Interrogatório

Um jogo de interrogatório detetivesco baseado em voz. Você é um detetive. Mistral é um suspeito que está mentindo. Seu trabalho é descobrir a mentira apenas fazendo perguntas.

Cada caso é gerado proceduralmente — um crime financeiro único, um suspeito, uma história de fachada e uma mentira oculta. O suspeito é interpretado pelo Mistral Large, com uma história completa e instruído a defendê-la sob pressão adversarial. Dois casos nunca são iguais.

Construído para o Mistral Worldwide Hackathon 2026 (Trilha Online).

"Mistral consegue raciocinar. Eu a fiz mentir. Seu trabalho é pegá-la."

Como Funciona

1. Escolha um local e uma dificuldade
2. Um caso único é gerado — crime, suspeito, história de fachada e uma mentira
3. Interrogue o suspeito usando voz ou texto
4. O suspeito responde no personagem com voz reativa ao estresse
5. Colete pistas fazendo as perguntas certas sob pressão
6. Faça sua acusação — uma IA juíza separada a avalia
7. Correta = confissão. Errada = perde uma tentativa (3 no total)

A IA é instruída a nunca confessar, mesmo sob estresse máximo. Você vence fazendo uma acusação específica e precisa — não fazendo o suspeito quebrar.

Stack

• Next.js 16 — App Router, TypeScript, Tailwind v4
• Mistral Large 3 — cérebro da IA suspeita, geração de casos, avaliação de acusações
• Voxtral STT — conversão de fala em texto para entrada de voz do jogador
• ElevenLabs TTS — voz do suspeito com estabilidade dinâmica baseada em estresse
• Browser SpeechSynthesis — fallback quando ElevenLabs não está disponível
• Supabase — persistência do placar com RLS, armazenamento de exportação de jogo
• Framer Motion — animações em todas as páginas
• PixelLab — retratos de suspeitos gerados proceduralmente

Primeiros Passos

npm install
cp .env.example .env    # Fill in your API keys
npm run dev             # http://localhost:3000

Variáveis de Ambiente

MISTRAL_API_KEY=            # Required — case gen, interrogation, evaluation, STT
ELEVENLABS_API_KEY=         # Required — TTS for suspect voice
ELEVENLABS_VOICE_ID=        # Optional — specific ElevenLabs voice ID
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=   # Required — Supabase project URL
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=  # Required — Supabase anon key (RLS-protected)
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY=  # Optional — admin export endpoint
EXPORT_SECRET=              # Optional — admin export auth

As chaves de API também podem ser configuradas na página de Configurações em tempo de execução — o aplicativo vem sem chaves e os jogadores trazem as suas próprias.

Comandos

npm run dev       # Dev server
npm run build     # Production build
npm run start     # Production server
npm run lint      # ESLint

Mecânicas do Jogo

Dificuldade

Um modo ilimitado de tempo também está disponível — no difícil/expert, o suspeito chamará um advogado após 4 trocas consecutivas de alto estresse.

Sistema de Pistas

As pistas são desbloqueadas em patamares de estresse distribuídos entre 1 e 9, condicionadas por:

• Número mínimo de perguntas por dificuldade
• Comprimento mínimo da pergunta (sem pesca de uma palavra)
• Limites de estresse impostos pelo servidor por número de pista

O botão de Acusar só é desbloqueado depois que todas as pistas necessárias são coletadas.

Pontuação

score = timeScore x difficultyMultiplier x efficiencyBonus x hintPenalty x accusationPenalty

timeScore       = 1000 x sqrt(max(0, 1 - elapsed / (parTime x 2)))
multiplier      = easy 1.0x, medium 1.5x, hard 2.0x, expert 2.5x
efficiencyBonus = 1.0-1.5x (fewer questions than par = bonus)
hintPenalty     = 0.85^hintsUsed
accusePenalty   = max(0, 1 - wrongAccusations x 0.1)

A pontuação é calculada no servidor a partir de estatísticas congeladas no momento da vitória — os valores do cliente são ignorados.

Fim de Jogo

• Vitória: selo APREENDIDO, revelação escalonada da pontuação, entrada de iniciais de 3 letras estilo arcade, placar
• Derrota (acusações):) FUGIU, resumo do caso, provocação do suspeito, a mentira revelada
• Derrota (tempo):) Mesmo que acima com resultado de tempo esgotado
• Desistir: observação arrogante gerada por IA via TTS, revelação completa do caso

Arquitetura

app/
├── page.tsx                     # Tela de título
├── cases/                       # Seleção de casos — locais + dificuldade
├── game/
│   ├── page.tsx                 # Orquestrador principal do jogo
│   ├── hooks/                   # useVoiceRecorder, useTTS, useGameTimer, useSfx, useSettings
│   ├── components/              # Dock, TopBar, CaseFile, SuspectZone, BriefingScreen, dialogs
│   ├── win/                     # Tela de vitória + InitialsEntry
│   └── lose/                    # Tela de derrota
├── leaderboard/                 # Top 20, animação de nova entrada
├── settings/                    # Configuração de chaves API, exportação, preferências
├── help/                        # Como jogar, pontuação, sobre
├── about/                       # Informações do construtor
└── api/
    ├── generate-case/           # GET — geração de caso Mistral
    ├── interrogate/             # POST — pergunta do jogador → resposta do suspeito
    ├── accuse/                  # POST — avaliação da acusação (juiz separado)
    ├── evaluate/                # POST — análise de vitória/derrota
    ├── hint/                    # POST — dicas ofuscadas de gatilhos de estresse
    ├── tts/                     # POST — ElevenLabs TTS
    ├── transcribe/              # POST — Voxtral STT
    ├── leaderboard/             # GET/POST — placar Supabase
    ├── patterns/                # GET/POST — padrões de aprendizado entre sessões
    └── export/                  # GET — exportação JSONL para administrador

src/lib/
├── mistral/                     # Cliente Mistral, interrogatório, avaliação, geração de caso, embeddings
├── game-session.ts              # Armazenamento de sessão no servidor, tokens de vitória, exportação
├── game-state.ts                # Definições de tipo
├── scoring.ts                   # Cálculo de pontuação + classificações de detetive
├── sanitize.ts                  # Validação de entrada, detecção de injeção
├── db.ts                        # Cliente Supabase
└── rate-limit.ts                # Limitação de taxa por IP

Segurança

O jogo executa IA adversarial contra a entrada do jogador — a segurança é um recurso central, não um complemento.

Sanitização de entrada: Mais de 30 padrões de injeção regex, normalização Unicode (NFKD), remoção de caracteres de largura zero, detecção de payload base64, bloqueio de jargão/não inglês.

Varredura de saída: Respostas da IA verificadas contra segredos do caso com correspondência fuzzy (limiar de 40%, filtragem de stop words). Respostas vazadas substituídas por desvio.

Isolamento do juiz: A avaliação da acusação usa uma chamada Mistral separada com prompt de sistema dedicado, tokens de limite aleatórios, marcadores de injeção removidos. O juiz nunca usa chaves de API fornecidas pelo jogador.

Aplicação de estresse: Travamento monotônico no servidor — o estresse só aumenta, no máximo +1 por turno. Os limiares de pista são aplicados pelo servidor. A IA não pode aumentar ou diminuir o estresse para contornar as portas do jogo.

Tokens de vitória: 128 bits aleatórios, comparação segura de tempo, uso único, TTL de 30 minutos. Pontuação calculada a partir de snapshot de estatísticas do servidor — valores relatados pelo cliente ignorados.

Segurança de sessão: IDs aleatórios de 192 bits, locks mutex, TTL de 1 hora, máximo de 5000 sessões com evicção LRU. Modo de timer fixado na criação.

Validação TTS: Requer sessão ativa. O texto deve corresponder a uma mensagem recente do assistente. Previne abuso de proxy TTS gratuito.

Defesa contra envenenamento RAG: Táticas aprendidas entre sessões são filtradas por meio de detecção de injeção e sanitização antes da inclusão no prompt.

Exportação de Dados

Os jogos concluídos são persistidos no Supabase para análise e melhoria do modelo:

• Dados completos do caso (incluindo segredos), histórico de conversa, resultado, estatísticas, detalhes da acusação
• Exportação para administrador: GET /api/export?limit=100&offset=0&outcome=win&difficulty=hard com cabeçalho Authorization: Bearer <EXPORT_SECRET>
• CLI: EXPORT_SECRET=xxx npx tsx scripts/export-data.ts --output=data/export.jsonl

Design de Som

• Áudio imersivo: tique-taque ambiente de relógio, agitação nervosa em alto estresse, acordes dramáticos
• Música de fundo com crossfade entre menus e pools do jogo
• Todos os efeitos sonoros em MP3 mono 22kHz 48kbps, <1s cada, com envelopes de fade por som
• Controles de volume mestre para música e efeitos sonoros independentemente
• A estabilidade da voz da ElevenLabs diminui com o estresse do suspeito — a voz literalmente se degrada

Design

Estética noir de detetive. Escuro, minimalista, tipográfico. JetBrains Mono. Fundos pixel art e retratos de suspeitos. Sem balões de bate-papo — o diálogo aparece como texto estilizado na cena.

Configuração do Supabase

Crie uma tabela leaderboard:

CREATE TABLE leaderboard (
  id uuid DEFAULT gen_random_uuid() PRIMARY KEY,
  player_name text NOT NULL,
  case_number text,
  case_setting text,
  suspect_name text,
  time_remaining int,
  stress_level int,
  clues_found int,
  hints_used int,
  accusations_used int,
  detective_rating text,
  score int NOT NULL,
  created_at timestamptz DEFAULT now()
);

ALTER TABLE leaderboard ENABLE ROW LEVEL SECURITY;
CREATE POLICY "Public read" ON leaderboard FOR SELECT USING (true);
CREATE POLICY "Public insert" ON leaderboard FOR INSERT WITH CHECK (true);

Tabela opcional game_exports para dados de treinamento:

CREATE TABLE game_exports (
  id uuid DEFAULT gen_random_uuid() PRIMARY KEY,
  session_id text UNIQUE NOT NULL,
  case_data jsonb NOT NULL,
  conversation jsonb NOT NULL,
  outcome text NOT NULL,
  difficulty text NOT NULL,
  setting text,
  stats jsonb NOT NULL,
  accusation_text text,
  accusation_correct boolean,
  created_at timestamptz DEFAULT now()
);

ALTER TABLE game_exports ENABLE ROW LEVEL SECURITY;
CREATE POLICY "anon_insert" ON game_exports FOR INSERT TO anon WITH CHECK (true);
CREATE POLICY "no_public_read" ON game_exports FOR SELECT TO anon USING (false);

Tabela opcional interrogation_patterns para aprendizado entre sessões:

CREATE TABLE interrogation_patterns (
  id uuid DEFAULT gen_random_uuid() PRIMARY KEY,
  session_id text UNIQUE NOT NULL,
  setting text,
  difficulty text NOT NULL,
  outcome text NOT NULL,
  questions jsonb,
  effective_questions jsonb,
  max_stress int,
  clues_found int,
  time_elapsed int,
  embedding vector(1024),
  created_at timestamptz DEFAULT now()
);

ALTER TABLE interrogation_patterns ENABLE ROW LEVEL SECURITY;
CREATE POLICY "anon_insert" ON interrogation_patterns FOR INSERT TO anon WITH CHECK (true);
CREATE POLICY "anon_read" ON interrogation_patterns FOR SELECT TO anon USING (true);

Hackathon

Mistral Worldwide Hackathon 2026 — Trilha Online, categoria "Vale Tudo".

Critérios de avaliação: Criatividade/originalidade (mais importante), potencial futuro, implementação técnica, qualidade da apresentação.

Prêmios especiais: Melhor Vibe Mistral (AirPods), Melhor Voz AI (assinatura ElevenLabs 6 meses).

Patrocinadores: Mistral, ElevenLabs, NVIDIA, AWS, Hugging Face, Jump Trading, Weights & Biases, Giant, Raise, Tilde Research, White Circle.

Por que Este Projeto

A maioria dos projetos de IA em hackathons são assistentes ou chatbots. Este inverte o roteiro — a IA não está ajudando você, está mentindo para você. O jogador é adversarial ao modelo, não colaborativo. Isso cria uma interação fundamentalmente diferente: você está sondando inconsistências, aplicando pressão e lendo sinais comportamentais, em vez de pedir ajuda.

O jogo também gera dados de treinamento. Cada sessão concluída — perguntas feitas, progressão do estresse, quais táticas funcionaram, quais não funcionaram — é exportável como JSONL. Isso cria um ciclo de feedback: jogue o jogo, exporte os dados, ajuste o modelo, torne-o mais difícil de ser pego.

Uso do Ecossistema Mistral

• Mistral Large 3 — cérebro da IA suspeita (roleplay adversarial com saída JSON estruturada), geração de casos (cenários criminosos processuais), avaliação de acusações (chamada de juiz separada)
• Voxtral STT — transcrição da entrada de voz do jogador
• Mistral Embeddings — similaridade vetorial para correspondência de padrões entre sessões (aprendizado RAG)

Potencial Futuro

• Ajuste fino do Mistral nos dados de jogo exportados para criar suspeitos cada vez mais difíceis
• Modo multiplayer — um jogador interroga, outro assiste e aconselha
• Editor de casos — cenários criados pela comunidade com suspeitos personalizados
• Aplicativo móvel com voz sempre ativa
• Ferramenta de treinamento para prática real de técnicas de interrogatório

Construído Por

Jason Poindexter — Inscrição solo, trilha online a partir de Barcelona.