Eu parei de perguntar se um MVP gerado por IA "parece bom". Essa pergunta aprova coisa demais.
O que eu reviso agora e se o prototipo cria uma falsa sensacao de prontidao. Quando testo um fluxo no NxCode, passo por tres checagens antes de transformar aquilo em tarefa de sprint.
1. Tela inicial bonita sem tela de prova
Se a primeira tela esta organizada, mas eu ainda nao consigo apontar qual tela prova que o trabalho acontece, o MVP nao esta pronto.
Num fluxo de intake, a tela de prova precisa deixar visivel:
- responsavel
- proxima acao
- prazo
- status
Sem isso, ainda e material de apresentacao.
2. Fluxo feliz sem rota de recuperacao
Eu procuro um erro comum:
- sem responsavel
- sem prazo
- lead duplicado
- item travado aguardando aprovacao
Se o prototipo so funciona quando tudo da certo, ele ainda nao aguenta um sprint.
3. Modelo grande demais antes de ganhar confianca
A primeira versao nao precisa de tudo. Precisa de um nucleo minimo em que o time confie no primeiro dia.
Minha base costuma ser:
- origem
- responsavel
- prioridade
- prazo
- nota curta
Quando aparecem analytics, permissoes, relatorios e configuracoes antes desse nucleo estar convincente, o MVP esta vendendo maturidade que ainda nao existe.
A frase que fecha a revisao
Antes de seguir, eu escrevo:
Manter o quadro de intake, a troca manual de status e a proxima acao; cortar relatorios, permissoes e regras de notificacao do sprint um.
Essa frase me diz se o prototipo merece tempo real do time.
Estou usando o NxCode nesse processo porque ele me da um fluxo concreto para revisar:
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