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How to plan your application | The 7 pre-development phases

application planning

Learn once and for all how to plan your application development project, which steps you cannot miss in your planning and, on top of that, learn about some tools that can help in this process.

Many developers start their projects without a clear plan. The result? Delays, rework, and lost money.

In this guide, you will learn about the 7 essential planning phases before starting to develop an app, whether with no-code tools like Bubble or FlutterFlow, or with traditional code.

There is a lot of planning that can be done before we even open the platform that we are going to use to develop our application.

Be with Bubble, FlutterFlow, WeWeb, AppGyver, any nocode tool or even (and especially) with code.

We divided our planning into 7 phases, which I will present here for you now, let's show this visually to you.

In the end, I still want to present to you some tool tips that can help us a lot in some of these phases.

Phase 0 – Define your app concept

Phase zero is the general conceptualization phase of the application, that is, here we will define exactly what our app is, what its objective is, what it does, etc…

Here you define:

  • The purpose of the app
  • Who will be the target audience?
  • What problems does it solve?
  • What features does it need to have?

This phase is extremely important as it will be the basis for all the others.

Everything comes from this conceptualization, which is why this mapping must be extremely well done and aligned with the client or anyone involved in the project.

In the end, this ends up practically becoming a scope of the project, what will be done and what is expected.

Here, as an example, I brought some of the points that can be raised at this stage of planning the application:

App concept: in this case we are talking about a multi-company project management app.

We can collect requirements, or basically functions of our app. Listing what we expect the app to do.

(We have some content about requirements gathering, which you can see here on our blog or on our YouTube channel.)

We can list the pages that our app will have, type of users, user permissions and so on.

Phase 0 - Application Planning

I believe you understand the importance of this step, right? Our entire app will be based on what we collect and write down here.

Phase 1 – Look for references and get inspired by other apps

Research apps that do something similar to what you want to create. The goal is to understand usability patterns, design, and navigation flow.

Useful examples: ClickUp, Asana, Notion. Take a look at how the login screens, dashboard, registrations, and user interactions work.

In design there is a law called Jakob's Law – which says:

“People spend most of their time on other websites and prefer their website to work in the same way as all the other websites they already know”

In other words, users expect their website, app, system to have usability similar to the other apps that exist.

Important point: the idea here is to inspire us, NOT COPY.

Here in our example, we are creating a project manager and we already know the pages we are going to develop. This way we can look for inspiration in similar applications.

Phase 1 - Application Planning

We brought here some inspiration for registration and login flows.

Some inspirations on how some project management systems like ClickUp or Asana show their projects to users and so on.

This way we begin to have an idea of how the market already does what we are trying to do, we can be inspired and, on top of that, improve the UX.

Now that we know the pages we are going to develop, what our app needs to do and we also have some inspiration, we can start designing our Wireframes

Phase 2 – Create low-fidelity wireframes

At this stage, you sketch out the structure of the application screens, without worrying about colors or visual identity.
The objective is:

  • Get quick feedback from stakeholders
  • Visualize the user journey
  • Validate the main elements of each screen

This step is crucial, because with it we can start to visualize the face of our application and we can also get quick and objective feedback from those involved in the project.

With Wireframes we can remove distractions such as colors, design and focus on collecting feedback exactly about what matters at that moment, layout and usability.

Phase 2 - Application Planning

Here in our example, we can already see what our login flow will look like, how our dashboard will be laid out and so on.

Phase 3 – User Flows

This phase is very common to be executed in parallel with wireframing and aims to document and detail all the action flows that each user can perform on the screens in question. This step defines the user's navigation between screens and functionalities.

We detail all actions, permissions and restrictions considering each type of user for each screen or page.

Phase 3 - Application Planning
Example of flow between login, dashboard and project editing

In our example here, on our login page, we detail the flows:

  • New Registrations
  • Login

Phase 4 – Data Modeling

I believe that this phase does not require such an important comment.

