Aprenda como a IA interpreta instruções em linguagem natural, planeja fluxos de UX, gera UI e código, e itera com feedback para entregar funcionalidades e telas que funcionam.
“Instruções escritas” são as palavras que você já usa para explicar o que quer construir — capturadas em um formato que uma IA (e uma equipe) possam executar.
Na prática, o objetivo não é prosa perfeita. É intenção clara (qual resultado você quer) mais limites claros (o que é permitido e o que não é), para que o sistema não precise adivinhar.
Podem ser formais ou informais:
O essencial é que o texto descreva resultados e restrições. Quando ambos estão presentes, a IA pode propor telas, fluxos e detalhes de implementação sem inventar regras de negócio.
Uma funcionalidade funcionando é mais do que um mockup. Normalmente inclui:
Por exemplo, “endereços salvos” não é só uma página — é um conjunto de telas (lista, adicionar/editar), regras (campos obrigatórios, endereço padrão) e ligação (chamadas de API, atualizações de estado).
A maioria das equipes segue um ciclo simples:
Descrever → gerar → revisar → refinar
Você fornece a especificação, a IA propõe UX/UI e implementação, você revisa para conferir precisão e ajuste ao produto, então refina os requisitos até o resultado refletir o que você quis dizer.
Se você usa uma plataforma de vibe-coding como Koder.ai, esse loop costuma ficar ainda mais curto porque dá para ficar em um só lugar: descreva a feature no chat, gere as mudanças no app e itere rápido com perguntas direcionadas (e reverte se necessário).
A IA pode acelerar o rascunho de telas, sugerir fluxos e produzir código, mas as pessoas ainda:
Pense na IA como um acelerador para transformar texto em um primeiro (e segundo) rascunho — enquanto humanos continuam responsáveis pelo resultado final.
A IA é flexível quanto a formatos, mas exigente quanto à clareza. Ela pode trabalhar a partir de um parágrafo, de uma lista, de um trecho de PRD ou de um conjunto de histórias de usuário — desde que intenção e restrições estejam explícitas.
Os pontos de partida mais úteis costumam incluir:
Esses elementos indicam à IA o que você está construindo e o que é ‘bom’, reduzindo a troca desnecessária.
Quando faltam requisitos, a IA preenche lacunas com padrões que podem não coincidir com suas regras. Inclua:
Vago: “Adicionar uma tela de checkout e torná-la simples.”
Concreto: “Adicionar um fluxo de checkout para usuários logados. Etapas: Endereço → Envio → Pagamento → Revisão. Suportar cartão + Apple Pay. Salvar até 3 endereços por usuário. Mostrar imposto e frete antes do pagamento. Se o pagamento falhar, manter o carrinho e mostrar opção de tentar novamente. Sucesso = pedido criado, recibo enviado por e-mail e estoque decrementado.”
Entradas claras ajudam a IA a produzir telas, textos, validações e lógica que se alinham com restrições reais. Você tem menos suposições desencontradas, menos ciclos de redesign e um caminho mais rápido de um rascunho inicial para algo que sua equipe pode revisar, testar e enviar.
Antes que a IA gere telas ou escreva código, ela precisa entender o que você quis dizer, não apenas o que você escreveu. Essa etapa é basicamente “ler” sua especificação como um product manager: extrair objetivos, atores e regras que tornam a feature correta.
Especificações costumam ter alguns blocos recorrentes:
Quando isso está claro, a IA traduz o texto em um entendimento estruturado que as etapas seguintes transformam em fluxos, telas, dados e lógica.
A IA também reconhece padrões comuns e mapeia frases do dia a dia para conceitos de implementação. Por exemplo:
Esse mapeamento é útil porque transforma substantivos vagos em blocos concretos que designers e engenheiros usam.
Mesmo boas especificações deixam lacunas. A IA pode sinalizar o que está faltando e propor perguntas de esclarecimento como:
Às vezes você quer avançar sem respostas. A IA pode escolher padrões razoáveis (ex.: regras típicas de senha) enquanto marca as suposições para revisão.
O importante é transparência: as suposições devem ficar listadas claramente para que um humano confirme ou corrija antes do envio.
