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LGPD para apps: como adequar a elaboração de aplicativos à lei?

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Tempo estimado de leitura: 9 minutos

Nos últimos anos, a popularização dos dispositivos móveis, como smartphones e tablets, trouxe uma enorme mudança para a nossa sociedade. Com isso, os apps passaram a fazer parte do dia a dia das pessoas.

Esses pequenos programas instalados nos celulares ajudam a simplificar tarefas, facilitando a rotina e trazendo entretenimento. Porém, diante dessa nova realidade digital, surge uma preocupação: a privacidade e a segurança dos dados pessoais

Com a constante coleta e compartilhamento de informações por meio de aplicativos, os usuários passaram a se perguntar sobre como seus dados pessoais estavam sendo utilizados, armazenados e protegidos.

Dessa forma houve a necessidade de regulamentar o ambiente digital. No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados – LGPD ( 13.709/2018) entrou em vigor em agosto de 2020 com o propósito de orientar as organizações públicas e privadas sobre o tratamento correto que deve ser dado às informações pessoais de terceiros.

A LGPD é inspirada no Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia e possui diretrizes claras para a coleta, o armazenamento e o uso de dados pessoais.

Qualquer empresa ou desenvolvedor de aplicativos que lida com informações pessoais precisa aderir às diretrizes da lei. A intenção é equilibrar a inovação tecnológica com a proteção dos direitos individuais de cada usuário. 

Assim, os aplicativos devem ser transparentes sobre a sua política de dados. Os usuários devem consentir explicitamente o uso dessas informações, que devem ser protegidas por quem as coleta.

Se você pensa em criar um app, precisa estar por dentro das diretrizes da LGPD. É necessário saber como adequar a elaboração do produto à lei e seguir as medidas de privacidade e segurança. 

A seguir, vamos nos aprofundar nesse assunto e ensinar tudo que você precisa saber. 

Boa leitura!

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LGPD para apps: como adequar a elaboração de aplicativos à lei? 3

Como a LGPD impacta os apps?

As mudanças que a Lei Geral de Proteção de Dados introduziu no Brasil impactaram todo o ambiente digital, incluindo sites e aplicativos.

A LGPD exige a criação de um Termo de Uso e Políticas de Privacidade com informações claras e detalhadas ao usuário.

O documento deve informar quais dados serão solicitados pelo app e a finalidade dessa coleta. Tudo isso, deve ser explicado de forma transparente e compreensível. 

Os usuários precisam estar cientes de como seus dados serão usados antes de concordarem com a coleta, seja para: 

  • E-mail marketing
  • Anúncios personalizados
  • Compartilhamento

Outra exigência é a possibilidade de os usuários excluírem seus dados a qualquer momento.

LGPD para apps: quem conduz o processo?

A LGPD define três papéis importantes no processo de tratamento de dados: 

Controlador

É a pessoa responsável por tomar decisões sobre como os dados pessoais serão coletados, processados e utilizados. 

O controlador determina quais informações serão solicitadas e a utilidade de cada uma delas. Também garante que o tratamento dos dados esteja em conformidade com a LGPD, incluindo o respeito aos direitos dos titulares.

Operador 

É quem realiza o tratamento das informações, ou seja, a coleta, o armazenamento, o processamento e o uso dos dados de acordo com as diretrizes estabelecidas pelo controlador.

Esse papel pode ser desempenhado por uma empresa terceirizada, contratada pelo controlador para realizar o tratamento dos dados em seu nome.

Encarregado

Também conhecido como Data Protection Officer, é a figura responsável por garantir a conformidade com a LGPD dentro da organização. Atua como uma espécie de canal de comunicação entre o controlador, os titulares dos dados e a Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD)

Empresas que lidam com grandes volumes de dados pessoais ou que realizam atividades de alto risco em relação à proteção de dados são obrigadas a nomear um encarregado.

É essencial entender esses papéis, pois eles podem variar de acordo com a situação.

Quais são as penalidades para quem descumprir a LGPD?

É importante destacar, também, que as sanções administrativas previstas pela LGPD entraram em vigor em agosto de 2021

Em caso de descumprimento das normas estabelecidas pela lei, a ANPD pode aplicar diversas penalidades, que vão desde advertências até multas com valores que podem chegar a 2% do faturamento da empresa, com um limite máximo de R$50 milhões. 