Data modeling is the heart of any application and must be done before we think about jumping into any platform to start development.

This is what differentiates apps which will work well when it has more users from apps which will not.

Without good data modeling, applications are already destined to cause major problems in the future. Failures at this stage can cause slowdowns, reduced performance, and in some cases the solution will be a complete refactoring of the app.

Since data is the heart, you end up building your app based on data modeling. The logic ends up being thought out according to what was designed.

That's why it's important to invest a good amount of time in this modeling before even thinking about using the tool.

Phase 4 - Application Planning

Here in our example we can see which tables will be needed in our app, which fields we will have in each table and how they relate to each other.

Here our objective is not to teach how to do data modeling, however we have two free courses on YouTube on the topic, one on relational data modeling and another about non-relational data modeling, I highly recommend you watch it, I'll leave the video cards listed here.

Phase 5 – Security

This is the most underestimated phase by all novice users and even some users with years of experience. It is a bureaucratic step, but extremely necessary and should also ideally be thought about before we start developing our apps, as there may be cases where we need to remodel some fields in our database in order to implement the expected security in our app.

In practice, this implementation varies from tool to tool, but at a conceptual level, the idea is the same.

Think of permissions like: 'user can only view their own data' or 'admin can edit company data'.

By doing this mapping, then we just need to implement it in our systems.

Phase 5 - Application Planning

In our example, I passed Data Type by Data type and implemented the necessary rules to ensure that only those who can actually see the data are the only ones with access to it.

Phase 6 – Visual Identity + High Fidelity Prototyping

Now it's finally time to think about the design of our application.

At this stage we define the entire color palette of the project, default styles, fonts, etc… And we implement this in our application, based on what we have already built in our wireframes.

Tools like Figma allow you to create navigable prototypes, ideal for validation with clients.

Phase 6 - Application Planning

It is important and interesting to comment here that if we stop to analyze, practically in all the phases mentioned here, we can carry out micro validations with our clients, this way we will advance the project little by little, with the client's approval.

This completely mitigates rework in more advanced stages of development, which take much longer to adjust.

Here are some tool suggestions

General Planning:

Inspirations:

Wireframing:

UserFlows

Now that you know the 7 phases of application planning, you can start structuring your project with more confidence and organization.
These steps are not bureaucracy, they are the basis for an app that works, grows and can be quickly validated with real users.

These examples that I gave here in this video are from a complete track that we have in NoCode StartUp Bubble formation, where I detail each of these topics step by step with you and later we build this Project Management application together.

Thank you, big hug and see you next week!

Additional Content:

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Learn how to make money in the AI and NoCode market, creating AI Agents, AI Software and Applications, and AI Automations.

Neto Camarano

Neto specialized in Bubble due to the need to create technologies quickly and cheaply for his startup. Since then, he has been creating systems and automations with AI. At the Bubble Developer Summit 2023, he was listed as one of the greatest Bubble mentors in the world. In December, he was named the largest member of the global NoCode community at the NoCode Awards 2023 and first place in the best application competition organized by Bubble itself. Today, Neto focuses on creating AI Agent solutions and automations using N8N and Open AI.

Also visit our Youtube channel

Learn how to create AI Applications, Agents and Automations without having to code

More Articles from No-Code Start-Up:

Galera, o ChatGPT-5 chegou e eu corri para resumir as novidades que impactam quem cria tecnologia, software e agentes de IA (Inteligência Artificial).
A ideia é direta e sem enrolação. O que tem de novo, como usar e onde isso bate nos seus projetos.

Antes, um recado no mesmo clima do vídeo. A No-Code Startup está na semana do vitalício, liberado por tempo limitado por causa do aniversário. Se fizer sentido, confere depois e volta para o conteúdo.

Lançamento do ChatGPT-5 e impacto no mercado

o que e o ChatGPT 5 e seu impacto no mercado
Fonte: No-Code Startup e Open AI

O GPT-5 veio mais rápido, mais preciso e melhor para código.
Isso tira atrito de protótipos e encurta o caminho até app funcionando.
Projetos de agentes ficam mais estáveis e fáceis de escalar.

