Resumo e passo a passo de uma aula (j105) sobre como construir…
INEMA
Hacks de arquitetura⌗
- Construa sobre algo que já funciona: não automatize uma ideia fraca. Pegue um processo já validado (ex.: geração de leads que dá algum resultado manualmente) e apenas sistematize.
- Agente gerente + subagentes: em vez de um agente “faz tudo”, crie um roteador que decide qual subagente especializado (lead magnet, social post, RAG, etc.) deve agir. Isso reduz respostas ruins.
- Workflow único, limpo: use
router+filtersno n8n/Make em vez de criar 10 fluxos separados. Fica mais rápido de manter e escalar.
Hacks de banco de dados (Supabase)⌗
- Contexto salvo uma vez: Foundations (avatar, dores, desejos, provas, jornada) ficam salvos no Supabase → não precisa reenviar a cada prompt. Reduz custo de tokens e deixa respostas mais consistentes.
- Session UID: sempre passe um identificador único no payload → garante que o histórico de cada usuário seja separado corretamente.
Hacks de prompts⌗
- Específicos por subagente: defina prompts fixos para cada tipo de post (lead magnet, personal story, social). Isso aumenta consistência e evita respostas genéricas.
- Templates roubados: copie estruturas de posts virais no LinkedIn e adapte para os prompts → a IA replica padrões que já performam.
- Mini-CTA embutido: sempre finalize o prompt pedindo CTA de comentário (ex.: “Comente SISTEMA para receber o guia”).
Hacks de design (D do S.T.A.N.D)⌗
- Loading divertido: mostre frases como “a IA foi pegar um café…” → dá experiência premium e prende o usuário enquanto espera.
- Botão copiar pronto: 1 clique para copiar o post final. Isso aumenta usabilidade e reduz frustração.
- Avatares personalizados: foto do usuário e ícone da IA no chat → aumenta percepção de valor.
Hacks de automação⌗
- Teste sempre em modo “publish”: no Bolt/Lovable, se não publicar as mudanças, nada chega ao webhook (erro comum).
- Evite payloads pesados: nunca mande imagens cruas via webhook, só URL. Fotos travam o fluxo.
- Filtros inteligentes: antes de mandar para IA, filtre se a mensagem é válida (ex.: >10 caracteres) para evitar chamadas inúteis e custos.
Hacks de monetização⌗
- Venda resultado, não feature: em vez de dizer “faço dashboard”, venda “10 novos leads qualificados por semana sem esforço”.
- Cobrança híbrida: taxa de setup (R\$ 2k–10k) + mensalidade de manutenção (R\$ 500–3k).
- Upsell com RAG: primeiro entrega posts; depois oferece upgrade para RAG/FAQ automático.
gancho inicial) 3) Opcional: general_knowledge_agent ligado a um RAG (se você já tiver base). 4) Modelo: OpenAI Chat Completions ou equivalente conectado por credencial.
- Prompt base dos subagentes (exemplo) System (fixo para todos): Você criará um post de LinkedIn para o usuário usando exatamente o contexto abaixo (avatar, dores, desejos, provas, jornada). O post deve ser claro, escaneável, com parágrafos curtos. Inclua 1 CTA ao final. Contexto do usuário: Avatar: {{avatar}} Dores: {{pains}} Desejos: {{desires}} Provas: {{proof}} Jornada: {{journey}}
Específico por agente lead_magnet_agent: Gere um post que introduz um problema real do nicho e oferece um lead magnet. Termine com CTA: Comente “SISTEMA” que envio o guia. personal_story_agent: Conte 1 história curta do usuário com conflito e aprendizado, conectando ao que ele oferece. CTA: Comente “QUERO” para receber o passo a passo. social_post_agent: Faça um post curto e provocativo com dados/insights. CTA: Comente “INSIGHT”.
- Memória no Postgres do Supabase
1) Adicione um nó de memória tipo Postgres Chat Memory (ou um nó DB genérico) após o webhook: Salve: session_uid, role, content, timestamp. 2) Para configurar credenciais: Host, Database, User postgres, Port 5432, Password (a mesma que você resetou). 3) No fluxo, passe session_uid do payload para manter o histórico por sessão. 4) Guarde também o output final do subagente para reuso futuro.
