Codificação Assistida por IA: Como Criei um MVP de Startup em 30 Dias, Perdi $127 e Descobri o que Realmente Importa

O Problema que Ninguém Queria Resolver

Tenho assistido a fundadores presos no mesmo ciclo doloroso dezenas de vezes. Um investidor de risco faz uma pergunta inocente—“E se a sua taxa de churn diminuir em 2%?”—e de repente a reunião estagna. A resposta do fundador está enterrada em um pesadelo de Excel com 47 abas. Três horas procurando fórmulas. Referências quebradas. Erros circulares que travam todo o modelo.

O padrão era inconfundível: fundadores estavam afogados em planilhas quando deveriam estar pensando em crescimento.

Por isso, decidi testar se a nova tendência de vibe coding—usando IA para prototipar rapidamente—poderia resolver isso. O que aconteceria se eu passasse um mês construindo uma ferramenta de planejamento financeiro usando IA como meu principal parceiro de desenvolvimento? Não sou um programador moderno (meu último código sério foi há duas décadas), mas estou confortável em admitir o que não sei e aprender rápido.

O que descobri em 30 dias desafiaria tudo que achava que sabia sobre prototipagem rápida.

O Sonho vs. A Realidade

O dia 1 foi eletrizante. Imaginei um cockpit financeiro elegante: alimentado por IA, sincronizado com QuickBooks, planejamento de cenários incluído, exportações prontas para investidores em segundos. Estimativa de prazo? Três semanas até MVP. Estava confiante.

Estava também completamente errado.

As primeiras lições vieram rápidas e caras. Quando alimentava a IA com múltiplas instruções simultaneamente—“Adicionar modo escuro,” “Corrigir o bug,” “Melhorar desempenho”—ela não as processava sequencialmente. Em vez disso, ela congelava, ficava confusa, e criava uma versão Frankenstein que não realizava nenhuma das três tarefas. Esse erro único me custou seis rollback, três horas desperdiçadas, e $23 créditos de computação.

A complexidade da UI destruiu minha segunda suposição. Um pedido simples—“Adicionar modo noturno”—disparou 47 mudanças separadas. O resultado: texto branco em fundo branco, botões invisíveis, uma falha completa na interface. Corrigir incompatibilidades de fonte e fundo consumiu mais três dias.

O verdadeiro avanço veio quando parei de dizer coisas vagas como “tornar mais intuitivo” e comecei a ser cirúrgico nas instruções. Em vez de “melhorar o dashboard,” aprendi a dizer: “Alterar a cor do botão Calcular para #0066CC, aumentar a fonte para 16px, adicionar padding de 8px.” Precisão eliminou desperdício.

A Jornada Caríssima: Quando IA Encontrou Matemática Financeira

Na segunda semana, tinha gasto $93 em créditos no Replit. O gasto acelerava, não desacelerava. Cada iteração consumia de $2 a $5 dependendo da complexidade. O padrão era claro: iteração rápida estava consumindo meu orçamento vivo.

Mas a crise real chegou quando descobri que os cálculos financeiros da IA estavam errados em 20%. O custo de aquisição de cliente de um fundador mostrava $47 quando deveria ser $58,75. Esse erro poderia ter destruído uma apresentação de Série A.

A causa? Dei instruções vagas à IA e deixei que ela fizesse suposições sobre a metodologia. Quando pedi para “calcular LTV,” ela interpretava variáveis de forma inconsistente—às vezes usando churn mensal, às vezes churn anual, às vezes inventando seu próprio cálculo completamente.

Passei seis horas depurando uma única fórmula. A correção exigiu abandonar a linguagem natural por precisão cirúrgica:

Em vez de: “Calcular LTV”

Tive que escrever: “Calcular LTV como (Receita Média por Usuário × Margem Bruta) / Taxa de Churn Mensal onde ARPU = Receita Total MRR / Clientes Ativos; Margem Bruta = (Receita - COGS) / Receita; Churn Mensal = Clientes Cancelados neste Mês / Clientes Ativos no Início do Mês. Mostre seu trabalho passo a passo.”

Essa especificidade mudou tudo. A partir daí, a IA acertou sempre.

O Ponto de Virada: Ouvir os Usuários Realmente Funciona

Após três semanas, tinha três testadores e dois modelos financeiros completos. O feedback foi brutalmente humilhante.

Um fundador destrinchou toda a complexidade com uma única frase: “Não quero outro construtor de modelos financeiros. Quero apenas perguntar ‘como posso estender a runway em 3 meses?’ e receber uma resposta.”

Eu tinha construído o produto errado.

Toda a proposta de valor virou de ferramenta para conselheiro. Em vez de uma fábrica de planilhas, os fundadores queriam validação—alguém que dissesse se seus números faziam sentido, apontasse suposições irreais, sugerisse melhorias e respondesse perguntas “e se” em tempo real.

Essa percepção chegou no dia 21. Restavam nove dias para reconstruir.