Novos recursos e melhorias de desempenho

o que a de novo no chat gpt 5
Fonte: No-Code Startup e Open AI

O modelo organiza respostas com mais clareza e reduz erros.
Está melhor para depurar, explicar e reescrever trechos grandes.
Também ganhou ajustes de estilo para respostas mais didáticas ou informais.

Modelos: GPT-5, mini e nano

VarianteMelhor para
gpt-5Raciocínio complexo, amplo conhecimento do mundo e tarefas de agência com muitos códigos ou várias etapas
gpt-5-miniRaciocínio e bate-papo otimizados em termos de custo; equilibra velocidade, custo e capacidade
gpt-5-nanoTarefas de alto rendimento, especialmente instruções simples de acompanhamento ou classificação

A família tem três tamanhos para equilibrar custo e latência.
O GPT-5 é o mais forte para tarefas complexas e agentes.
As versões mini e nano ajudam a baratear e acelerar workloads simples.

Criação de apps e webapps dentro do GPT

o que o gpt mudou para desenvolvedores
Fonte: No-Code Startup e Open AI

Agora dá para pedir sites, apps e até joguinhos completos dentro do próprio GPT.
O fluxo ficou mais visual e com preview rápido.
A ideia é transformar um prompt em um protótipo navegável sem sair do ambiente.

Practical examples and use cases

Como posso usar o ChatGPT para criar um aplicativo
Fonte: Open AI

Tem demo de app que rastreia movimentos da câmera em tempo real.
Tem jogo para aprender idiomas com mecânicas simples e feedback imediato.
Tem geradores de páginas, dashboards e ferramentas que leem CSV e já viram gráficos.

Integração com ferramentas como Cursor e Lovable

Node Cursor, o GPT-5 escreve e organiza o projeto com mais consistência.
Node Lovable, continua o fluxo de criar um app a partir de um prompt único.
Para projetos muito complexos ainda precisa iterar, mas o salto ajuda bastante.

Preço e custo-benefício do ChatGPT-5

Quanto custa o ChatGPT 5
Fonte: No-Code Startup e Open AI

O custo ficou competitivo pelo ganho de qualidade.
Mini e nano reduzem a conta quando o volume de chamadas cresce.
A combinação abre espaço para apps mais avançados sem estourar orçamento.

Resumo do salto

Mais código bom, mais controle e melhor relação custo versus desempenho.
Se você constrói agentes, front-ends ou automações, já dá para testar e medir impacto agora.
Diz aqui nos comentários o que você achou do lançamento e que projeto vai tirar do papel com o GPT-5.

Promocao acesso vitalicio no code startup
Promocao acesso vitalicio no code startup

Se você quer aprender como criar um agente de IA no ChatGPT, este artigo é o seu ponto de partida.

Criar um agente de IA no ChatGPT representa muito mais do que uma tarefa acessível a profissionais e entusiastas de tecnologia.

Trata-se de uma oportunidade estratégica para turbinar produtividade, oferecer serviços personalizados e explorar novas formas de gerar valor com Inteligência Artificial.

Este guia vai te conduzir do básico ao avançado, com exemplos reais, recursos práticos e links para ferramentas complementares.

O que é um agente de IA no ChatGPT
O que é um agente de IA no ChatGPT

O que é um agente de IA no ChatGPT

Um agente de IA no ChatGPT é um chatbot personalizado que responde com base em instruções, dados e funções pré-determinadas. Ele pode ser treinado para representar sua marca, responder perguntas específicas de clientes, auxiliar em processos internos ou mesmo ser monetizado como um produto digital.

O diferencial está na possibilidade de configurar comportamentos, adicionar conhecimento e adaptar a linguagem conforme o contexto.