Além disso, outras sanções podem ser impostas para quem não cumprir as regras: 

  • Publicização da infração
  • Bloqueio ou eliminação de dados, 
  • Suspensão parcial do banco de dados 
  • Proibição parcial ou total do exercício da atividade de tratamento de dados

O que é preciso fazer para garantir a LGPD em apps?

Agora que você compreendeu como impacta os aplicativos, vamos falar sobre o que é necessário para garantir a conformidade legal do seu produto:

Mapeamento

O mapeamento de dados é o ponto de partida para quem deseja cumprir a LGPD em seus aplicativos. 

A etapa envolve um processo detalhado de identificação e documentação de todas as informações que o aplicativo coleta e processa. Aqui está um passo a passo que pode ajudar:

  1. Classifique os dados coletados em categorias, como dados de identificação pessoal (nome, endereço, número de telefone), localização, comportamento do usuário, entre outros. Isso ajuda a entender a natureza dos dados que você lida.
  1. Determine de onde os dados são obtidos. Podem ser fornecidos diretamente pelos titulares, gerados pelo aplicativo (registros de atividade do usuário) ou provenientes de fontes externas, como integrações com redes sociais.
  1. Identifique por que cada categoria de dados está sendo coletada. Isso ajudará a garantir que todas as informações tenham uma finalidade legítima e justificável.
  1. Certifique-se de que cada tipo de coleta de dados esteja em conformidade com uma base legal específica. Por exemplo, a informação pode ser necessária para a realização de um contrato, o cumprimento de uma obrigação legal ou com o consentimento do titular.

Transparência

Depois de mapear todos os dados e suas finalidades, é hora de traduzir essas informações em políticas de privacidade transparentes e acessíveis para os usuários. 

Nesse momento, evite o uso de linguagem jurídica e complexa, faça uma comunicação clara, acessível e de fácil compreensão. Para isso, é importante:

  • Explicar, de forma transparente e detalhada, por que os dados dos usuários estão sendo coletados e como serão usados. 
  • Incluir informações sobre qualquer publicidade direcionada e compartilhamento de dados com terceiros. 
  • Garantir que os usuários possam acessar facilmente suas políticas de privacidade, diretamente do aplicativo, por meio de links ou resumo das políticas na tela de configurações.

Consentimento dos usuários

O aplicativo deve explicar o motivo pelo qual os dados são necessários, e os usuários têm o direito de retirar o consentimento para uso a qualquer momento. Para isso:

  • Seja transparente quanto a essa opção.
  • Forneça um processo simples para quem quiser retirar o consentimento. 
  • Ofereça controles de privacidade dentro do aplicativo, permitindo que os usuários ajustem suas preferências de privacidade e escolham quais dados desejam compartilhar.

Protótipo adequado

Desde o início do desenvolvimento do aplicativo, é importante considerar a conformidade com a LGPD. Mesmo durante a criação de um protótipo, leve em conta as práticas de privacidade e segurança de dados. 

Por exemplo, ao criar o fluxo de trabalho do aplicativo, integre os pedidos de consentimento e as explicações sobre a coleta de dados nos pontos relevantes da experiência do usuário. Isso ajuda a tornar a conformidade com a LGPD uma parte natural da interação com o aplicativo.

Adicionar medidas de segurança desde o início do desenvolvimento do app também é uma ótima ideia. Você pode usar criptografia de dados, autenticação e outras práticas de desenvolvimento seguro.

Monitorar e atualizar as práticas de privacidade

A conformidade com a LGPD não é uma tarefa única e, sim, um processo contínuo. À medida que seu aplicativo evolui e novos recursos são adicionados, é importante manter suas políticas de privacidade e segurança atualizadas. 

Para isso, realize avaliações regulares para garantir que as práticas permaneçam em conformidade, mesmo após atualizações.

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Neto Camarano

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Mais Artigos da No-Code Start-Up:

Os LLMs (Large Language Models) se tornaram uma das tecnologias mais comentadas dos últimos anos. Desde a ascensão meteórica do ChatGPT, ferramentas baseadas em IA generativa estão sendo exploradas por empreendedores, freelancers, profissionais CLT e curiosos de tecnologia.

