Tópico dedicado a um "prompt de engenharia de produto" para projetar…
INEMA
Comparando as escolhas:
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1. Por que Convex DB e não Supabase⌗
Escolheu Convex porque é mais simples para apps com IA.
Vantagens do Convex:
- backend + database no mesmo lugar
- funções reativas automáticas
- menos configuração
- ótimo para serverless jobs
Exemplo no caso:
gerar artigo
scraping
processamento assíncrono
Convex lida bem com isso.
Supabase seria melhor se:
- você quer SQL completo
- precisa de queries complexas
- quer controle tradicional de banco
2. Por que PostHog⌗
PostHog é usado para product analytics.
Ele precisa saber:
- quais features as pessoas usam
- onde usuários abandonam
- retenção
PostHog tem:
- analytics
- feature flags
- session replay
- funnels
Tudo no mesmo lugar.
3. Por que Jina e não Firecrawl⌗
Jina é usado principalmente para:
transformar páginas web em texto limpo para IA
Ele usa a Jina Reader API.
Vantagens:
- rápido
- barato
- simples
Firecrawl é melhor para:
- crawling grande
- scraping estruturado
Mas é mais pesado.
4. Por que Gemini para escrever artigos⌗
Ele usa Gemini Flash porque:
- é muito barato
- é rápido
- aceita contexto grande
Para gerar muitos artigos isso importa.
Exemplo:
1000 artigos
Claude sairia muito caro.
5. Por que Claude para programar⌗
Claude é melhor para:
- código
- arquitetura
- debugging
Ele usa Claude Sonnet para:
escrever código do SaaS
Resumo rápido⌗
| Ferramenta | Motivo |
|---|---|
| Convex | backend simples e serverless |
| PostHog | analytics de produto |
| Jina | extrair texto da web |
| Gemini | gerar artigos barato |
| Claude | escrever código |
Como estruturar o produto e a solução⌗
Comece definindo o problema do usuário. O objetivo aqui é permitir que usuários consigam gerar tráfego SEO sem precisar escrever muitos artigos manualmente.
A partir disso, organize o produto em um fluxo simples para o usuário:
- Discover – permitir que o usuário encontre ideias de conteúdo e palavras-chave.
- Write this – gerar o artigo automaticamente com IA.
- Review/Edit – permitir revisão ou ajustes no conteúdo.
- Publish – publicar o artigo no blog ou no site.
Esse fluxo deve ser a base das principais funcionalidades do sistema.
Durante o desenvolvimento, use IA para auxiliar no product management. Pergunte constantemente:
- quais funcionalidades estão faltando
- onde há fricção para o usuário
- como melhorar retenção
Também acompanhe dados de uso para melhorar continuamente o produto.
Estrutura técnica que você deve usar⌗
Mantenha a arquitetura simples e moderna.
Frontend
Use:
- Next.js
- hospedado no Vercel
Isso será responsável pelo dashboard e interface do SaaS.
Backend
Use:
- Convex
Ele funcionará como backend serverless e também como banco de dados.
Banco de dados
Use:
- Convex DB
Para armazenar:
- usuários
- sites conectados
- artigos gerados
- créditos ou tokens
- histórico de geração
Pagamentos
Integre:
- Stripe
Para gerenciar:
- assinaturas
- planos
- webhooks de pagamento
Analytics
Use:
- PostHog
Para acompanhar:
- uso de funcionalidades
- retenção de usuários
- comportamento dentro do produto
IA
Utilize diferentes modelos para funções diferentes:
- Gemini para geração de artigos
- Claude para desenvolvimento e código
- OpenAI para testes e experimentação
Scraping
Para coletar conteúdo das páginas use:
- Jina
- Bright Data como backup
Versionamento
Controle o código com:
- GitHub
Arquitetura resumida⌗
A estrutura geral do sistema deve funcionar assim:
Usuário
↓
Next.js (Vercel)
↓
Convex Backend
↓
IA + Scraping
↓
Banco de dados
↓
Publicação do conteúdo
✅ Resumo
Siga dois princípios principais:
- Estruture o produto em torno do fluxo do usuário (descobrir → gerar → revisar → publicar).
