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Processo

Como eu projeto com IA

Um lugar só onde pesquisa, decisões, protótipo e hand-off ficam em sincronia. O núcleo não muda. As ferramentas melhoram toda semana.

Um retrato · outubro de 2026

É assim que eu trabalho em outubro de 2026. As coisas andam rápido por aqui, então, quando você ler isto, parte já pode ter mudado.

Atualizado
outubro de 2026
Onde
Meu projeto atual, como o único designer
Framework
Nosso framework interno de design com IA: VS Code, Claude Code, assistentes de IA e um design system
Também
Miro para o discovery, documentos compartilhados para o texto

De onde eu venho

Mais de 25 anos de design me ensinaram o que não pular: pesquisa, fluxos, wireframes, design visual e um hand-off cuidadoso, sem abrir mão da rapidez e da agilidade que a era da IA nos dá.

O que a IA mudou é como as partes ficam conectadas. Tudo o que aprendo sobre uma feature se acumula num lugar só, do primeiro pedido ao hand-off, em vez de ficar na minha cabeça e em conversas de chat. O que não mudou: quem decide são as pessoas. A IA rascunha, eu decido, e reviso tudo antes de um stakeholder ver.

Tudo anda junto

As etapas abaixo têm uma ordem, mas o trabalho não espera por ela.

Num mesmo dia, a matriz, os logs, o protótipo e as perguntas estão todos andando, e uma mudança num deles chega aos outros.

Pessoas

  • Levantar até Resolver: Reuniões e perguntas com o time, o cliente e os usuários (quando temos acesso) para entender o escopo
  • Levantar até Mapear: Minha primeira leitura, validada com os dev leads
  • Prototipar até Resolver: O cliente testa o protótipo. Quando temos acesso, os usuários também podem testar.
  • Entregar: Reunião de hand‑off
  • Acompanhar: Dúvidas do time durante o desenvolvimento

Documentos

  • Levantar até Acompanhar: Base de conhecimento da aplicação: as regras do produto (por Leitor da base de conhecimento e Sincronização da base de conhecimento)
  • Levantar até Entregar: Base de conhecimento da feature: a matriz, os logs e as atas, uma pasta por feature (por Acompanhamento de features)
  • Levantar: Pedidos de todas as fontes (por Acompanhamento de features)
  • Levantar até Resolver: Matriz CSD: o que sabemos, supomos e ainda falta perguntar (por Acompanhamento de features)
  • Mapear até Entregar: Log de decisões e log de design, reunião a reunião (por Acompanhamento de features)
  • Prototipar até Entregar: What’s New e Dev and QA, escritos a partir da base de conhecimento da feature quando já existe protótipo (por Assistente de hand-off e Acompanhamento de features)
  • Acompanhar: Páginas de ajuda, atualizadas com IA a partir dos documentos (por Leitor da base de conhecimento)

Mapear até Acompanhar: Sempre em sincronia: mude um, o resto acompanha

Protótipo

  • Levantar até Validar: Fluxos e rabiscoframes, no Miro
  • Prototipar até Entregar: Documentos interativos no painel do próprio protótipo: passo a passos clicáveis, a visão de workflow e os mapas (por Assistente de hand-off e Acompanhamento de features)
  • Prototipar até Acompanhar: Protótipo de alta fidelidade em HTML, CSS e JavaScript, com cópias dos componentes do produto (por Leitor da base de conhecimento, Page tracer, Paridade visual, UX writing do produto, UI Inspector e Acompanhamento de features)
  • Resolver: Perguntas presas na tela (por Assistente de hand-off e Acompanhamento de features)
  • Acompanhar: UI review com base no protótipo; tickets quando necessário (por UI Inspector)