Esse recurso está disponível nativamente dentro do ChatGPT Plus, através da opção “Explore GPTs”. A partir dali, você pode criar seu próprio agente com base nos seus objetivos. Veja o guia oficial da OpenAI sobre como criar um GPT customizado.

Benefícios de criar um agente de IA no ChatGPT

Criar um agente de IA no ChatGPT oferece benefícios práticos e estratégicos que se aplicam a diversos contextos profissionais.

Com ele, é possível implementar assistentes comerciais ativos 24 horas por dia, automatizar propostas, realizar onboarding de clientes e otimizar fluxos de atendimento e produtividade interna.

A versatilidade dessa tecnologia permite ganhos tangíveis em eficiência, personalização e escalabilidade para projetos de diferentes naturezas.

Entre os principais benefícios, destacam-se:

  • Ganho de tempo com automação de tarefas repetitivas
  • Criação de experiências personalizadas para clientes ou público
  • Redução de custos com atendimento e suporte
  • Possibilidade de monetização através de produtos digitais
  • Centralização de conhecimento especializado em um só canal

Etapas para criar um agente de IA no ChatGPT

1. Acesse a área “Explore GPTs”

1. Acesse a área “Explore GPTs”
1. Acesse a área “Explore GPTs”

Com uma conta ativa no plano ChatGPT Plus, clique em “Explore GPTs” no menu lateral. Depois, selecione a opção “Criar” no canto superior direito.

2. Escolha entre assistente guiado ou modo avançado

2. Escolha entre assistente guiado ou modo avançado
2. Escolha entre assistente guiado ou modo avançado

O ChatGPT oferece um modo interativo onde você responde perguntas e ele cria o agente com base nas suas respostas, ou você pode optar por definir manualmente todas as configurações, como nome, imagem, comportamentos e fontes de conhecimento.

3. Configure a identidade do agente

3. Configure a identidade do agente
3. Configure a identidade do agente

Nesta etapa você define o nome, o propósito, tom de voz, tipo de linguagem e comportamentos desejados. Por exemplo: “Atuar como um atendente especializado em planos de saúde com linguagem amigável e objetiva”.

4. Adicione conhecimentos personalizados

4. Adicione conhecimentos personalizados
4. Adicione conhecimentos personalizados

Aqui é onde o agente de IA ganha valor. Você pode enviar arquivos PDF, planilhas, bases de conhecimento ou inserir links com dados públicos. Isso permite que o agente responda com precisão dentro do contexto desejado.

Essa funcionalidade é essencial para construir agentes de ia com conteúdo técnico, como os utilizados em cursos especializados da No Code StartUp.

5. Defina as instruções do sistema (System Instructions)

5. Defina as instruções do sistema (System Instructions)
5. Defina as instruções do sistema (System Instructions)

As instruções do sistema são diretrizes invisíveis ao usuário, mas fundamentais para moldar o comportamento do agente. Por exemplo: “Não forneça respostas que envolvam diagnóstico médico”, ou “Priorize soluções baseadas nas ferramentas ensinadas na plataforma X”.

Boas práticas e dicas avançadas para agentes eficazes
Boas práticas e dicas avançadas para agentes eficazes

Boas práticas e dicas avançadas para agentes eficazes

Criar um agente de IA no ChatGPT vai além da configuração inicial. Para garantir boa performance e retenção do usuário, aplique boas práticas de design conversacional, como:

Use perguntas abertas para estimular interação

Incorporar perguntas abertas nas respostas do seu agente de IA é uma forma eficaz de prolongar a conversa e incentivar o usuário a fornecer mais detalhes. Isso permite respostas mais precisas e uma experiência mais natural, simulando interações humanas reais.

Adapte a linguagem ao público-alvo com base em personas

Personalizar o tom de voz do agente conforme o perfil do público é essencial para gerar conexão. Um agente voltado para startups, por exemplo, pode usar linguagem informal e objetiva, enquanto um voltado para ambientes corporativos deve priorizar formalidade e clareza. Essa técnica é detalhadamente ensinada na AI Agent Manager Training.