Mas afinal, por que entender como funcionam os LLMs é tão importante em 2025? Mesmo que você não saiba programar, dominar esse tipo de tecnologia pode abrir portas para automações, criação de produtos digitais e soluções inovadoras em diversas áreas.

Neste artigo, vamos explicar de forma acessível o conceito, funcionamento e aplicações reais dos LLMs, com foco em quem quer utilizar IA para gerar valor sem depender de código.


O que é um LLM

O que é um LLM?

LLM é a sigla para Large Language Model (Modelo de Linguagem Grande). Trata-se de um tipo de modelo de inteligência artificial treinado com enormes volumes de dados textuais, capaz de compreender, gerar e interagir com linguagem humana de forma natural. Exemplos famosos incluem:

  • GPT-4 (OpenAI)
  • Claude (Anthropic)
  • Gemini (Google)
  • Mistral
  • Perplexity IA

Esses modelos funcionam como “cérebros artificiais” capazes de realizar tarefas como:

  • Geração de texto
  • Tradução automática
  • Classificação de sentimentos
  • Resumos automáticos
  • Geração de imagens
  • Atendimento automatizado

Como funcionam os LLMs?

De forma simplificada, os LLMs são construídos com base em redes neurais do tipo Transformer. Eles são treinados para prever a próxima palavra de uma frase, com base em contextos gigantescos.

Quanto mais dados e parâmetros (milhões ou bilhões), mais poderoso e versátil o modelo se torna.

Leia mais: Transformers explicados – Hugging Face

LLMs próprios vs. uso via API: o que você realmente precisa?

Criar um LLM próprio exige infraestrutura robusta, como armazenamento de vetores, GPUs de alto desempenho e engenharia de dados. Por isso, a maioria dos profissionais opta por usar LLMs prontos via APIs, como as da OpenAI, Anthropic (Claude), Cohere ou Google Gemini.

Para quem não programa, ferramentas como Make, Bubble, N8N e LangChain permitem conectar esses modelos a workflows, bancos de dados e interfaces visuais, tudo sem escrever uma linha de código.

Além disso, tecnologias como Weaviate e Pinecone ajudam a organizar dados em bases vetoriais que melhoram as respostas dos LLMs em projetos que exigem memória ou personalização.

O segredo está em combinar os recursos de LLMs com boas práticas de prompt design, automação e ferramentas de orquestração — algo que você aprende passo a passo na Formação Gestor de Agentes IA.

Diferença entre LLM e IA generativa

Embora estejam relacionados, nem toda IA generativa é um LLM. IA generativa abrange diversos tipos de modelos, como os que criam imagens (ex: DALL·E), sons (ex: Jukebox da OpenAI) ou códigos (ex: GitHub Copilot).

Já os LLMs são especializados em compreender e gerar linguagem natural.

Por exemplo, enquanto o DALL·E pode criar uma imagem a partir de um comando de texto, como “um gato surfando em Marte”, o ChatGPT, um LLM — pode escrever uma história sobre esse mesmo cenário com coerência e criatividade.

Exemplos de aplicações práticas com NoCode

A verdadeira revolução dos LLMs está na possibilidade de usá-los com ferramentas visuais, sem necessidade de programar. Veja alguns exemplos:

Criar um chatbot com Dify

Com o Curso de Dify, é possível montar um chatbot inteligente conectado a um LLM para atendimento ao cliente ou onboarding de usuários.

Automatizar tarefas com Make + OpenAI

No Curso Make você aprende a conectar serviços como planilhas, e-mail e CRMs a um LLM, automatizando respostas, preenchimento de dados e classificações.

Criar agentes de IA com N8N e OpenAI

O Curso Agentes com OpenAI ensina como estruturar agentes que tomam decisões com base em prompt e contexto, sem codar.

Vantagens dos LLMs para quem não é técnico

Vantagens dos LLMs para quem não é técnico

  • Acesso a IA de ponta sem precisar programar
  • Teste rápido de ideias para produtos (MVPs)
  • Personalização de serviços com alta percepção de valor
  • Otimização de processos internos com automações

LLMs e agentes de IA: o futuro da interação

O próximo passo evolutivo é a combinação entre LLMs e agentes de IA. Agentes são como “funcionários digitais” que interpretam contextos, conversam com APIs e tomam decisões com autonomia.Se você quer aprender como montar seus agentes com IA generativa, o caminho ideal é a Formação Gestor de Agentes IA.

