O Slack, um Bot e a curadoria coletiva.
Dentro da cultura de desenvolvimento da D3, existe o que chamamos de IS (Innovation Sprint): são ciclos rápidos de interação para resolver um problema e prototipar uma solução. Essa metodologia é utilizada tanto com clientes, quanto para gerar produtos internos.
E em um desses ciclos surgiu como problema a organização das referências (links, filmes, livros, videos) trocadas entre a equipe da D3, e como esse material se perde dentro dos canais de comunicação.
Explorando o problema
Partindo da ideia de organizar os links, percebemos também que as referências curadas fazem parte de uma consciência coletiva única de cada grupo de pessoas. Logo, ao resolvermos o problema de organização dos links, também conseguiríamos alcançar uma visão macro da identidade coletiva da D3, como se fosse um medidor de Zeitgeist interno onde a curadoria orgânica de cada um injeta sua própria personalidade no todo, formando essa identidade coletiva diretamente ligada ao período que vivemos.
No início de 2014, a D3 trocou sua principal ferramenta de comunicação (email e basecamp) pelo Slack, e toda a troca de referências acontece dentro dos canais internos, principalmente no #random (conteúdos em idioma estrangeiro) e no #aleatorio (conteúdos em português). O uso destes canais aumentou com o tempo e após a implementação das reactions pelo Slack, postar e receber emojis como reações tornou-se algo do cotidiano. Nossa ideia foi criar um Bot open source para monitorar, indexar e organizar todos os links trocados em tempo real, junto com as reações que esses links recebiam.
Como tudo funciona
Zero UI
Na concepção do projeto, a primeira premissa foi criar uma interface invisível, ou Zero UI, não utilizando nenhum input além do que já era produzido dentro do Slack. Valer-se da tecnologia para pular etapas e cortar totalmente a interface. Caso seja decidido que um link não deva aparecer neste painel visual, a restrição do conteúdo é feita através de uma determinada reaction, previamente configurada durante o deploy do robô.
Reactions
As reactions são um sistema fantástico do Slack. O conceito do like expandido para qualquer emoji permite diversos usos: a própria equipe do Slack, após o lançamento da funcionalidade, publicou o artigo 722 maneiras de dizer que você leu uma mensagem. Elas são a medição de humor de cada link, permitindo avaliações plurais que fogem do modelo quantitativo usado em outras plataformas.
Metadados
Um link não é apenas uma página de texto, ele pode ser um livro, um filme, uma música ou qualquer conteúdo que assuma diferentes formatos, com informações extras. E um dos maiores desafios da internet é catalogar e padronizar estes metadados, identificando cada conteúdo. O bot reconhece e atribui para cada link um formato, e, dentro do nosso tema de exibição, aproveita os padrões de Card UI para incorporar diretamente uma tirinha, o player do Spotify, ou um Tweet.
A lista de formatos que já foram catalogados estão disponíveis na página do projeto no GitHub.
API
Todo o conteúdo escaneado e armazenado é fornecido por uma API que possui endpoints que auxiliam na paginação dos dados, o que separa o front-end e permite inúmeras formas de exibição e ideias para o futuro, como implementar um sistema de newsletter, upvoted com base em reactions, e medição de humor.
Produto final
Como produto final exibimos tudo que foi compartilhando internamente e a reação para cada link em um painel visual infinito, mostrando nossa identidade coletiva em um macro universo chamado D3 Digest.
http://digest.d3.do/
Como contribuir
Todo código está no GitHub e seu Readme explica com configurar o bot para funcionar dentro da sua própria equipe e encontrar a identidade coletiva do seu time.
O código usa uma licença MIT e tem seu uso livre. Kudos para o @kaiomedau e @heyvito por liderarem o projeto com toda a D3.