Teste respostas com prompts variados antes de publicar

Antes de disponibilizar seu agente ao público, é recomendável testar diferentes tipos de perguntas, variações de linguagem e contextos de uso. Essa prática garante que o agente esteja preparado para lidar com múltiplos cenários e evite respostas inadequadas ou limitadas.

Atualize constantemente a base de conhecimento do agente

A relevância do agente está diretamente ligada à atualidade e precisão das suas informações. Reforce o hábito de revisar periodicamente os conteúdos carregados no agente, adicionando novos dados, removendo informações desatualizadas e aprimorando as instruções internas conforme o uso real revela novas demandas.

Ferramentas complementares para enriquecer seu agente

Embora o próprio ChatGPT ofereça recursos poderosos, você pode usar outras ferramentas no-code para turbinar seu agente, como:

Essas ferramentas permitem transformar seu agente em um produto completo, integrando com sistemas externos, bancos de dados e front-ends personalizados.

Exemplos reais de aplicação
Exemplos reais de aplicação

Exemplos reais de aplicação

Na No Code StartUp, diversos alunos da SaaS IA NoCode Training estão criando agentes de IA para:

  • Automatizar suporte ao cliente em landing pages
  • Criar copilotos de aprendizagem dentro de plataformas EAD
  • Desenvolver MVPs de SaaS com assistentes especializados
  • Construir esteiras de atendimento com dados segmentados por persona

Esses exemplos mostram o potencial prático de um agente de IA bem construído, com impacto direto em receita, produtividade e escalabilidade.

Futuro dos agentes de IA personalizados

O avanço dos modelos de linguagem e a facilidade de customização tornaram os agentes de IA parte central da revolução da produtividade. Em pouco tempo, veremos a integração nativa desses agentes em CRMs, ERPs e apps de mercado.

Companies like OpenAI já sinalizaram melhorias em interfaces, contexto prolongado e integrações com plug-ins. Isso abre portas para que profissionais sem conhecimento em código consigam desenvolver produtos robustos baseados em IA.

O que você aprendeu e como aplicar agora

Now that you know como criar um agente de IA no ChatGPT, pode colocar em prática esse conhecimento para transformar seu negócio, aumentar sua produtividade ou mesmo criar um produto digital escalável. Comece com um agente simples, valide com usuários reais e evolua iterativamente.

Se quiser ir além e dominar a criação de agentes com automação e IA, explore os cursos especializados da No Code StartUp e mergulhe nesse universo com suporte estruturado.

A integração entre IA para Excel está transformando a forma como profissionais e empresas analisam dados, automatizam tarefas e tomam decisões. Com a evolução da inteligência artificial, o Excel deixou de ser apenas uma ferramenta de cálculo e organização para se tornar uma plataforma de análise inteligente e preditiva.

Neste artigo, vamos explorar cinco ferramentas de IA que vão elevar seu uso do Excel a um novo nível, desde funcionalidades básicas até recursos avançados que economizam horas de trabalho.

O que significa integrar IA ao Excel
O que significa integrar IA ao Excel

O que significa integrar IA ao Excel

A expressão IA para Excel refere-se ao uso de tecnologias de inteligência artificial diretamente nas planilhas ou integradas a elas para otimizar tarefas.

Isso pode incluir desde previsões automáticas, detecção de padrões e análise de grandes volumes de dados até a criação de modelos preditivos e automações.

Essa integração permite transformar dados brutos em informações valiosas, gerar insights rápidos e reduzir erros humanos. A IA também expande as capacidades tradicionais do Excel, conectando-o a bancos de dados externos, APIs e sistemas de machine learning.

Veja mais sobre formação em automação inteligente com IA e como aplicá-la no Excel.

Benefícios práticos da IA para Excel

Ao adotar IA para Excel, empresas e profissionais podem acelerar processos e obter vantagens competitivas. Entre os principais benefícios estão aumento da produtividade, melhor precisão em análises, previsões mais confiáveis e otimização da tomada de decisão.