Meus assistentes de IA

  • Levantar até Entregar: Acompanhamento de features monta a base de conhecimento da feature e mantém a matriz e os logs em sincronia
  • Levantar até Acompanhar: Leitor da base de conhecimento leva as regras da aplicação para todo protótipo
  • Prototipar: Page tracer rascunha páginas reais
  • Prototipar: Paridade visual lê os estilos do código da aplicação
  • Resolver até Entregar: Acompanhamento de features aplica cada resposta dos pins ao protótipo e a todos os documentos
  • Resolver: UX writing do produto escreve e revisa os textos da interface
  • Prototipar até Entregar: Assistente de hand-off transforma a base de conhecimento da feature nos documentos interativos e nas perguntas presas na tela, com fluxos clicáveis
  • Prototipar até Acompanhar: UI Inspector transforma cada ajuste em prompt
  • Acompanhar: Sincronização da base de conhecimento alimenta a base da aplicação, quando eu peço

Engenharia

  • Entregar até Acompanhar: User stories, casos de teste e planejamento a partir dos documentos. Depois, o desenvolvimento.

As páginas de ajuda atualizadas alimentam a base de conhecimento da aplicação para a próxima feature (por Sincronização da base de conhecimento)

O cliente entra nas primeiras reuniões, a engenharia na minha primeira leitura, e eu continuo depois do hand-off. Por baixo de tudo, meus assistentes de IA mantêm documentos e protótipo em sincronia; as letras ligam cada um ao que ele produz. Clique em qualquer item para ver tudo o que está ligado a ele.

As sete etapas

  1. 01

    Levantar

    Todo pedido, de toda fonte. Começo pelo pedido, onde quer que ele esteja: tickets, specs, documentos compartilhados, atas, conversas no Slack e a base de conhecimento da aplicação. Logo no começo, também faço reuniões com o cliente (e com usuários, quando temos acesso) para tirar dúvidas e entender melhor o escopo. Depois levo a minha primeira leitura para os dev leads: matriz CSD, fluxos e rabiscoframes no Miro. Passamos por tudo juntos e listamos as perguntas. Eles sabem o que o sistema já faz, então muita dúvida vira certeza ali mesmo.

    Onde a IA ajuda Coloco as fontes no framework por prompt, inclusive os fluxos do Miro, como imagens. O acompanhamento de features as guarda na base de conhecimento da feature, e o leitor da base de conhecimento traz as regras da aplicação.

  2. 02

    Mapear

    O que sabemos, o que supomos e o que ainda falta perguntar. A primeira coisa que crio não é uma tela. É uma matriz de certezas, suposições e dúvidas, que vou preenchendo nessas reuniões até o escopo ficar claro. Ao lado dela, um log de decisões e um log de design crescem reunião a reunião: cada mudança visual, e quem pediu.

    Onde a IA ajuda Um assistente de acompanhamento de features que escrevi cria os três documentos e leva cada nova decisão para todos eles, para que nunca se desencontrem.

    C

    Certezas

    Alguém decidiu.

    Uma visualização salva guarda os filtros e a ordem da lista.
    Qualquer pessoa pode salvar as próprias visualizações.

    S

    Suposições

    Eu acredito e defenderia. Ninguém decidiu.

    Cada lista precisa de uma visualização padrão.
    As equipes vão querer compartilhar as visualizações salvas entre si.

    Pode virar certeza ou dúvida

    D

    Dúvidas

    Ninguém respondeu ainda.

    Quem pode editar uma visualização que outra pessoa compartilhou?
    Apagar uma visualização compartilhada apaga para todo mundo?

    Era certeza, até uma reunião reabrir

    As colunas são estados, não gavetas. Os cards de exemplo são inventados, sobre uma feature fictícia de visualizações salvas (os filtros e a ordem de uma lista, guardados para reabrir depois), para mostrar como a matriz funciona.
  3. 03

    Validar

    Validado com pessoas antes de alguém construir. Levo a matriz para entrevistas e reuniões com o time interno e com o cliente, em inglês, ou resolvo pontos offline no Slack. Um card muda de lugar quando a resposta muda: basta um stakeholder para uma certeza voltar a ser dúvida.

    Onde a IA ajuda Devolvo as atas por prompt, e elas atualizam a matriz e os logs.

