Estudo longitudinal N=1 da interacao entre um usuario e multiplas plataformas de inteligencia artificial ao longo de ~3.4 anos (dez/2022 — mai/2026).
Combina tecnicas de data science (DuckDB, NLP, EDA) com fundamentacao teorica em Conversation Analysis, Human-AI Interaction e autoethnografia para analisar ~297k mensagens em 12 fontes canonicas + manual saves resgatados.
Captura, parse e merge canonicos vivem em projeto separado desde 2026-04-27:
~/Desktop/multi-ai-session-data-extractor/(potencialmente opensource). Aqui ficou apenas a parte de analise: enrichment curado, notebooks de pesquisa, fundamentacao teorica.data/processed/edata/unified/chegam pordvc importdo filho (read-only).data/curated/eh trabalho deste projeto.
| Fonte | Conversas | Mensagens | Periodo |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 1.192 | 14.277 | dez/2022 — mai/2026 |
| Claude.ai | 837 | 24.510 | nov/2024 — mai/2026 |
| NotebookLM | 154 | 171 | nov/2023 — mai/2026 |
| Qwen | 116 | 1.817 | fev/2025 — mai/2026 |
| Gemini | 82 | 564 | out/2024 — mai/2026 |
| DeepSeek | 79 | 722 | jan/2025 — abr/2026 |
| Perplexity | 78 | 334 | ago/2024 — mai/2026 |
| Kimi | 9 | 261 | mar/2026 — mai/2026 |
| Grok | 6 | 156 | mar/2026 — mai/2026 |
| Fonte | Sessoes human-AI | Sessoes AI-AI | Mensagens | Tool Events | Periodo |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Code | 1.020 | 4.059 | 276.019 | 141.144 | jan — mai/2026 |
| Codex | 113 | — | 2.644 | 6.154 | fev — mai/2026 |
| Gemini CLI | 13 | — | 205 | 95 | fev — mai/2026 |
Absorvidos nas sources canonicas correspondentes (clippings Obsidian → claude_ai, copypaste web → ChatGPT/Claude.ai, terminal Claude Code → claude_code). Detalhes em docs/research/filesystem-chat-inputs-registry.md.
| Metrica | Valor |
|---|---|
| Fontes canonicas | 12 (VALID_SOURCES) |
| Conversas (human-AI) | 3.699 |
| Conversas (AI-AI / subagents) | 4.054 |
| Total conversas | 7.762 |
| Total mensagens | 297.302 |
| Total tool events | 170.472 |
| Projetos linkados | 36 distintos / 1.876 convs |
Memorias persistentes do agente (agent_memories) |
253 |
| Periodo | dez/2022 — mai/2026 |
- Python 3.12+
- DuckDB — consultas SQL sobre parquets
- pandas / pyarrow — transformacoes
- Quarto (.qmd) — notebooks de analise
- Positron — IDE
- DVC — versionamento + import dos parquets canonicos do filho
data/processed/ → parquets por fonte (DVC import do filho, frozen, read-only)
data/unified/ → parquets consolidados (DVC import do filho, frozen, read-only)
data/curated/ → enrichment curado deste projeto (DVC tracked)
src/db.py → DuckDBManager (registra parquets como views)
src/notebook_config.py → COLORS, LABELS, TYPES dos notebooks
src/features/ → enrichment algoritmico (episode_id)
scripts/ → render notebooks, enrichment, USP/MBA workflow
notebooks/main/ → storyline canonica autoetnografica (5 storylines)
notebooks/data-profile/ → 18 notebooks de profiling (template padronizado)
notebooks/eda/ → analise exploratoria
notebooks/qualitizing/ → analise qualitativa/interpretativa
notebooks/enrichment/ → categorizacao (rodadas humanas, gera curated/)
notebooks/analysis/ → framework analitico (Cattell × tecnicas)
docs/research/ → fundamentacao teorica, inventario de fontes, metodologia
docs/superpowers/ → specs e plan archive
# Setup
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -e ".[dev]"
# Atualizar dados canonicos (puxa nova versao do filho via gdrive)
dvc update data/processed.dvc data/unified.dvc
# Render notebooks
./scripts/render.sh notebooks/eda
# Enrichment local
python scripts/run_enrichment.py
# Tests
pytestDetalhes do DVC em docs/dvc-runbook.md.
- Design: estudo longitudinal + transversal (mixed-design), N=1, autoethnografia
- Conversation Analysis: Sacks, Schegloff & Jefferson (1974)
- Human-AI Interaction: Morris (Google DeepMind), Liao (U. Michigan)
- Autoethnografia aplicada a AI: Wang (2025), Panke (2025)
- Framework analitico: Cattell (1952) × tecnicas QDA × espelho/janela
Detalhes em docs/research/fundamentacao-teorica.md e docs/research/framework-analitico.md.
- Schema unificado consumido via DVC import do filho
- DuckDBManager registrando 4 views (conversations, messages, conversation_projects, events)
- 5 parquets curados em
data/curated/(enriched_projects, topics_vocabulary, conversation_topics, entity_hierarchy, entity_hierarchy_consolidated, chatgpt_voice_candidates) - 18 notebooks data-profile (template padronizado)
- Notebooks EDA, qualitizing, analysis
- 5 storylines canonicas (notebooks/main/)
- Enrichment: episode_id, project_group, topics, entity_hierarchy
- Fundamentacao teorica + framework analitico
- Calibracao episode_id (validate_episode_window)
- Analise de subagents (1.767 sessoes AI-AI)
- Cruzamento temporal com Archaeologist (392 projetos, 21 anos)
- Storyline 05-analise (aprofundamentos)