Cinco skills de IA para dar rigor ao trabalho de UX
Feedback de IA que parecia convincente, mas era genérico ou impreciso, estava dificultando meu trabalho. Criei cinco skills em código aberto para tornar auditorias, críticas, descoberta, decisões de design e especificações frontend mais estruturadas e verificáveis.
Ferramentas de IA · Código aberto · Claude · UX
Product Designer
Product Design · Ferramentas de IA
2026
Cinco skills de IA para dar rigor ao trabalho de UX
Feedback de IA que parecia convincente, mas era genérico ou impreciso, estava dificultando meu trabalho. Criei cinco skills em código aberto para tornar auditorias, críticas, descoberta, decisões de design e especificações frontend mais estruturadas e verificáveis.
Ferramentas de IA · Código aberto · Claude · UX
Product Designer
Product Design · Ferramentas de IA
2026
Cinco skills de IA para dar rigor ao trabalho de UX
Feedback de IA que parecia convincente, mas era genérico ou impreciso, estava dificultando meu trabalho. Criei cinco skills em código aberto para tornar auditorias, críticas, descoberta, decisões de design e especificações frontend mais estruturadas e verificáveis.
Ferramentas de IA · Código aberto · Claude · UX
Contexto e problema
Nas críticas de telas, respostas como “melhore a hierarquia visual” ou “a tipografia poderia ser mais clara” não indicavam qual princípio havia sido comprometido, qual medida apoiava o diagnóstico ou qual alternativa testar. Parte do feedback começava pela aparência e só depois tentava construir uma justificativa de usabilidade.
Outro problema era a confiança excessiva: requisitos de acessibilidade incorretos, atribuições equivocadas de heurísticas e critérios inventados. O tom de autoridade podia levar à aplicação de recomendações sem verificação.
Evidências e princípio orientador
O ponto de partida foi a observação desses padrões no meu próprio uso, e não uma pesquisa quantitativa de adoção. Defini uma ordem comum: conclusão da tarefa, clareza, acessibilidade, feedback, eficiência, consistência e, por fim, estética.
O toolkit usa heurísticas de Nielsen, requisitos de acessibilidade, Lei de Fitts e princípios Gestalt como referências. Citar uma referência não substitui verificar se ela se aplica ao problema.
Os rótulos DATA, ESTIMATED e INFERENCE distinguem medidas verificáveis, estimativas com informação incompleta e conclusões interpretativas. Em português: dado, estimativa e inferência.
Restrições e trade-offs
As skills precisavam ser úteis em contextos diferentes sem transformar toda resposta em um checklist genérico. A saída precisava registrar evidência, explicar limites e gerar uma ação concreta. As instruções reduzem ambiguidades, mas não eliminam erros do modelo nem substituem julgamento profissional.
Decisões e solução
UX Audit
Auditoria funcional e de acessibilidade, com verificação de tarefas, medidas disponíveis e critérios aplicáveis. Cada achado precisa indicar evidência, impacto e ação.
Design Critique
Crítica estruturada que avalia função e clareza antes da composição visual, evitando preferências estéticas apresentadas como fatos.
UX Design
Apoio a decisões estratégicas de design, com contexto, restrições, alternativas e trade-offs explícitos.
Discovery
Descoberta estruturada para organizar problema, hipóteses, perguntas de pesquisa e próximos passos, sem tratar suposições como validação.
Frontend Spec
Especificação frontend que registra componentes, estados, interações e critérios de implementação, tornando a intenção de design mais clara para engenharia.
Amostras ilustrativas dos outputs
UX Design · Imagem original em inglês.
Amostra ilustrativa da estrutura de avaliação: função, clareza, acessibilidade, feedback, eficiência, consistência e estética. Essa ordem pertence à ferramenta, não é uma norma universal.
Discovery · Imagem original em inglês.
Amostra ilustrativa com metadados, achados classificados, benchmarking e lacunas ou recomendações. A estrutura organiza informações, mas não comprova que uma pesquisa foi realizada nem transforma hipóteses em validação.
As cinco skills foram construídas, iteradas e disponibilizadas no GitHub com documentação. Elas passaram a fazer parte do meu fluxo de trabalho. O benefício descrito é qualitativo e pessoal; não há métricas de adoção, tempo economizado ou impacto em produtos apresentadas neste case.
Meu papel
Identifiquei falhas recorrentes no feedback de IA que recebia.
Defini a hierarquia funcional comum e o sistema de rótulos de evidência.
Escrevi e iterei as cinco skills e sua documentação.
Disponibilizei o repositório em código aberto.
Reflexão
A IA é mais útil quando ajuda a explicitar raciocínio e limites. Uma saída estruturada ainda precisa ser revisada: medidas, critérios, referências e contexto podem estar errados. O próximo passo é observar seu uso em outros contextos antes de afirmar benefícios de adoção ou produtividade.
Evidências e princípio orientador
O ponto de partida foi a observação desses padrões no meu próprio uso, e não uma pesquisa quantitativa de adoção. Defini uma ordem comum: conclusão da tarefa, clareza, acessibilidade, feedback, eficiência, consistência e, por fim, estética.
O toolkit usa heurísticas de Nielsen, requisitos de acessibilidade, Lei de Fitts e princípios Gestalt como referências. Citar uma referência não substitui verificar se ela se aplica ao problema.
Os rótulos DATA, ESTIMATED e INFERENCE distinguem medidas verificáveis, estimativas com informação incompleta e conclusões interpretativas. Em português: dado, estimativa e inferência.
Restrições e trade-offs
As skills precisavam ser úteis em contextos diferentes sem transformar toda resposta em um checklist genérico. A saída precisava registrar evidência, explicar limites e gerar uma ação concreta. As instruções reduzem ambiguidades, mas não eliminam erros do modelo nem substituem julgamento profissional.
Decisões e solução
UX Audit
Auditoria funcional e de acessibilidade, com verificação de tarefas, medidas disponíveis e critérios aplicáveis. Cada achado precisa indicar evidência, impacto e ação.
Design Critique
Crítica estruturada que avalia função e clareza antes da composição visual, evitando preferências estéticas apresentadas como fatos.
UX Design
Apoio a decisões estratégicas de design, com contexto, restrições, alternativas e trade-offs explícitos.
Discovery
Descoberta estruturada para organizar problema, hipóteses, perguntas de pesquisa e próximos passos, sem tratar suposições como validação.
Frontend Spec
Especificação frontend que registra componentes, estados, interações e critérios de implementação, tornando a intenção de design mais clara para engenharia.
Impacto e limites
As cinco skills foram construídas, iteradas e disponibilizadas no GitHub com documentação. Elas passaram a fazer parte do meu fluxo de trabalho. O benefício descrito é qualitativo e pessoal; não há métricas de adoção, tempo economizado ou impacto em produtos apresentadas neste case.
Meu papel
Identifiquei falhas recorrentes no feedback de IA que recebia.
Defini a hierarquia funcional comum e o sistema de rótulos de evidência.
Escrevi e iterei as cinco skills e sua documentação.
Disponibilizei o repositório em código aberto.
Reflexão
A IA é mais útil quando ajuda a explicitar raciocínio e limites. Uma saída estruturada ainda precisa ser revisada: medidas, critérios, referências e contexto podem estar errados. O próximo passo é observar seu uso em outros contextos antes de afirmar benefícios de adoção ou produtividade.