Estamos vivendo uma era em que textos, imagens e vídeos já podem ser criados por inteligências artificiais. Mas existe um elemento que está ganhando força como diferencial competitivo: a voz.

Seja em podcasts, vídeos institucionais, tutoriais ou até no atendimento automatizado, a capacidade de criar voz artificial realista está mudando como empresas e criadores se comunicam. E nesse cenário, o ElevenLabs IA surge como um dos protagonistas globais.

O que é o ElevenLabs
O que é o ElevenLabs IA? A revolução da voz gerada por inteligência artificial 8

O que é o ElevenLabs?

O ElevenLabs é um dos sintetizadores de voz neural mais avançados do mercado. Com sua tecnologia de clonagem de voz com IA e texto para fala com inteligência artificial, permite criar vozes realistas em vários idiomas, com entonação natural, pausas dinâmicas e nuances emocionais surpreendentes.

Principais recursos:

  • Text to Speech com qualidade humana
  • Conversational AI com suporte a agentes interativos
  • Studio para edições de áudio longform
  • Speech to Text com alta precisão
  • Clonagem de voz (Instantânea ou Profissional)
  • Geração de efeitos sonoros (Text to Sound Effects)
  • Voice Design e isolamento de ruído
  • Biblioteca de vozes prontas (Voice Library)
  • Dublagem automática em 29 idiomas
  • API robusta para automações com ferramentas como N8N, Make, Zapier e integrações customizadas
Perguntas frequentes sobre o ElevenLabs
O que é o ElevenLabs IA? A revolução da voz gerada por inteligência artificial 9

Perguntas frequentes sobre o ElevenLabs

Saiba mais sobre a empresa e novidades do ElevenLabs diretamente no site oficial da ElevenLabs e veja a documentação da API.

O ElevenLabs tem API?

Sim, o ElevenLabs possui uma API completa que permite integrar a geração de voz com fluxos de trabalho automatizados.

Com isso, é possível criar aplicações, bots de atendimento, ou ferramentas de conteúdo com áudio automatizado.

Conheça o Curso Make da NoCode Start Up para aprender a conectar a API do ElevenLabs com outras ferramentas.

As vozes do ElevenLabs são livres de direitos autorais?

As vozes geradas pela IA podem ser usadas comercialmente, desde que você respeite os Termos de Uso da plataforma e não viole direitos de terceiros ao clonar vozes reais sem autorização.

É possível usar o ElevenLabs de graça?

Sim. O ElevenLabs oferece um plano gratuito com 10.000 créditos por mês, que podem ser usados para gerar até 10 minutos de áudio com qualidade premium ou 15 minutos de conversação

Esse plano inclui acesso a funcionalidades como Text to Speech, Speech to Text, Studio, Dubbing automatizado, API e até mesmo o Conversational AI com agentes interativos.

Ideal para quem deseja testar a plataforma antes de investir em planos pagos.

Qual a melhor alternativa ao ElevenLabs?

Outras opções incluem Descript, Murf.ai e Play.ht. No entanto, o ElevenLabs tem se destacado pela naturalidade da voz, recursos de edição de áudio avançada com IA, integração via API e suporte a múltiplos idiomas.

Seus planos pagos começam a partir de US$ 5/mês (Starter) com 30 mil créditos mensais, e vão até versões corporativas escaláveis com múltiplos usuários e milhões de créditos.

Veja todos os planos disponíveis no site da ElevenLabs. No entanto, o ElevenLabs tem se destacado pela naturalidade da voz e qualidade da API.

Como funciona o ElevenLabs?

Você envia um texto, escolhe uma voz (ou clona uma) e a IA converte esse texto em áudio realista em segundos. Pode ser usado via painel web ou via API para fluxos automatizados.

Exemplos de uso do ElevenLabs IA na prática

1. Narração de vídeos e podcasts

Ideal para criadores que querem ganhar tempo ou evitar custos com locução profissional.

2. Atendimento automatizado com voz humana

Transforme bots frios em assistentes com voz realista e empática.

3. Geração de tutoriais e treinamentos com áudio

Empresas e profissionais CLT podem criar materiais internos mais envolventes.

