O ChatGPT não era suposto fazer parte do fim de semana. O fundador tinha um esboço, dois dias livres e nenhum orçamento para programadores. Ainda assim, usando o ChatGPT como gerador de prompts e apoiando-se em alguns truques de software bem colocados, ele enviou um MVP em 48 horas e integrou 23 utilizadores beta pagantes. Não foi sorte. Foi precisão com os Modelos de Linguagem, tratando a Inteligência Artificial como um parceiro em foco, não como uma palavra da moda.

Como o ChatGPT tomou conta do quadro branco

O fundador já tinha tentado antes: notas adesivas, quadros Figma, sprints meio cozinhados. Todos caíram sob o mesmo peso - nenhuma especificação clara. O ChatGPT inverteu isso. Ao escrever prompts estruturados, o fundador recebeu de volta resumos de produtos, esboços de APIs e até mesmo tabelas de tarefas prontas para o Notion.

Exemplo de prompt:
Contexto: Fundador de SaaS em fase inicial com um fim de semana para construir o MVP.
Tarefa: Gerar uma lista de pendências de recursos com rótulos de prioridade claros.
Restrições: ≤12 recursos, rotular como Deve/Superficialmente/Poderia, excluir palavras vagas.
Saída: Tabela: Caraterística | Prioridade | Esforço (horas) | Proprietário (se individual).

O resultado tornou-se o backlog de trabalho. Em vez de andar a saltar entre ferramentas, ele tinha um mapa concreto.

Prompts do ChatGPT que aceleraram a codificação

Uma vez que os recursos foram bloqueados, o próximo obstáculo foi a estrutura de código. O ChatGPT gerou ficheiros iniciais em minutos. Nada de copiar e colar, mas módulos claros que o fundador podia colocar no seu editor.

Exemplo de prompt:
Contexto: Fundador solitário, pilha Python + FastAPI.
Tarefa: Scaffold endpoints para registo/login de utilizadores e CRUD para "Projectos".
Restrições: Apenas FastAPI, SQLAlchemy; excluir bibliotecas auth extras.
Saída: Árvore de pastas com arquivos Python, cada um com stubs de função e docstrings.

Essa estrutura foi mais rápida do que puxar o boilerplate do GitHub. Duas horas economizadas, apenas cortando o tempo de "por onde eu começo?".

ChatGPT como um Copy Desk para Onboarding

O produto não venderia se os utilizadores não o conseguissem entender. O fundador usou o Prompt Generator novamente - desta vez para e-mails e dicas de ferramentas de integração.

Exemplo de prompt:
Contexto: SaaS para pequenas agências, plano inicial de $29/mês.
Tarefa: Escrever uma sequência de emails de integração (3 mensagens).
Restrições: Tom de conversa, <120 palavras cada, sem "revolucionar" ou clichês de IA.
Saída: Tabela: Dia | Assunto | Corpo do email.

Os emails foram carregados na ferramenta em uma hora. Cliques do primeiro lote: 46%.

Números que realmente importam

Antes do ChatGPT: seis semanas de tempo estimado de desenvolvimento, $5-10k em custos freelance, nada validado.
Depois do ChatGPT: 48 horas, <$100 de gastos infra, 23 utilizadores beta pagaram $29 cada. $667 MRR de um sprint de fim de semana.

Tabela antiga vs nova

Métrica

Abordagem antiga

Com o gerador de prompts do ChatGPT

Velocidade

6 semanas

48 horas

Erros

Frequentes, pouco claros

Reduzidos através de avisos estruturados

Custo

Orçamento de desenvolvimento de $5-10k

<$100 infra

Stress

Bloqueadores constantes

Próximos passos claros a cada hora

Validação

Nenhum

23 utilizadores beta pagantes

Chatronix: O atalho multi-modelo

A meio do processo, o fundador deparou-se com outra barreira: a comparação. A lista de pendências do ChatGPT era melhor do que o que o Claude ou o Gemini sugeriam? Saltar entre separadores era complicado. Foi aí que o Chatronix entrou em cena.

Ele carregou o mesmo prompt no Chatronix - e, numa conversa, viu resultados do ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Perplexity AI e DeepSeek. Dez execuções livres foram suficientes para testar todas as suposições.

As caraterísticas que se sobrepunham nos modelos iam diretamente para a construção. Os casos anómalos eram estacionados. O Modo Turbo fundiu seis respostas numa Resposta Perfeita, o que reduziu o tempo de reescrita para metade.

O ponto alto: Biblioteca de prompts. Em vez de redigitar, o fundador salvou prompts de trabalho, marcou-os como "MVP Build" e os relançou com um clique. Os favoritos mantinham os prompts de backlog e a cópia de integração à mão.

Experimenteda mesma forma aqui: Chatronix

Prompt completo para o plano de lançamento do MVP

Aqui está o prompt exato que um engenheiro de prompt profissional entregaria a um fundador que está fazendo uma construção de fim de semana.

Contexto: Fundador de SaaS a solo, 48 horas para entregar o MVP aos primeiros utilizadores beta.
Inputs/Artifacts: Resumo da ideia (2 frases), persona alvo (1 frase), pilha de tecnologia (lista).
Função: Agir como gestor de produto sénior + líder técnico.
Tarefa: Construir um plano de lançamento de 48 horas com backlog de recursos, marcos de codificação, scripts de teste e pontos de contato de integração do usuário.
Restrições: Limitar as caraterísticas a ≤12; blocos de tempo ≤6 horas; manter a linguagem clara e focada na tarefa; excluir clichés; assumir que não há equipa externa.
Estilo/Voz: Estruturado, conciso, acionável. Nada de tretas.
Esquema de saída: Tabela com colunas - Bloco de horas | Tarefa | Produto | Ferramenta/estrutura | Critérios de aceitação.
Critérios de aceitação: Cada entrega deve ser testável (por exemplo, "O ponto final de registo é executado no Postman", "O e-mail de integração é apresentado corretamente no Gmail").
Pós-processo: Gerar uma lista de verificação para o fundador marcar o progresso; assinalar qualquer tarefa com mais de 6 horas.

Esta pergunta não gera "ideias" vagas. Produz um plano minuto a minuto que os fundadores podem executar.

Porque é que isto funciona

Não foi "magia de IA". Era disciplina através de prompts. O ChatGPT tornou-se o cofundador, mas apenas porque o fundador o pediu como um profissional - contexto, restrições, esquema de saída.

Em dois dias, o MVP foi lançado. Os utilizadores pagos aderiram. A prova foi lançada. Para um fundador, isso não é um exagero. É sobrevivência.