Com a intenção clara, o próximo passo é transformar a especificação em algo que se possa construir: um plano de funcionalidade. Não estamos atrás do código ainda — queremos estrutura.
Um bom plano começa traduzindo frases em telas, navegação e jornadas de usuário.
Por exemplo: “Usuários podem salvar itens em uma wishlist e ver depois” geralmente implica (1) interação na página de produto, (2) uma tela de wishlist e (3) um atalho no menu principal.
Peça à IA para listar as telas e depois descrever o “caminho feliz”, além de alguns desvios comuns (não logado, item removido, lista vazia).
Em seguida, peça à IA para dividir a feature em tarefas reconhecíveis pelas equipes:
É aqui que requisitos vagos aparecem. Se a especificação não diz o que acontece ao salvar o mesmo item duas vezes, o plano deve levantar essa questão.
Mantenha os critérios de aceitação em linguagem simples. Exemplo:
Peça à IA para marcar itens como must-have vs nice-to-have (por ex.: “compartilhar wishlist” pode ser nice-to-have). Isso evita que o plano se expanda além da especificação original.
Com um plano em mãos, a IA pode ajudar a transformar texto em um “mapa de telas” concreto e um rascunho de UI. O objetivo não é design pixel-perfect na primeira iteração — é um modelo compartilhável e inspecionável do que os usuários verão e farão.
Comece descrevendo o caminho feliz como uma pequena história: o que o usuário quer, onde começa, o que toca e o que é sucesso. A partir disso, a IA propõe o conjunto mínimo de telas (e o que pertence a cada uma).
Depois, peça alternativas comuns: “E se não estiver logado?”, “E se não houver resultados?”, “E se abandonar no meio?”. Isso evita construir uma UI que funciona só em demonstrações.
Se sua especificação inclui dicas de layout (ex.: “header com busca, lista de resultados com filtros, CTA primário na parte inferior”), a IA pode produzir um rascunho estruturado como:
Os melhores prompts incluem prioridades de conteúdo (“mostrar preço e disponibilidade acima da descrição”), regras de interação (“filtros persistem entre sessões”) e restrições (“mobile-first; funcionar com o polegar”).
Um produto funcional precisa de mais que a tela “normal”. Peça à IA para enumerar e definir os estados que você implementará:
Essas decisões de estado impactam diretamente o esforço de desenvolvimento e a confiança do usuário.
A IA pode ajudar a aplicar consistência propondo componentes reutilizáveis e regras: escala tipográfica, tokens de espaçamento, estilos de botão e padrões de formulário.
Se você já tem componentes, linke suas diretrizes internas (ex.: /design-system) e peça para a IA reutilizá-los em vez de criar novos padrões.
A seguir, transforme “o que o app deve fazer” em o que o app deve armazenar e o que ele deve permitir. Aqui a especificação escrita vira um modelo de dados concreto e um conjunto de regras de negócio.
A IA começa extraindo os “substantivos” e tratando-os como entidades. Por exemplo, “Usuários podem criar Projetos e adicionar Tarefas, e gerentes aprovam lançamentos de tempo” sugere entidades como Usuário, Projeto, Tarefa e LancamentoDeTempo.
Para cada entidade, a IA sugere campos necessários (e sinaliza o que falta):
Também deve apontar casos de borda implícitos, como “Apenas uma assinatura ativa por conta” (restrição de unicidade) ou “Total do pedido = soma dos itens” (validação calculada).
Uma boa saída mantém regras legíveis, não enterradas em código. Exemplos:
Mapeie também como os registros mudam ao longo do tempo: criar, atualizar, deletar, e o que fazer em vez de deletar (soft delete). A IA pode sugerir trilhas de auditoria (quem mudou o quê e quando) e versionamento quando a rastreabilidade for necessária.
Agora dá para gerar o “primeiro rascunho funcional” de código: a UI que as pessoas clicam e a lógica que a faz se comportar corretamente.
Se você usa Koder.ai, isso costuma significar que a plataforma gera uma implementação full-stack coerente (web, backend, banco) a partir do chat, com opção de exportar o código-fonte para continuar em um fluxo tradicional.
A partir de uma especificação como “Adicionar tela ‘Criar Projeto’ com nome, owner e visibilidade”, a IA pode scaffolder:
Também pode gerar blocos reutilizáveis (por ex.: <ProjectForm /> usado para criar e editar), mantendo o código consistente.