  4. 04

    Prototipar

    Alta fidelidade, feito a partir do próprio produto. Assim que um escopo mínimo fica claro, monto um protótipo interativo com os componentes do design system, reconstruídos a partir da aplicação real. A construção também consulta a base de conhecimento da aplicação, então o protótipo segue as regras da aplicação como um todo, não só as da feature. Todo protótipo é interativo e publicado num endereço privado. Times diferentes testam remotamente, no próprio navegador, e mandam feedback antes do desenvolvimento, não como retrabalho para os devs. Quando temos acesso, os usuários também testam.

    Onde a IA ajuda O protótipo lê duas bases de conhecimento: a da feature, que o acompanhamento de features mantém desde o primeiro dia, e a da aplicação, que o meu leitor da base de conhecimento leva a todo protótipo.

  5. 05

    Resolver

    Perguntas respondidas onde o problema está. As perguntas nascem de um assistente de hand-off que escrevi: ele transforma cada ponto em aberto numa pergunta e a prende no próprio protótipo, no botão ou campo a que se refere, com o motivo e um papel responsável. Depois conduzo as reuniões internas e com o cliente por esses pins, anoto as respostas ali mesmo e peço ao acompanhamento de features que as aplique ao protótipo e a todos os documentos. As perguntas respondidas ficam no quadro até o protótipo mostrar a resposta, e depois vão para o histórico.

    Onde a IA ajuda A IA rascunha o texto. Eu reescrevo cada pergunta até dar para ler em voz alta, e ela sempre cita um papel, nunca uma pessoa.

  6. 06

    Entregar

    Documentos que vivem junto do protótipo. O painel Docs do protótipo reúne três. O What’s New é um tour para os stakeholders que começa por quem pode fazer o quê em cada tela. O Dev and QA é a spec completa que a engenharia e o QA usam no dia a dia. O mesmo assistente escreve os dois. O terceiro é a matriz CSD. Eles se regeneram conforme as decisões chegam, então, quando mudo uma regra ou uma tela, nada fica para trás. E todo procedimento neles é um passo a passo clicável: cada passo abre o protótipo onde ele acontece, logado com aquele papel e exatamente no estado de que precisa, com um marcador Click here sobre o que apertar. O documento guarda o seu lugar de leitura enquanto você avança. Os mesmos passos também viram imagem, um mapa do protótipo e as regras da feature em diagramas, e todo tópico abre com uma linha In short. Uma checagem roda sobre o conjunto inteiro antes de qualquer coisa sair.

    Onde a IA ajuda A engenharia transforma esses documentos em user stories, casos de teste e planejamento para o desenvolvimento (o documento de requisitos).

  7. 07

    Acompanhar

    O trabalho não para no hand-off. Enquanto a engenharia desenvolve, tiro as dúvidas do time, faço UI review conforme cada parte fica pronta e abro tickets quando precisa. Às vezes entramos pontualmente em algo que faltou no hand-off, mas, com a IA, isso ficou raro. No fim, atualizo as páginas de ajuda do produto de acordo com o que o time construiu.

    Onde a IA ajuda A IA lê os documentos da feature e rascunha as mudanças nas páginas de ajuda, e eu reviso antes de entrarem. Depois que elas entram, peço à sincronização da base de conhecimento que as leve para a base de conhecimento da aplicação, então a próxima feature já começa delas.

No projeto todo

De maio a outubro de 2026, o período em que estou no meu projeto atual como o único designer.

  • 400+mudanças de design registradas em mais de 15 features, a maioria com quem pediu declarado na fonte
  • 25+reversões de uma regra definida, registradas em vez de sobrescritas em silêncio; quase todas apontam para a entrada que derrubaram

Contado a partir dos logs de design do projeto por um script de métricas que escrevi, que também lê o histórico do git e as perguntas abertas. Não medi o tempo economizado, então não declaro nenhum.

O design system

Todo protótipo tem a cara da aplicação real porque eu o monto a partir dela.