4. Aplicativos que “falam” com o usuário

Com ferramentas como Bubble, FlutterFlow ou WeWeb, é possível integrar voz IA em apps.

Como integrar o ElevenLabs com ferramentas NoCode

ferramentas NoCode
O que é o ElevenLabs IA? A revolução da voz gerada por inteligência artificial 10

N8N + ElevenLabs API

Permite automatizar a geração de voz com base em dados dinâmicos usando fluxos visuais no N8N. É ideal para criar processos como respostas de atendimento em áudio, atualizações automatizadas por voz e muito mais.

Conheça o Curso N8N da NoCode Start Up

Agentes OpenAI + ElevenLabs

Com o uso de agentes de IA, é possível criar sistemas responsivos por voz, como um atendente virtual que fala com o cliente baseado em prompt dinâmico.

Veja o Curso Agentes com OpenAI

Bubble / FlutterFlow + ElevenLabs

Use a API para inserir áudio nos seus apps com gatilhos de interação ou eventos dinâmicos.

ElevenLabs e NoCode: abra a porta para criar experiências com voz IA

A voz gerada por IA já é uma realidade poderosa, acessível e cheia de potencial. O ElevenLabs não é apenas uma ferramenta, mas um motor para criar experiências imersivas, automatizadas e mais humanas.

Se você quer aprender a integrar essas possibilidades com ferramentas NoCode e IA, a NoCode Start Up tem os caminhos ideais:

O mercado está mudando – rápido. A inteligência artificial deixou de ser tendência e virou necessidade. Empresas estão cortando custos, otimizando operações e buscando especialistas para implementar IA no dia a dia. E é exatamente aqui que entra a profissão do Curso gestor de IA.

Curso Gestor de IA NoCode: O Que é, Para Quem Serve e Quais os Objetivos

A Formação Gestor de Agentes de IA é voltada para qualquer pessoa que queira entrar na área de inteligência artificial de forma prática, sem precisar saber programar.

O grande objetivo é formar profissionais capazes de entregar automações e soluções reais para empresas utilizando ferramentas NoCode.

É ideal tanto para quem quer oferecer serviços quanto para quem deseja abrir sua própria agência de IA.

A proposta da formação é clara: capacitar você a faturar mais de R$10 mil por mês atuando com soluções inteligentes — um mercado que só cresce.

Acesse a formação aqui

O Que Está Incluso no Curso Gestor de Agentes de IA?

A formação é estruturada em trilhas de conhecimento completas, com conteúdos organizados por tema e nível de domínio:

Tópicos abordados:

  • Fundamentos do Zero ao Avançado
  • Domínio de Automações com IA
  • Criação e Venda de Agentes IA para empresas
  • Engenharia de Prompt aplicada
  • Uso de ferramentas NoCode como n8n, Dify, Make, OpenAI e mais
  • Integração com WhatsApp, CRMs e gateways de pagamento
  • Templates prontos para clonar e aplicar

Ao se inscrever, você recebe:

  • 8 formações completas, incluindo SaaS IA e cursos técnicos da NoCodeStartUp;
  • Acesso a comunidade exclusiva, ativa e com suporte direto dos instrutores;
  • 1 ano de acesso completo, incluindo ao plano pago do Make;
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Diferenciais da Formação Gestor de IA em Relação a Outros Cursos

Ao contrário de muitos cursos genéricos, essa formação foi pensada como um ecossistema completo de aprendizado e aplicação prática, com foco total em gerar resultado para o aluno.

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  • Mentores presentes, comunidade engajada
  • Trilha com início, meio e fim, organizada com metodologia de ensino
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FAQ: Principais Dúvidas Sobre o Curso de Gestor de IA

Precisa de conhecimento prévio?
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Posso pedir reembolso se não gostar?
Sim. Você tem 7 dias de garantia para testar e cancelar sem burocracia.

Sou aluno PRO. Já tenho acesso?
Sim. Assinantes PRO da NoCodeStartUp têm acesso liberado à formação.

Quais são os custos extras com ferramentas?
O único custo inicial para fins didáticos é de US$ 5 para usar a API da OpenAI.

Em quanto tempo terei resultados?
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Acesso imediato a todas as trilhas, bônus, comunidade, templates, Masterclass e ferramentas.

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