O Problema de Escalar: Quando o Vibe Coding Chega aos Seus Limites

Nem tudo sobrevive a essa abordagem. Quando fundadores perguntaram “Você consegue sincronizar com QuickBooks?”, descobri a dura verdade: fluxos OAuth 2.0, validação de webhooks, mapeamento de dados, gerenciamento de limites de taxa, lógica de atualização de tokens—isso não é território de vibe coding. É trabalho de desenvolvimento profissional.

Escolhi TypeScript achando que era a melhor prática moderna. Acontece que, quando você não conhece bem uma linguagem, paga um imposto de aprendizado em tempo de depuração. Gastar duas horas corrigindo um problema de tipos em TypeScript (Tipo ‘number | undefined’ não atribuível ao tipo ‘number’) me lembrou que escolher uma linguagem que você entende é melhor do que a moda.

O botão de rollback virou sagrado. Usei-o 73 vezes em 30 dias. No dia 27, quebrei todo o sistema tentando adicionar “valores padrão inteligentes”—cálculos corrompidos, funcionalidade de exportação, autenticação de usuário, tudo. Em vez de passar horas depurando, um clique restaurou a estabilidade.

Às vezes, o melhor código é aquele que você não escreve.

Os Números: Validação em Sua Forma Mais Pura

Após 30 dias:

Métricas de desenvolvimento: $127 gastei, 3.500 linhas de código (principalmente geradas por IA), 73 rollbacks, uma linguagem de programação aprendida com dor

Aquisição de usuários: 23 fundadores interessados, 12 inscrições reais, 3 onboarding completos, 1 que realmente pagou

Aquele fundador que ofereceu $50/mês? Esse virou a única métrica que importava.

A dura realidade: criar algo que as pessoas acham interessante difere drasticamente de criar algo que as pessoas usam. Meu funil de conversão foi: 23 interessados → 2 engajados → 0 onboarding completo. Até aquele último pivô, que atraiu o fundador que disse: “Essa é a primeira vez que entendi minha unit economics sem um diploma de finanças.”

O Que o Vibe Coding Realmente Permite (E O Que Não Permite)

Onde se destaca:

• Protótipo rápido (ideia a MVP testável em duas semanas)
• Baixos requisitos de capital inicial ($127 versus $20K para desenvolvedores)
• Ciclos rápidos de falha (tente, quebre, rollback, aprenda em minutos)
• Geração de boilerplate e padrões padrão
• Sem complexidade de contratação

Onde desmorona:

• Cálculos de precisão que exigem metodologia consistente
• Integrações de API empresarial com OAuth e webhooks
• Arquitetura de segurança multi-inquilino
• Processamento de jobs em background para sincronização de dados
• Fórmulas financeiras complexas (análise de cohort, cálculos de NPV)
• Recursos de colaboração em tempo real

O momento de graduação chega quando você tem 10+ clientes pagando que solicitam recursos que o vibe coding, fundamentalmente, não consegue entregar.

O Que Eu Faria de Forma Diferente (E O Que Eu Pularia)

Se eu começasse de novo amanhã, entrevistaria 50 fundadores antes de escrever uma única linha de código. Não 5. Não 10. Cinquenta. Perguntaria o que demora mais para atualizar, quais perguntas os investidores sempre fazem, pelo que eles realmente pagariam. Isso teria economizado duas semanas e esforço desperdiçado.

Escolheria Python em vez de TypeScript. Estabeleceria um orçamento rígido de créditos. Construiria primeiro o processo manual antes de automatizar qualquer coisa. Pularia o modo noturno que ninguém pediu, a UI perfeita que ninguém se importava, e as promessas de integração que não podiam ser cumpridas.

Mais importante, entenderia essa verdade desde o dia 1: conversar com clientes potenciais não é um passo para construir—é a base de construir.

O Caminho Restante

A próxima fase não é sobre vibe coding tudo de uma vez. É sobre validação por liberação incremental.

Fase 1 $200 semana 5-8(: Construtor manual de modelos financeiros + conselheiro de IA para validar suposições + planejamento de cenários básico + funcionalidade de exportação. Meta: 10 clientes pagantes.

Fase 2 )semana 9-24(: Se a validação funcionar, contratar desenvolvedores fintech experientes para construir integrações reais, segurança empresarial, infraestrutura de escalabilidade. Orçamento: $50K-100K.

A missão permanece a mesma: eliminar o modelo financeiro de 47 abas do Excel. Todo fundador merece dashboards em tempo real, explicações de IA para números, planejamento de cenários em segundos, exportações prontas para investidores instantaneamente.

A jornada continua. Mas desta vez, com fundadores reais guiando a direção, ao invés de suposições minhas dirigindo o produto.

A vantagem de fazer esse quebra-cabeça estilo crossword por 30 dias? Aprendi que velocidade sem direção é apenas fracasso caro. Precisão vence volume. Usuários vencem suposições. E às vezes, a melhor validação é um fundador disposto a pagar.