No servidor, a IA pode rascunhar o “contrato” básico da feature:
O importante é vincular a lógica do backend às regras da especificação (“Apenas admins podem definir visibilidade privada”) em vez de apenas salvar o que a UI enviar.
A IA pode ligar a UI ao cliente de API (fetch/Axios/React Query, etc.), incluindo cache e retries quando apropriado. Deve também gerar tratamento de erro amigável: mensagens por campo para validações e um fallback claro para falhas de rede.
// Example: submit handler with loading + error state
async function onSubmit(values) {
setStatus({ loading: true, error: null });
try {
await api.post('/api/projects', values);
router.push('/projects');
} catch (e) {
setStatus({ loading: false, error: 'Could not create project. Try again.' });
}
}
Código gerado é mais útil quando segue suas convenções: nomes claros, estrutura de pastas previsível, funções pequenas e utilitários compartilhados (validadores, clientes de API, helpers de permissão).
Se você tem um guia de estilo ou padrões preferidos, referencie-os explicitamente e linke docs internos como /engineering/frontend ou /engineering/api-guidelines.
Nesse ponto você tem telas, componentes, formas de dados e regras de negócio. “Ligar” é fazer com que essas peças conversem: botões acionam ações, ações chamam endpoints, respostas atualizam a UI e permissões determinam o que cada um vê.
A IA pode conectar telas conforme a especificação criando rotas (URLs ou paths do app), definindo o que acontece após ações-chave e passando contexto entre páginas.
Por exemplo: “Após salvar, voltar para a lista e destacar o novo item” vira um fluxo concreto — submeter formulário → aguardar sucesso → navegar para a lista → mostrar toast e focar a linha nova.
Especificações frequentemente mencionam papéis (“Admin pode editar, Visualizador só ler”). Ligar isso significa reforçar em vários lugares:
A IA ajuda gerando checagens consistentes por toda a aplicação (não só na tela), reduzindo o risco de “parece bloqueado, mas o endpoint ainda aceita”.
Muitas features dependem de configuração: base URL da API, chaves de analytics, feature flags, buckets de storage etc. A IA pode preparar configurações separadas para dev/staging/prod mantendo segredos fora do código.
Saídas típicas incluem:
.env (placeholders seguros)O objetivo é um loop completo: “clicar → requisição → resposta → atualização da UI.” A IA pode adicionar o código de ligação que falta (estados de loading, tratamento de erro, retries) e gerar checagens simples como:
Aqui uma feature deixa de ser mock e começa a se comportar como produto real.
Quando a feature está “funcionando”, teste-a como um usuário real (e como o mundo bagunçado em que vive). A IA ajuda transformando critérios de aceitação em checagens concretas — e acelerando as partes tediosas da depuração.
Se o seu critério diz “Um usuário pode resetar a senha e vê uma confirmação”, a IA pode propor casos de teste que correspondem a isso em níveis diferentes:
O truque é dar à IA os critérios exatos de aceitação mais um contexto mínimo: nome da feature, telas chave e convenções de testes existentes.
Especificações geralmente descrevem o caminho feliz. A IA é útil para brainstormar cenários “e se...” que geram tickets de suporte:
Você não precisa resolver todos imediatamente, mas deve decidir quais importam para o risco do produto.
Quando um teste falha, entregue à IA o que um desenvolvedor pediria: asserção que falhou, logs relevantes, stack traces e passos exatos para reproduzir.
A IA pode então:
Trate as sugestões como hipóteses. Confirme rerunando o teste e checando o comportamento na UI.
Para ciclos rápidos de revisão, mantenha um checklist curto:
O rascunho gerado pela IA costuma ser “bom para reagir”, não “pronto para envio”. A iteração é onde você transforma algo plausível em confiável — apertando requisitos, corrigindo casos de borda e fazendo mudanças em passos pequenos e revisáveis.
Um loop saudável é: gerar → revisar → pedir uma mudança específica → comparar o que mudou → repetir.
Em vez de re-promptar todo o app, prefira updates direcionados. Peça à IA para modificar apenas uma peça (uma tela, um componente, uma regra de validação, uma query) e retornar um diff ou um “antes/depois” bem marcado. Isso facilita confirmar que a alteração resolveu o problema sem quebrar outra coisa.