- Responder ao app
1) Nó final: resposta ao Webhook convertendo JSON em texto plano com parágrafos.
2) Payload de resposta sugerido:
{
"status": "ok",
"text": "\
- Melhorias de design (D do S.T.A.N.D)
1) No app, adicione: Estados de carregamento com mensagens divertidas (ex.: “buscando ideias…”) Avatares do usuário e do “IA” Botão “Copiar post” Separação visual por blocos (título, corpo, CTA) 2) Mantenha a regra “não me faça pensar”: um clique para gerar, um para copiar.
- Teste ponta a ponta
1) Preencha Foundations e Perfil com dados fictícios. 2) Na aba LinkedIn, selecione Lead Magnet e envie um pedido simples. 3) Veja no n8n/Make o webhook recebendo dados, o roteamento, o subagente executando e a resposta chegando ao app. 4) Ajuste prompts até o tom e a estrutura ficarem no ponto.
- Publicar e cobrar
1) Publique o app; crie um plano de oferta: Setup: R\$ 2.000 – 10.000 (config inicial + 1 a 3 subagentes) Mensalidade: R\$ 500 – 3.000 (suporte, ajustes, melhorias) Adicionais: RAG, novos canais, relatórios 2) Vender “resultado”, não “features”: ex. “5 posts prontos por dia com CTA que geram 50+ comentários/semana”.
Perguntas rápidas com exemplos
Como escolho o que construir primeiro? Use a Teoria das Restrições. Se falta lead, comece pelo subagente lead_magnet e um fluxo simples de posts + CTA para comentário/DM.
Posso usar só Make ou só n8n? Sim. Make é mais amigável para começar; n8n dá mais liberdade e escala. A arquitetura é idêntica: webhook → roteamento → subagentes → resposta.
Como salvo tudo certo por usuário? Passe user_id/session_uid no payload; nas consultas ao Supabase use esse id como filtro nas tabelas foundations e profiles.
RAG é obrigatório? Não. Comece com subagentes de conteúdo. Ative RAG (PDFs, FAQs) quando tiver base de conhecimento útil.
Exemplo de pedido ao agente lead_magnet Crie um post mostrando por que 90% das clínicas não captam pacientes pelo Instagram e oferecendo um guia de 7 passos. CTA: comente “GUIA”.
Checklist final de 46 minutos Min 0–10: Supabase projeto, tabelas, auth sem confirmação, senha do DB Min 10–20: App no Bolt/Lovable com Foundations, Perfil e LinkedIn; integrar Supabase; salvar formulários Min 20–30: Webhook no n8n/Make; Set; Router; Agente Gerente + subagente Lead Magnet; credencial do modelo Min 30–40: Postgres Chat Memory com session_uid; resposta ao webhook em texto plano; publicar app Min 40–46: Polir UI (loading, copiar), teste ponta a ponta, primeiro post gerado
Aqui vai um passo a passo direto para recriar o sistema do vídeo, do zero ao funcionando. Sem código complexo, só o necessário.
Resumo em 10 segundos Você vai montar um app no Bolt/Lovable com login e telas, salvar tudo no Supabase, enviar cada pedido de conteúdo por webhook para o n8n/Make, onde um agente “gerente” escolhe subagentes (ex.: Lead Magnet) e devolve o texto pronto ao app. A memória de conversa fica no Postgres do Supabase.
Passo a passo prático
- Preparar contas e chaves
1) Crie contas em Supabase, n8n (self-host ou cloud) ou Make, e tenha uma chave de modelo (OpenAI ou similar). 2) Separe um e-mail de testes e um navegador limpo para não confundir sessões.
- Supabase: projeto, tabelas e auth
1) Novo projeto no Supabase. 2) Em Table Editor, crie duas tabelas: foundations id uuid primary key default gen_random_uuid() user_id uuid not null avatar text pains text desires text proof text journey text created_at timestamp default now()
profiles id uuid primary key default gen_random_uuid() user_id uuid not null display_name text photo_url text created_at timestamp default now() 3) Em Authentication → Providers, durante testes, desative “Confirm email required”. 4) Guarde os dados de conexão do Postgres em Project Settings → Connect → PSQL (host, db, user postgres, port 5432). Em Database → Settings, gere/reset a senha.