Muitos usuários também relatam ganhos significativos na capacidade de lidar com grandes volumes de informação, algo que antes era inviável devido às limitações manuais.

Essa combinação abre portas para análises mais profundas e estratégicas. Conheça a Formação NoCode e IA e descubra como transformar planilhas em ferramentas estratégicas.

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Aplicações práticas da IA no Excel
Aplicações práticas da IA no Excel

Aplicações práticas da IA no Excel

A aplicação prática de IA no Excel é vasta e crescente. Empresas de varejo podem prever demanda e ajustar estoques, profissionais de marketing podem identificar padrões de comportamento de clientes, e áreas financeiras podem detectar fraudes em tempo real.

Com IA, é possível realizar análises de sentimento de feedbacks, prever tendências de mercado e até automatizar a criação de relatórios semanais.

A integração com APIs externas, como serviços de previsão de tempo ou cotação de moedas, também permite decisões mais assertivas e rápidas.

Microsoft Copilot no Excel

Microsoft Copilot no Excel
Microsoft Copilot no Excel

O Microsoft Copilot é a solução de IA da Microsoft integrada ao Excel. Ele atua como um assistente inteligente capaz de interpretar comandos em linguagem natural, criar fórmulas complexas automaticamente, gerar gráficos e explicar resultados.

Find out more at página oficial do Microsoft Copilot e veja como aplicá-lo em seus fluxos de trabalho.

ChatGPT integrado ao Excel

ChatGPT integrado ao Excel
ChatGPT integrado ao Excel

Integrar o ChatGPT ao Excel é uma estratégia popular para análises de texto, sumarização de dados e criação de insights. A integração pode ser feita por meio de scripts VBA, Power Automate ou conectores de terceiros.

Veja instruções práticas na documentação de integração do ChatGPT com Excel e explore aplicações reais no N8N Course.

MonkeyLearn para classificação e análise de texto

MonkeyLearn para classificação e análise de texto
MonkeyLearn para classificação e análise de texto

O MonkeyLearn é uma plataforma de IA especializada em processamento de linguagem natural (NLP). Quando integrada ao Excel, permite criar modelos personalizados para classificar dados, detectar sentimentos e extrair palavras-chave.

Saiba mais no site oficial do MonkeyLearn e veja como essa abordagem pode acelerar suas análises de texto.

Power BI com IA integrada

Power BI com IA integrada
Power BI com IA integrada

Embora o Power BI seja tradicionalmente uma ferramenta de BI, sua integração com o Excel e recursos de IA permitem criar dashboards inteligentes diretamente a partir de dados da planilha.

Conheça mais sobre esses recursos na página oficial do Power BI.

XLSTAT para análise estatística avançada

XLSTAT para análise estatística avançada
XLSTAT para análise estatística avançada

O XLSTAT é um complemento do Excel focado em estatística, que incorpora IA para criar modelos preditivos e análises complexas. Ele é usado em pesquisas acadêmicas, marketing, ciências sociais e engenharia.

Find out more at página oficial do XLSTAT e veja como aplicá-lo em seus projetos.

Aumente sua produtividade no Excel com a IA

A IA permite que tarefas repetitivas sejam automatizadas, liberando tempo para análise estratégica. É possível, por exemplo, programar a geração automática de relatórios, alertas de anomalias e cálculos complexos.

Aprenda a criar fluxos otimizados no Excel com IA na formação SaaS IA NoCode e aumente sua eficiência diária.

Perspectivas futuras da IA no Excel

O uso de IA para Excel deve crescer exponencialmente nos próximos anos, com recursos mais intuitivos e integrações nativas. Empresas que se adaptarem cedo a essa realidade estarão à frente, aproveitando todo o potencial de dados para gerar valor estratégico.

Descubra mais sobre o futuro da automação com IA e prepare-se para liderar essa transformação.

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