Il problema
Chiunque abbia un animale si è chiesto almeno una volta cosa volesse dire davvero quell’abbaio. Le app che promettono di tradurre gli animali sono giocattoli con battute preconfezionate, oppure vantano una scienza che non esiste. L’idea di Dicitencell AI era essere onesti e divertenti allo stesso tempo: un interprete che ammette di tirare a indovinare, legge il contesto e risponde in napoletano. Il progetto doveva anche essere pronto a diventare un’app a pagamento e un’app per iOS.
Cosa ho costruito
Ho realizzato un’app web in cui registri il tuo animale e l’app ti dice cosa ha «detto», con aria seria e una battuta finale.
- Da animale a umano — registri fino a 15 secondi nel browser e scegli un contesto. Il motore restituisce un’emozione, un’intenzione probabile, una lettura seria del comportamento, una battuta di una riga in napoletano, un indice di affidabilità e, quando serve, un avviso di sicurezza.
- Da umano ad animale — scrivi cosa vuoi dire e ricevi consigli su tono, gesto e un breve comando, più un abbaio o un miagolio sintetico. I suoni sono sintetizzati via codice e indicati chiaramente come simulazione.
- Sette livelli di napoletano — da «Light» a «Cane di quartiere» e «Gatto aristocratico».
- Profili degli animali — foto, razza, carattere e abitudini finiscono direttamente nel prompt, così un gatto pigro e un cucciolo scatenato non ricevono la stessa battuta. Uno storico delle traduzioni e un onboarding in sei passi completano il percorso.
- Motore AI sostituibile — l’app dialoga con un’unica interfaccia. L’adattatore per Claude chiede JSON rigoroso e lo valida con Zod. Se manca la chiave o la risposta non è valida, subentra un motore simulato, così l’utente riceve sempre una risposta.
- Pannello di amministrazione — utenti e chiavi API si gestiscono dall’app. Le impostazioni per la voce ElevenLabs e per i pagamenti Stripe sono già pronte per la fase successiva.
Con cosa è fatto
Next.js 14 con App Router, TypeScript in modalità strict, React 18 e Tailwind CSS. Supabase fornisce Postgres, autenticazione e archiviazione dei file. Lo schema ha 15 tabelle, tutte con sicurezza a livello di riga, così ogni utente può leggere solo i propri animali e le proprie traduzioni. L’AI gira su Anthropic Claude tramite l’SDK ufficiale, solo lato server. Zod valida gli input e le risposte dell’AI; i test con Vitest coprono il motore.
Perché è fatto così
L’ho costruita partendo dalle API. Tutta la logica sta in servizi lato server dietro route REST, e l’interfaccia web è solo uno dei client. L’app SwiftUI per iPhone in programma chiamerà le stesse route invece di riscrivere la logica. L’accesso a pagamento funziona allo stesso modo: un piano interno (free, premium, admin) è salvato nel database, e Stripe o StoreKit si limitano a impostarlo.