- Frontend com Bolt/Lovable (estrutura S do S.T.A.N.D)
1) Gere um app com as seções: Home (mensagem de boas-vindas e link para tutorial curto) Foundations (abas: Avatar, Dores, Desejos, Provas, Transformação/Jornada; cada uma com textarea + botão Salvar) Perfil (Display name e upload de foto) LinkedIn (chat lateral para pedir posts: pessoal, lead magnet ou social) 2) Integração: em Integrations conecte ao Supabase e selecione o projeto. 3) Publique o app para gerar uma URL de teste. 4) Salve cada formulário diretamente nas tabelas foundations e profiles usando a integração Supabase do próprio construtor.
- Autenticação básica (A do S.T.A.N.D)
1) Ative módulo de Sign up/Sign in com Supabase Auth no app. 2) Após login, use o user_id da sessão para ler/escrever nas tabelas foundations e profiles (escopo por usuário). 3) Teste: crie uma conta de teste e verifique em Auth → Users do Supabase.
- UI do chat e gatilhos
1) Na aba LinkedIn, insira um chat simples com:
Campo de texto
Botão enviar
Opções rápidas: Personal Story, Lead Magnet, Social
Placeholder explicando “digite seu pedido; ex.: crie um post…”
2) Crie um handler que, ao enviar a mensagem, faça um POST para um webhook (n8n/Make) com este JSON:
{
"session_uid": "\
- n8n/Make: webhook de entrada (N do S.T.A.N.D)
1) Crie um cenário/fluxo: Nó 1: Webhook HTTP (POST) recebendo o JSON acima. Nó 2: Set/Transformer mapeando os campos úteis. Nó 3: Router/Filter para decidir rota por type (lead_magnet, personal_story, social). Se type = auto, passe por um nó “Agente Gerente” que classifica. 2) Em Make: Webhooks → Custom webhook; Em n8n: Webhook node (POST) com Response Mode “Last node” para responder no final.
- Agente Gerente e Subagentes
1) Nó Agente Gerente (LLM Chat/Tools): System prompt curto: Você é um roteador. Dado o pedido e o contexto do usuário, classifique em: personal_story, lead_magnet ou social. Se a pergunta for geral, use general_knowledge. Responda apenas com a chave. 2) Três subagentes de criação: lead_magnet_agent (gera post com CTA para comentar/DM) personal_story_agent (história pessoal com aprendizado + CTA) social_post_agent (post curto, compartilhável, com
https://www.youtube.com/watch?v=2m7Os3LD_j0
ou “+Y reuniões marcadas”. Cobrança inicial para setup e mensalidade por operação/manutenção. Mostre o painel funcionando com dados do próprio cliente.
Exemplos de sistemas que dão dinheiro • Crescimento social com lead magnets: gera posts otimizados, salva histórico e coleta comentários/DMs para follow-up. • Assistente comercial: qualifica leads, agenda, registra conversas no Supabase e devolve ao CRM via n8n. • Central de conteúdo RAG: base de PDFs + re-rank + agentes, respondendo dúvidas de produto e treinando time.
Entrega mínima viável em 46 minutos
- Bolt/Lovable: gerar esqueleto do app e telas Foundations/Perfil/LinkedIn.
- Supabase: projeto, tabelas Foundations/Profile e Auth ligada; desativar confirm email para teste.
- Webhook no n8n/Make e mapeamento do payload; Set dos campos principais.
- Agente “manager” + subagente Lead Magnet; teste de ida e volta.
- Ajuste da resposta para texto simples + botão copiar.
- Publicar e polir UI (loading, avatares, mensagens de status).
Resumo
Ideia central Pare de fazer automações soltas e construa “sistemas operacionais de IA” que resolvem um gargalo real de negócio (leads, vendas, entrega ou lucro) e podem levar de 0 a 100k. Use ferramentas simples: Bolt/Lovable (frontend), Supabase (banco e auth), n8n/Make (orquestração) e um modelo de IA.