- Use uma stack simples e eficiente: Next.js, Convex, IA e Stripe.
Essa combinação permite construir rapidamente um SaaS de automação de SEO escalável.
O prompt apresentado foi criado para orientar uma Inteligência Artificial a projetar e especificar um SaaS completo de automação de SEO, semelhante a ferramentas modernas que utilizam IA para gerar conteúdo em escala.
A ideia central é pedir à IA que atue como arquiteto de software, product manager e engenheiro full-stack, entregando não apenas código ou ideias isoladas, mas sim um plano estruturado para construir um produto digital real.
Esse tipo de prompt é chamado de prompt de engenharia de produto, pois conduz a IA a pensar de forma estratégica sobre:
- proposta de valor do produto
- arquitetura técnica
- fluxo de usuários
- pipeline de geração de conteúdo com IA
- retenção de usuários
- modelo de monetização
- plano de implementação
Em vez de apenas gerar uma funcionalidade específica, o objetivo é fazer com que a IA desenhe todo o sistema, desde a concepção até o lançamento do MVP.
Qual problema esse prompt resolve⌗
Muitas pessoas têm ideias para criar plataformas ou ferramentas digitais, mas não sabem:
- quais funcionalidades incluir primeiro
- como estruturar a arquitetura técnica
- quais tecnologias usar
- como transformar uma ideia em um produto viável
Esse prompt ajuda a resolver esse problema porque ele orienta a IA a entregar:
- um plano de produto completo
- um roadmap de desenvolvimento
- uma arquitetura escalável
- estratégias de crescimento e retenção
Isso reduz muito o tempo necessário para sair de uma ideia inicial para um plano concreto de desenvolvimento.
Como esse prompt pode ser útil⌗
Esse tipo de prompt pode ser útil em várias situações.
1. Criadores de startups e SaaS⌗
Empreendedores que querem lançar um software podem usar o prompt para obter:
- estrutura de um MVP
- lista de funcionalidades essenciais
- modelo de monetização
- arquitetura técnica recomendada
Isso permite validar uma ideia mais rapidamente.
2. Desenvolvedores independentes (Indie Hackers)⌗
Desenvolvedores solo que querem criar um produto digital podem usar esse prompt para:
- organizar o projeto
- definir o stack tecnológico
- planejar o desenvolvimento por etapas
- evitar construir funcionalidades desnecessárias
3. Equipes de produto⌗
Times de produto podem usar esse tipo de prompt como ferramenta de brainstorming estruturado, obtendo:
- sugestões de features
- análise de retenção
- estratégias de growth
- melhorias de UX
4. Pessoas que querem aprender a construir SaaS⌗
Para quem está estudando desenvolvimento de produtos digitais, o prompt pode servir como:
- guia de aprendizado
- exemplo de arquitetura de um SaaS moderno
- modelo de planejamento de produto
Benefícios de usar um prompt estruturado⌗
Um prompt detalhado como esse gera respostas mais úteis porque:
- orienta a IA a responder em formato organizado
- exige decisões técnicas justificadas
- evita respostas superficiais
- produz um plano de execução claro
Isso transforma a IA em uma espécie de consultor técnico e estratégico.
Conclusão⌗
A proposta desse prompt é permitir que qualquer pessoa — desenvolvedor, empreendedor ou estudante — utilize a inteligência artificial para planejar e estruturar a criação de um produto digital complexo, como uma plataforma de automação de SEO.
Ao fornecer instruções claras e um conjunto de entregáveis específicos, o prompt ajuda a transformar uma ideia abstrata em um projeto detalhado e executável, acelerando o processo de criação de softwares e startups.
Prompt para Criar uma Plataforma de SEO
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