Sumários
Acompanhamento do Projeto: Desenvolvimento dos Prototipos Funcionais em FIGMA
19 Janeiro 2026, 18:00 • Pedro Sousa Romano
Acompanhamento do Projeto: Desenvolvimento dos Prototipos Funcionais em FIGMA
Introdução; Experiência de Utilizador; Maquetes e Protótipos Funcionais; FIGMA
14 Janeiro 2026, 18:00 • Pedro Sousa Romano
Introdução; Experiência de Utilizador; Maquetes e Protótipos Funcionais; FIGMA
Post-Mortem e Transição para Alta Complexidade
3 Dezembro 2025, 14:00 • Paulo Jorge Lopes Gaudêncio
Contexto e Desenvolvimento: Considerando que a aula formal foi cancelada para trabalho autónomo (conforme indicado no PDF da Sessão 8), o foco deste período foi o "Post-Mortem" do Projecto 2. As equipas foram incentivadas a analisar o que correu bem e mal nos seus rituais ágeis e a começar a "limpar o palato" para o desafio superior do Projecto 2 (IA Nativa e Multi-Agentes). Foi uma semana de transição estratégica.
Tópicos Principais:
Análise Retrospectiva: Avaliação interna da performance da equipa e da eficácia das ferramentas de Vibe Coding utilizadas.
Ideação de Alta Complexidade: Início da pesquisa para o Projecto 2, focando em problemas que exigem multi-agentes e não apenas um chat simples.
Limpeza de Backlog: Organização das pastas de projeto e documentação final para fecho de nota da primeira fase.
Conceitos-Chave:
Continuous Improvement: Aplicar as aprendizagens de gestão de equipa do primeiro mês para evitar erros na segunda fase.
AI Native Thinking: Começar a pensar em soluções onde a IA é o motor e não apenas um extra.
Objetivos de Aprendizagem:
Autoavaliação crítica do trabalho desenvolvido.
Preparar o mindset para a stack Google (Stitch/Gemini) que seria introduzida na sessão seguinte.
Finalização, Apresentação e Feedback de Mercado
26 Novembro 2025, 14:00 • Paulo Jorge Lopes Gaudêncio
Contexto e Desenvolvimento: Esta sessão marcou o culminar do Projecto 2. Embora tenha sido o dia do Pitch, a primeira parte da sessão foi focada no refinamento final ("last-minute polish"). As equipas testaram as suas demos em ambiente real perante o professor e convidados, recebendo feedback imediato sobre a viabilidade comercial e a clareza da proposta de valor. Foi uma aula de "ajuste fino" da narrativa de venda do produto.
Tópicos Principais:
Ensaio de Pitch: Refinamento da comunicação verbal e visual para garantir que o problema e a solução de IA são claros em 10 minutos.
Demo Day: Demonstração em tempo real das aplicações SaaS desenvolvidas, focando na "User Journey" sem interrupções.
Q&A de Mercado: Discussão com convidados sobre o posicionamento dos produtos no ecossistema atual de IA.
Conceitos-Chave:
Product Storytelling: A arte de contar a história do produto através do problema do utilizador.
Feedback Loop: Incorporação imediata de críticas construtivas para futuras iterações (especialmente para o Projecto 2).
Objetivos de Aprendizagem:
Comunicar valor técnico para uma audiência não-técnica.
Demonstrar a integração funcional de IA, Frontend e Backend de forma fluida.
Trabalho Autónomo (TA):
Submissão final do código no GitHub e atualização do PRD final com todas as métricas e lições aprendidas durante o desenvolvimento.
Acompanhamento Técnico e Iteração de Produto
19 Novembro 2025, 14:00 • Paulo Jorge Lopes Gaudêncio
Esta sessão foi inteiramente dedicada ao "Coaching" das equipas no meio do ciclo de desenvolvimento do Projecto 2. Após a definição do MVP e as primeiras integrações, o foco mudou para a resolução de bloqueios técnicos (bugs) e o refinamento da experiência do utilizador. Foi o momento de garantir que a "vibe" do código estava alinhada com os requisitos de negócio definidos no PRD, assegurando que as equipas não se desviassem do valor core do produto.
Tópicos Principais:
Troubleshooting de Integrações: Apoio na resolução de falhas entre Antigravity, Supabase e automações no Make.com.
Refinamento de UI/UX: Ajustes estéticos e de navegação para garantir que o dashboard fosse intuitivo para o utilizador final.
Gestão de Dívida Técnica: Identificação de funcionalidades "desejáveis" que poderiam comprometer a entrega do MVP e decisão de as mover para o backlog futuro.
Conceitos-Chave:
Edge Cases: Identificação de situações em que a IA ou o fluxo de dados poderia falhar (ex: inputs inesperados do utilizador).
Melhoria de Produto: A transição de um protótipo funcional para algo que parece um produto acabado e profissional.
Objetivos de Aprendizagem:
Dominar a resolução de problemas complexos de integração end-to-end.
Aprender a priorizar a estabilidade do sistema em detrimento de novas features de última hora.
Trabalho Autónomo (TA):
Finalizar a lógica principal de backend e garantir que a base de dados (Supabase) está a registar corretamente todas as interações da IA.