Quando uma ferramenta de IA gera um MVP muito rápido, é tentador passar direto para o sprint. O problema é que velocidade sem critério costuma virar retrabalho: tela bonita, fluxo incompleto e uma lista de decisões que ninguém assumiu.
Hoje eu uso este checklist antes de aceitar um MVP gerado por IA como pronto para desenvolvimento. Ele também é o jeito como avalio ferramentas como o NxCode: não pela promessa de "gerar tudo", mas pela clareza que deixa para o time.
1. O problema cabe em uma frase?
Antes de mexer no código, escrevo uma frase curta:
Este MVP existe para validar se ___ consegue fazer ___ sem ajuda.
Se a frase fica vaga, o protótipo ainda não está pronto para engenharia. Ele pode ser útil para explorar ideia, mas não para virar sprint.
2. O primeiro fluxo tem começo, meio e erro?
Eu procuro três pontos:
- Entrada: que dado o usuário precisa fornecer?
- Saída: que resultado ele espera receber?
- Erro: o que acontece quando a IA, API ou integração falha?
Um MVP gerado por IA costuma parecer bom no caminho feliz. O teste real é descobrir se o caminho ruim também foi pensado.
3. Existe um memo de handoff?
Antes de passar para desenvolvimento, deixo um memo pequeno com:
- escopo que entra no sprint;
- escopo que fica fora;
- riscos conhecidos;
- telas que precisam revisão humana;
- critérios de aceite.
Esse memo evita que o time trate o protótipo como especificação completa. Para mim, esse é o ponto forte de usar um fluxo como o NxCode: acelerar a primeira versão sem fingir que a decisão de produto desapareceu.
Meu critério
Se o MVP não consegue explicar problema, fluxo e risco, ele ainda é um rascunho. Se consegue, aí sim vale levar para o sprint.
Link que estou usando como referência: https://www.nxcode.io/