Se seu fluxo suportar, mantenha mudanças em commits pequenos e revise-os como faria com um PR de colega: escaneie o diff, rode a app e verifique o comportamento.
Plataformas como Koder.ai também se beneficiam desse método: use “modo de planejamento” para concordar no escopo e fluxos primeiro, gere, itere em fatias estreitas e conte com snapshots/rollback quando a experimentação sair do controle.
Pedidos vagos (“deixe mais bonito”, “arrume o fluxo”) geram resultados vagos. Pedidos fortes referenciam:
Adicione critérios de aceitação quando possível: “O botão ‘Pagar’ fica desabilitado até os campos obrigatórios serem válidos” ou “Se o país de envio mudar, recalcular imposto imediatamente.”
Trate a saída da IA como código que você possui. Exija notas curtas de mudança junto às atualizações: o que mudou, por que mudou e o que testar.
Quando a IA sugerir refatorações, peça para explicar a intenção e listar riscos potenciais (por ex.: “muda o timing da validação” ou “altera o tratamento de resposta da API”).
A iteração termina quando você atinge critérios claros de release. Defina limites:
Nesse ponto, trave a especificação, faça o deploy e planeje a próxima iteração como uma mudança nova e com escopo definido.
A IA pode transformar especificações escritas em funcionalidades surpreendentemente completas, mas não substitui julgamento. Trate a saída como rascunho que precisa de revisão — especialmente quando envolve dados de usuários, pagamentos ou permissões.
Presuma que qualquer coisa colada em um prompt pode ser armazenada ou revisada. Não inclua:
.envSe precisar de realismo, anonimizar: troque nomes por placeholders, embaralhe IDs e descreva padrões (“10k usuários, 3 papéis”) em vez de exportações brutas.
A IA é útil para gerar checagens básicas de segurança, mas você ainda precisa verificá-las:
Antes de pedir código ou telas, inclua:
Quando tiver um protótipo, agende uma revisão rápida: compare com seu roadmap, decida o que vai no release vs. o que fica para depois e documente mudanças.
Se quiser ajuda para transformar rascunhos em plano, veja /pricing ou leia guias relacionados em /blog. Se explora desenvolvimento guiado por chat, Koder.ai é pensado para esse fluxo: transforme especificações escritas em features web, backend e mobile funcionando, itere rapidamente e exporte o código-fonte quando pronto.
“Instruções escritas” são qualquer texto que indique com clareza a intenção (o resultado desejado) e os limites (restrições, regras e o que não é permitido). Pode ser uma mensagem rápida no Slack, um trecho de PRD, histórias de usuário, critérios de aceitação ou uma lista de casos de borda — o que importa é a clareza, não a formalidade.
Um recurso “funcionando” normalmente inclui mais do que aparência visual:
Um mockup mostra como algo parece; um recurso funcionando se comporta corretamente de ponta a ponta.
A maioria das equipes usa um loop simples de iteração:
A velocidade vem dos rascunhos rápidos; a qualidade vem da revisão disciplinada e da iteração.
A IA anda rápido, mas vai chutar quando algo não estiver especificado:
Incluir isso desde o início reduz retrabalho e evita padrões padrão que não combinam com seu negócio.
Comece com quatro elementos:
Isso dá à IA direção e uma régua de qualidade, não apenas uma ideia de funcionalidade.
Especificações concretas definem:
Esses detalhes se traduzem diretamente em telas, regras e comportamento de API.
Peça à IA um plano de funcionalidade antes do código:
Isso expõe requisitos ausentes cedo, quando mudanças são baratas.
Solicite definições explícitas para cada estado-chave da tela:
A maior parte dos bugs de produção e problemas de UX vêm do tratamento ausente dos estados, não do caminho feliz.
A IA normalmente extrai entidades (os “substantivos”) e então propõe:
Peça também que descreva o ciclo de vida dos dados: criar/atualizar/soft-delete e se é necessário histórico/auditoria.
Trate a saída da IA como um rascunho e estabeleça guardrails:
Use a IA para acelerar a iteração, mas mantenha humanos responsáveis pela correção, segurança e qualidade.