias de chuva intensa por ano – em todo o modelo completo, serviço e camadas de visualização do aplicativo .NET. IA é assustadoramente boa.
“Adicione emojis ao lado da condição climática atual com base na descrição.”
Isso exigiu o mapeamento dos códigos meteorológicos da WMO do Open-Meteo para emoji durante a verificação is_day para distinguir ☀️ de 🌙 para condições claras à noite. Eu não sabia nada sobre esse endpoint ou suas propriedades, mas Claude criou o recurso em minutos — detalhes de implementação nos quais nunca precisei pensar.
Estes são apenas dois exemplos rápidos de como usei Claude para construir esta versão do aplicativo. As primeiras versões eu escrevi à mão, mas nesta deixei Claude cuidar do código enquanto atuava como arquiteto. Normalmente, como arquiteto, reviso o código de outras pessoas, não o escrevo. Mas aqui estava eu dirigindo Claude da mesma forma que dirigiria um desenvolvedor e obtendo os mesmos resultados.
Combinado com a IA, consegui criar um produto que queria para meu uso pessoal, mas nunca tive largura de banda para terminar. Além do desenvolvimento em si, também usei Claude para auditar o site em busca de lacunas de SEO. Isso me deu uma classificação de 4/10 e um relatório claro. O problema era que o site original carregava todos os dados da cidade via JavaScript, então o Googlebot indexava cartões esqueleto vazios enquanto os dados carregavam no lado do cliente. A correção foi paralela Task.WhenAll chama para RCC ACIS no controlador inicial, de modo que todos os 18 registros de cidades em destaque chegam à resposta HTML inicial. Cada página de cidade individual funciona da mesma maneira.
A página inicial demorou 30 minutos. O recurso de precipitação demorou 45. A revisão completa do SEO levou menos de uma hora. As instruções consistiam em algumas frases cada – descrevi em detalhes o que queria e, às vezes, os resultados eram ótimos imediatamente. Outras vezes, tive que me aprofundar nos detalhes para conseguir o que estava pedindo.
Se você já se perguntou se os verões estão ficando mais quentes ou se a quantidade de chuva é normal em sua cidade, confira o recorde máximo de hoje e me diga o que você descobriu.
Sobre estes dados
Os registros são provenientes do conjunto de dados NOAA Threadex via RCC ACIS, um registro de qualidade controlada para estações climáticas de longo prazo. Threadex se ajusta às relocações de estações e mudanças no tempo de observação, tornando os registros comparáveis em todos os anos desde
1872–2026. As normais climáticas representam a média de 1991–2020.
