Julian/sar

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julian 17c08e6392 chore: initial monorepo scaffold + WDS Phase 1+2 artifacts

- Nx 22.7 monorepo (pnpm 11.1, TypeScript 5.9, Node 24)
- apps/api: NestJS 11 (CJS conforme CODING-RULES.md PGD-DB-004)
- apps/web: React 19 + Vite 8 (ESM)
- libs/shared/api-interface: Zod contract base
- Docker Compose dev: Postgres 18, Valkey 8, MinIO, Mailpit
- WDS artifacts:
  - design-artifacts/A-Product-Brief/ (5 docs canônicos + 16 dialogs)
  - design-artifacts/B-Trigger-Map/ (hub + 4 personas + feature impact)
- Stack canon: STACK.md v2.2 + CODING-RULES.md v2.0 + brand.md
- AGENTS.md + README.md como entrada para devs/agentes

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-05-27 14:34:20 +00:00

3.2 KiB

Raw Permalink Blame History

Session Log — Trigger Mapping (Dream Mode)

Date: 2026-05-27 Agent: Saga (BA / Strategic Analyst) Mode: Dream (D) — autonomous generation + final review Duration target: 15-25 min

Layer 1: WDS Form (internalizado)

Effect Mapping by Mijo Balic & Ingrid Domingues, adapted by WDS:

WHY: Business goals (refined from brief)
WHO: Target groups (alliterative persona names)
WHAT: Driving forces (positive motivations + negative fears/frustrations)
HOW: Feature impact (mapping features to forces)

Quality criteria:

Personas alliterative, behavioral (não demográficas)
Driving forces specific, not vague (não "user wants efficiency")
Forces scored Frequency × Intensity × Fit
Feature impact direct mapping
Diagram mermaid Goals → Personas → Forces

Common mistakes:

Personas demográficos sem comportamento
Forces genéricas ("quer mais produtividade")
Pular forças negativas (medos, frustrações)
Não escorar forças
Inventar sem ancorar em discovery

Layer 2: Project Context (Phase 1 destilada)

Disponível em contexto:

01-product-brief.md — Vision, Positioning, Personas, Business Model, Success, Competitive, Constraints
02-content-language.md — Tom, vocabulário canônico
03-visual-direction.md — Visual DNA
04-platform-requirements.md — Stack, integrações
dialog/* — 16 docs de histórico detalhado

4 personas confirmadas:

Rafael Representante (PRIMARY) — mobile-first, 70-90% volume
Sandra Supervisora — desktop+mobile, influenciadora-chave da compra
Daniel Dono — desktop/iPad, IA estratégica, overlap buyer persona
Alice Admin — desktop-only, campanhas no-code

Concept canônico: "4 cockpits especializados sobre dado único em tempo real, atravessado por WhatsApp nativo e IA contextual"

Positioning: target 5-50 reps · dor "decide no escuro" · coexistência com ERPs.

Layer 3: Domain Research (skipped — Phase 1 já cobre extensivamente)

Domain conhecido:

Mercado B2B força de vendas BR (concorrentes Mercos/Promosoft/MaxFV/Workforce/Mobits)
ERPs com módulo (TOTVS/Sankhya/Senior/Bling/Tiny/Omie)
Realidade do rep externo BR (carro, 3G, comissão pesa no salário)
Estrutura típica PME 5-50 reps (dono decide, supervisor influencia, financeiro/TI ausentes)
Dor "decide no escuro" validada com Julian
LGPD constraints
Setor visual medíocre (insight Step 19)

Web search seria redundante — basear em context destilado.

Layer 4: Generate (executando)

Outputs em design-artifacts/B-Trigger-Map/:

01-business-goals.md
personas/02-rafael-representante.md
personas/03-sandra-supervisora.md
personas/04-daniel-dono.md
personas/05-alice-admin.md
06-feature-impact-analysis.md
00-trigger-map.md (hub + mermaid)

Layer 5: Self-Review (pós-generation)

A executar após assembly completo. Verificar:

Goals refinados, não copiados do brief
Personas com 5-7 driving forces cada (mix positivo+negativo)
Forces scored Freq×Int×Fit
Feature impact matrix completa
Diagram mermaid coerente
Trace: cada decision desta Phase 2 tem origem em Phase 1

3.2 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape