Projeto: Manga Manager — Ferramenta de Automação CBZ
Função: Desenvolvedor & Designer de UI/UX
Tecnologias: C#, WPF, .NET 8, REST APIs, GraphQL, 7-Zip
Repositório: github.com/wcabril/MangaManager
Visão Geral do Projeto
Manga Manager é uma ferramenta desktop pessoal desenvolvida em C# e WPF, criada para automatizar todo o processo de organização, extração e preparação de arquivos de mangá no formato CBZ para leitura no Kindle. O projeto nasceu de um problema real do dia a dia — uma grande coleção pessoal de mangás que exigia um trabalho manual extenso para se tornar legível no Kindle — e foi resolvido com uma combinação de conhecimentos em desenvolvimento web, integrações com APIs e aprendizado assistido por IA para estudar e construir uma stack completamente nova.
O Desafio
Ter uma grande coleção de mangás em formato CBZ é ótimo para leitura no PC, mas enviá-los para o Kindle exige uma estrutura de arquivos muito específica: capítulos organizados por volume, arquivos de metadados incorporados em cada pasta e o conteúdo convertido usando o KCC (Kindle Comic Converter). Fazer isso manualmente para dezenas de títulos — cada um com centenas de capítulos — significava criar pastas uma a uma, mover arquivos, extrair arquivos compactados e escrever metadados XML à mão. O processo era completamente insustentável em escala.
O desafio adicional era técnico: minha formação é em desenvolvimento web, não em aplicações desktop. Construir um app Windows em C# com WPF exigiu aprender uma nova linguagem, um novo framework e um novo ecossistema — tudo isso enquanto resolvia um problema real ao mesmo tempo.
A Solução
Busca de Autor e Volumes via AniList O app se conecta à API GraphQL do AniList para buscar automaticamente o nome do autor e o total de volumes do mangá. Com um único clique, o campo de autor é preenchido e todas as pastas de volumes são criadas com a numeração correta — sem entrada manual necessária.
Organização Inteligente de Capítulos A funcionalidade central da aplicação. Dada uma pasta com arquivos CBZ, o app identifica automaticamente a qual volume cada capítulo pertence, usando um sistema de fallback em múltiplas etapas:
- Leitura do nome do arquivo: Se o arquivo já contém informação de volume no nome (ex:
Vol. 01 Ch. 039.cbz), o app extrai diretamente via regex — sem chamada de API necessária. - API do MangaDex: Se o nome do arquivo não tem dados de volume, o app consulta o endpoint de feed do MangaDex para construir um mapa completo de capítulo por volume.
- API do MangaUpdates: Se o MangaDex não tiver dados — comum em títulos licenciados — o app usa o MangaUpdates como fallback.
- Fallback manual: Se todas as fontes falharem, o usuário define quantos capítulos por volume e o app distribui automaticamente.
Extração de CBZ Com os capítulos organizados nas pastas de volume, o app extrai cada arquivo CBZ para sua própria pasta de capítulo usando o 7-Zip, nomeando cada pasta com base no número real do capítulo encontrado no nome do arquivo.
Geração de ComicInfo.xml Após a extração, o app gera um arquivo ComicInfo.xml corretamente formatado dentro de cada pasta de capítulo, incorporando o nome da série, autor, volume, número do capítulo, gênero e idioma — os metadados que o Kindle e os leitores de quadrinhos usam para exibição e navegação.
Limpeza Uma etapa dedicada de limpeza move todos os arquivos CBZ processados para uma pasta de backup /CBZ dentro do diretório do mangá, deixando a estrutura de volumes e capítulos limpa e pronta para a etapa final de conversão no KCC.
Resultados e Impacto
Economia de Tempo: O que levaria horas de trabalho manual repetitivo por título agora é concluído em minutos, totalmente automatizado desde a seleção da pasta até a extração e geração de metadados.
Escalabilidade: O app lida com qualquer número de títulos e capítulos sem esforço adicional. Processar 120+ capítulos em 15 volumes requer o mesmo número de cliques que processar 10.
Resiliência: O sistema de fallback com múltiplas fontes garante que o app funcione mesmo para títulos licenciados não hospedados no MangaDex, cobrindo a grande maioria das coleções reais.
Valor de Aprendizado: O projeto serviu como uma introdução prática a C#, WPF, programação assíncrona, consumo de APIs REST e GraphQL e desenvolvimento desktop Windows — tudo aplicado simultaneamente a um problema concreto e real.
Conclusão
Manga Manager é um exemplo claro de como um problema bem definido, combinado com a mentalidade certa e o aprendizado moderno assistido por IA, pode levar a uma solução completa e funcional sem meses de preparação ou uma equipe grande. O que começou como um inconveniente pessoal se tornou uma aplicação desktop robusta — e uma adição significativa ao meu portfólio de desenvolvimento, demonstrando habilidades práticas em C#, integração com APIs e design de software focado no usuário, além da minha formação principal em desenvolvimento web.