Framework S.T.A.N.D S – Structure: desenhe o app no Bolt/Lovable com telas, abas e campos. T – Table: conecte a um banco (Supabase) e crie tabelas para salvar tudo. A – Authentication: implemente login/registro pelo Supabase Auth. N – No-code automation: mande eventos via webhook para n8n/Make. D – Design: eleve a UI/UX para parecer “mágico” e fácil de usar.
Arquitetura base (Power Four) Cérebro de IA + Plataforma de automação (n8n/Make) + Banco (Supabase/Postgres) + Frontend (Bolt/Lovable/Softr). O front envia contexto e pedidos; o n8n/Make roteia para subagentes especializados; tudo fica salvo no Supabase (incluindo memória de chat com Postgres Chat Memory).
Teoria das Restrições aplicada Em vez de “mil portas”, foque na maior restrição agora: Leads, Vendas, Entrega, Lucro. Escolha uma, mapeie a jornada do clique ao fechamento e construa o sistema para suportar cada ponto dessa jornada.
Exemplo prático do vídeo
- Frontend no Bolt com abas Foundations/Perfil/LinkedIn etc.; usuário preenche avatar, provas, dores, desejos, jornada.
- Integração com Supabase: tabelas Foundations/Profile + Auth; desativar confirmação de e-mail durante testes.
- Webhook: cada mensagem da aba LinkedIn é enviada ao n8n/Make.
- n8n/Make: nó webhook recebe payload, nó Set organiza campos, agente “gerente” classifica o pedido e direciona a subagentes especializados: • Personal Story • Lead Magnet • Social Post • General Knowledge (com RAG).
- Memória: configurar credenciais Postgres do Supabase no n8n e ativar Postgres Chat Memory para histórico por session_id.
- Resposta volta ao Bolt; ajustar para exibir texto plano, copiar com 1 clique e loading states; depois polir UI.
Boas práticas e hacks • Construa sobre algo que já funciona; não automatize o que “não deveria existir”. • Um workflow limpo com router/filters é melhor do que vários cenários dispersos. • Subagentes específicos por tarefa geram consistência e desempenho. • Publique mudanças no Bolt antes de testar; evite enviar imagens grandes no payload do webhook. • Design importa: layout claro, parágrafos legíveis, feedback visual e perfis com foto aumentam percepção de valor.
Monetização sugerida • Vender o “sistema” que ataca a restrição do cliente (ex.: geração diária de posts com lead magnet; dashboard de métricas; assistente de atendimento com memória). • Cobrança de setup + mensalidade por uso/suporte/ajustes.
Perguntas e respostas com exemplos
O que é um sistema operacional de IA? É um app com login, dados persistidos e automações por trás que resolve um gargalo central do negócio. Ex.: Dashboard social que, a partir do perfil salvo, gera posts LinkedIn/Instagram e envia para um pipeline n8n com subagentes.
Como escolher o que construir primeiro? Aplique a Teoria das Restrições: identifique se o maior bloqueio é leads, vendas, entrega ou lucro. Ex.: se faltam leads, construa um sistema de conteúdo + captura (posts + CTA + planilha de interessados).
n8n ou Make? Make é mais amigável ao iniciante; n8n oferece mais liberdade e escala técnica. Os dois funcionam: ambos recebem o webhook do Bolt e roteam para subagentes.
Preciso saber programar? Não. O fluxo mostrado usa no-code: Bolt/Lovable, Supabase, n8n/Make. Você só precisa seguir o passo a passo e preencher credenciais (ex.: chave da OpenAI).
Como armazenar dados e memória? Supabase para tabelas de perfil/foundations e Supabase Auth para login. Para memória de chat no n8n, use Postgres Chat Memory apontando para o Postgres do Supabase com session_id.
Como integrar tudo? Bolt → Integrações → Supabase; criar projeto/tabelas. No Bolt, adicione webhook POST na aba de chat. No n8n/Make, crie nó de webhook, Set/Router, agentes e “Respond to Webhook”.
Como vender isso? Venda o resultado: “+X leads/semana”
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