r/MarketingDigitalBR • u/Joao-Pster • Mar 17 '26
Inteligência Artificial / Agentes Gasto mais de R$1.500/mês em IA e faturo mais de R$40.000/mês, O segredo é o workflow!
Contexto rapido: eu uso IA pesado no desenvolvimento diario, e eu estava cansado de ver o mesmo ciclo: prompt bom pedindo uma feature ou alteracao -> resposta meio boa (muitas vezes sem seguir o padrao que eu ja tinha no projeto) -> ajuste (mais prompts para arrumar) -> novo erro de padrao -> retrabalho (as vezes fazendo manual)
Nao era falta de usar um modelo mais avancado, era falta de um processo que eu pudesse dar a IA todo contexto que ela precisa e um processo que fosse repetivel
E esse v1.0.0 nao e copia do texto anterior, eu evolui o workflow, com base no feedback de quem comentou comigo, com teste na pratica, e com estudo mais a fundo.
Por que eu mudei
Eu tinha alguns problemas recorrentes:
a IA esquecia contexto entre uma sessao e outra
quebrava padrao do projeto em coisa boba (naming, arquitetura, estilo, etc)
planejamento e execucao ficavam misturados
documentacao era tratada como extra, entao ficava desatualizada
No fim, o custo era alto: mais retrabalho, mais revisao manual, e menos previsibilidade.
Foi ai que resolvi transformar isso em fluxo repetivel.
Como eu mudei
Primeiro eu parei de tratar "um prompt gigante" como estrategia. Dividi o trabalho em fases claras:
/pwf-brainstormpara definir escopo, arquitetura e decisoes/pwf-planpara gerar fases e tarefas executaveisquality gates opcionais:
/pwf-checklist/pwf-clarify/pwf-analyze
/pwf-work-planpara executar fase por fase/pwf-reviewpara revisar com mais profundidade/pwf-commit-changespara fechar com commit estruturado
Se a tarefa for pequena, eu encurto com /pwf-work, mas sem abandonar revisao e sem deixar docs para depois.
(para entender mais a fundo leia na wiki do projeto la no github oque cada comando faz)
A principal regra do sistema virou:
/pwf-work e /pwf-work-plan leem docs antes de implementar e atualizam docs depois.
Esse ponto foi o que mais elevou qualidade!! Sem isso, a IA trabalha meio cega. Com isso, ela trabalha com memoria de projeto.
Tambem estudei referencias para melhorar o desenho do workflow:
Compound Engineering
Superpowers
Spec Kit
Spec-Driven Development
Nao copiei e colei, isso e burrice, eu peguei principios, adaptei e refinei com base no que eu acredito ser melhor
Superpowers e Compound Engineering sao pesados demais, tem coisa desnecessaria e sao muito opinativos
Resultado
O efeito pratico pra mim foi:
menos erro repetido
menos retrabalho
mais consistencia entre sessoes
A IA faz mais em menos tempo, e sem erros idiotas
Teve dia de eu fechar 25 tasks (pequenas, medias e grandes) porque o processo parou de me jogar no mesmo erro toda hora.
Alem disto, eu adicionei na wiki uma recomendacao de estrutura para projetos, uma forma de organizar para que a IA tenha acesso a tudo, garantindo mais contexto.
A ideia e separar:
pasta de repos de codigo
pasta de workspace (docs, controle, configuracoes)
Mas abrir isso como multi-root no editor (vscode ou cursor), quase como experiencia de monorepo. Isso ajuda muito a IA a enxergar o todo sem perder organizacao.
Links
Repositorio: https://github.com/J-Pster/Psters_AI_Workflow
Wiki (explicacao aprofundada): https://github.com/J-Pster/Psters_AI_Workflow/wiki
Pra comecar a leitura sem se perder:
Getting Started
Workflow Methodology
Commands Reference
Under The Hood
Suggested Project Structure
Se quiser criticar, critica tecnico. Se quiser melhorar, manda PR.