Estou reconstruindo os componentes do produto dentro do framework: mais de 30 até agora, de tabelas, drawers e pickers a filtros e navegação. É essa biblioteca que deixa rápido montar um protótipo de alta fidelidade, consistente de uma feature para a outra. É também por causa dela que o cliente testa algo que se comporta como o produto. Quando uma feature parte de uma tela que já existe, o page tracer que criei me ajuda a recriar essa página a partir da URL, já no formato dos protótipos e com os componentes do design system. Ele adianta boa parte do trabalho, mas ainda faço ajustes pontuais até chegar ao resultado final.

Assistentes de IA que criei

Trabalho no VS Code com o Claude Code, o agente de programação com IA da Anthropic, que lê, escreve e altera os protótipos e os documentos. Os assistentes abaixo rodam dentro do framework de design com IA que o nosso time de design criou para si, com skills e agentes próprios. Criamos o nosso em vez de adotar uma ferramenta pronta, por cinco motivos:

  • Consistência. Todo protótipo parte dos mesmos componentes e regras, então todos têm a mesma cara e o mesmo comportamento. Isso vale em todo projeto.
  • Um jeito só de construir, qualquer que seja a stack. Um protótipo nunca depende do código de um produto: é HTML, CSS e JavaScript, montado do mesmo jeito em todo projeto, seja qual for a tecnologia do produto.
  • Confidencialidade. Sob NDA, o material do cliente fica em ferramentas que controlamos.
  • As ferramentas prontas não deram conta. As que testamos não foram bem nos primeiros testes.
  • Nós mesmos evoluímos o framework. O time de design cria plugins e melhorias por vibe coding, e os desenvolvedores revisam cada mudança antes de ela entrar no framework que o time usa. O UI Inspector nasceu assim.

O framework é um trabalho do time. Estes assistentes são meus.

  • Acompanhamento de features

    Monta a base de conhecimento da feature no primeiro dia (a matriz, o log de decisões e o log de design), mantém os três em sincronia e leva as respostas das perguntas presas na tela para o protótipo e todos os documentos.

  • Leitor da base de conhecimento

    Leva as regras da aplicação a todo protótipo e página de ajuda, para que as telas novas respeitem os papéis e as regras que já existem.

  • Sincronização da base de conhecimento

    Quando eu peço, no acompanhamento, lê o que mudou nas páginas de ajuda e alimenta a base de conhecimento da aplicação.

  • Assistente de hand-off

    Quando já existe protótipo, transforma a base de conhecimento da feature nas documentações What’s New e Dev and QA, com uma matriz de acesso para cada tela, faz dos pontos em aberto perguntas presas na tela e leva cada passo de fluxo a abrir o protótipo exatamente no estado que descreve, apertando os próprios botões do protótipo.

    Case: do meu projeto para o time inteiro 

  • Page tracer

    Transforma uma página real num primeiro rascunho de protótipo a partir da URL, com os componentes e estilos que o design system já tem. Rápido por padrão, medido quando pedido.

    Case: ensinando um agente a ver como designer 

  • Paridade visual

    Lê os estilos do produto direto do código-fonte (cores, cantos, bordas, espaçamentos, tipografia e tamanhos), para que cada componente reconstruído e cada tela copiada fiquem idênticos à aplicação.

  • UX writing do produto

    Escreve e revisa cada texto de interface, de rótulos e tooltips a erros e estados vazios, seguindo as diretrizes de escrita e o vocabulário que a aplicação já usa.

  • UI Inspector

    Um inspetor e editor de estilos para protótipos que transforma cada ajuste em prompt.

    Case: UI Inspector 

Para onde vai

As etapas não mudaram desde que entrei neste projeto. Os assistentes por trás delas melhoram toda semana, e alguns já são usados pelo time de design inteiro. Hoje, as respostas anotadas numa reunião ainda precisam de um passo de exportação, porque ficam guardadas no navegador de quem anotou. Quero guardá-las onde o time inteiro veja. E, depois do lançamento, quero contar as perguntas que a engenharia traz de volta, para medir o que o hand-off ainda deixa passar.