julian
17c08e6392
- 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>
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# Session Log — Trigger Mapping (Dream Mode)
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**Date:** 2026-05-27
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**Agent:** Saga (BA / Strategic Analyst)
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**Mode:** Dream (D) — autonomous generation + final review
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**Duration target:** 15-25 min
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## Layer 1: WDS Form (internalizado)
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Effect Mapping by Mijo Balic & Ingrid Domingues, adapted by WDS:
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- **WHY:** Business goals (refined from brief)
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- **WHO:** Target groups (alliterative persona names)
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- **WHAT:** Driving forces (positive motivations + negative fears/frustrations)
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- **HOW:** Feature impact (mapping features to forces)
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**Quality criteria:**
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- Personas alliterative, behavioral (não demográficas)
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- Driving forces specific, not vague (não "user wants efficiency")
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- Forces scored Frequency × Intensity × Fit
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- Feature impact direct mapping
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- Diagram mermaid Goals → Personas → Forces
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**Common mistakes:**
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- Personas demográficos sem comportamento
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- Forces genéricas ("quer mais produtividade")
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- Pular forças negativas (medos, frustrações)
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- Não escorar forças
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- Inventar sem ancorar em discovery
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## Layer 2: Project Context (Phase 1 destilada)
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Disponível em contexto:
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- `01-product-brief.md` — Vision, Positioning, Personas, Business Model, Success, Competitive, Constraints
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- `02-content-language.md` — Tom, vocabulário canônico
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- `03-visual-direction.md` — Visual DNA
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- `04-platform-requirements.md` — Stack, integrações
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- `dialog/*` — 16 docs de histórico detalhado
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**4 personas confirmadas:**
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- Rafael Representante (PRIMARY) — mobile-first, 70-90% volume
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- Sandra Supervisora — desktop+mobile, influenciadora-chave da compra
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- Daniel Dono — desktop/iPad, IA estratégica, overlap buyer persona
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- Alice Admin — desktop-only, campanhas no-code
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**Concept canônico:** "4 cockpits especializados sobre dado único em tempo real, atravessado por WhatsApp nativo e IA contextual"
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**Positioning:** target 5-50 reps · dor "decide no escuro" · coexistência com ERPs.
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## Layer 3: Domain Research (skipped — Phase 1 já cobre extensivamente)
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Domain conhecido:
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- Mercado B2B força de vendas BR (concorrentes Mercos/Promosoft/MaxFV/Workforce/Mobits)
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- ERPs com módulo (TOTVS/Sankhya/Senior/Bling/Tiny/Omie)
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- Realidade do rep externo BR (carro, 3G, comissão pesa no salário)
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- Estrutura típica PME 5-50 reps (dono decide, supervisor influencia, financeiro/TI ausentes)
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- Dor "decide no escuro" validada com Julian
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- LGPD constraints
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- Setor visual medíocre (insight Step 19)
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Web search seria redundante — basear em context destilado.
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## Layer 4: Generate (executando)
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Outputs em `design-artifacts/B-Trigger-Map/`:
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- `01-business-goals.md`
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- `personas/02-rafael-representante.md`
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- `personas/03-sandra-supervisora.md`
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- `personas/04-daniel-dono.md`
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- `personas/05-alice-admin.md`
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- `06-feature-impact-analysis.md`
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- `00-trigger-map.md` (hub + mermaid)
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## Layer 5: Self-Review (pós-generation)
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A executar após assembly completo. Verificar:
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- [ ] Goals refinados, não copiados do brief
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- [ ] Personas com 5-7 driving forces cada (mix positivo+negativo)
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- [ ] Forces scored Freq×Int×Fit
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- [ ] Feature impact matrix completa
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- [ ] Diagram mermaid coerente
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- [ ] Trace: cada decision desta Phase 2 tem origem em Phase 1
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