Contexto do Problema
97% dos sites têm erros de acessibilidade
Ferramentas tradicionais detectam apenas 31,3% dos problemas em aplicações mobile. Desenvolvedores precisam gerenciar múltiplas diretrizes (WCAG 2.2, Apple HIG, WAI-ARIA) sem ferramentas que validem adequadamente o contexto semântico do código.
Interface Intuitiva
Tela inicial com temas claro e escuro
Menu principal disponível em modo claro e escuro. Alterne entre os temas para adaptar a interface ao seu ambiente de trabalho e garantir conforto visual.
Modo Escuro
Menu principal com tema dark, ideal para trabalho noturno e redução de fadiga visual.
Modo Claro
Menu principal com tema light, design limpo e acessível para ambientes bem iluminados.
Terminal Profissional
Interface de linha de comando com experiência moderna
Navegação intuitiva e feedback visual em tempo real durante análises de acessibilidade.
Análise em Tempo Real
Agente de IA analisando código com feedback detalhado e progresso visual.
Seletor de Diretório
Interface intuitiva de navegação para selecionar projetos.
Demonstração Interativa
Veja o a11y-lint em ação
Explore os exemplos abaixo para entender como a ferramenta identifica problemas de acessibilidade. Cada card mostra o código com problema e, ao clicar em "Corrigido", você visualiza a versão correta com as melhorias aplicadas.
Imagem sem texto alternativo
Leitores de tela não conseguem descrever a imagem para usuários com deficiência visual
<img src={product.image} className="w-full" />Contraste de cor insuficiente
Texto com baixo contraste é difícil de ler para usuários com baixa visão
<button className="bg-gray-300 text-gray-400">
Enviar
</button>Botão sem acessibilidade no SwiftUI
VoiceOver não consegue identificar a ação do botão adequadamente
Button(action: { submit() }) {
Image(systemName: "paperplane")
}Como Funciona
Prévia do fluxo: Análise de acessibilidade em 3 passos simples
1. Instale
Instruções de instalação e configuração da ferramenta.
2. Analise
Execute a11y-lint scan ./src e aguarde a análise
3. Corrija
Use os prompts de IA gerados para correções instantâneas
Arquitetura
Sistema Multi-Agente com RAG
Orquestrador vertical coordena agentes especializados que analisam código com citações WCAG e HIG verificáveis. Implementação do padrão ReAct (Reasoning + Acting) reduz alucinações de 14% para 6% em benchmarks internos.
Orquestrador
Coordena o fluxo de trabalho, detecta frameworks e agrega resultados dos agentes especializados
Sistema RAG
Recupera diretrizes WCAG, Apple HIG e WAI-ARIA com metadados de rastreabilidade para citações verificáveis
unified-web-scanner
Analisa HTML e React: semântica, ARIA, contraste e padrões acessíveis
swiftui-a11y-checker
Verifica SwiftUI: VoiceOver, modificadores de acessibilidade e Dynamic Type
visual-a11y-analyzer
Analisa screenshots: contraste visual, alvos de toque e legibilidade
Relatório Final
Markdown com problemas encontrados, citações WCAG e prompts otimizados para IA (Cursor, Copilot, Claude Code)
Resultados Parciais
Métricas de desempenho e eficiência
Testes parciais do MVP demonstraram essas métricas em projetos reais. No TCC2, serão realizados testes adicionais com métricas de validação de fato com especialistas em acessibilidade.
Acadêmico
Documentação do Projeto
Acesse os materiais acadêmicos desenvolvidos durante a pesquisa e elaboração deste Trabalho de Conclusão de Curso.
Poster do Projeto
Visualização resumida da proposta, metodologia e resultados alcançados pelo a11y-lint.
Artigo Completo
Texto integral com fundamentação teórica, detalhes da implementação e análise de resultados.
Pronto para melhorar a acessibilidade?
Projeto de Trabalho de Conclusão de Curso.
Confira o repositório no GitHub para mais detalhes!