7 prompts de IA para acelerar apps mobile com React Native (com um mini-case de ETFs)

Se você já passou uma tarde inteira ajustando uma tela no React Native e, no fim, era só um pequeno detalhe de layout, sabe como o desenvolvimento mobile pode consumir energia mental. É aí que a IA entra como um parceiro de bancada — não para “escrever tudo”, mas para destravar o raciocínio, reduzir retrabalho e ajudar a manter a visão do produto. Eu uso IA como um copiloto focado em contexto: faço perguntas específicas, dou dados reais do projeto e peço saídas que eu consiga validar rápido.

Neste post eu compartilho 7 prompts que uso de verdade (e como adaptá-los) para acelerar apps mobile com React Native. No meio, vou costurar um mini-case: um app simples de acompanhamento de ETFs. É um tema ótimo porque envolve dados, performance e UX — três pilares que o mobile coloca à prova o tempo todo.

Antes dos prompts: o que melhora quando você dá contexto

IA sem contexto vira gerador de texto. IA com contexto vira ferramenta de decisão. O salto de qualidade vem quando você informa:

• Objetivo da tela ou fluxo (ex.: onboarding de carteira de ETFs).
• Restrição técnica (ex.: React Native com Expo, uso de Reanimated, API REST lenta).
• Prioridade de UX (ex.: reduzir toques, mostrar status e erro claramente).

Guarde isso porque cada prompt abaixo vai pressupor esse tipo de informação. Outro detalhe que faz diferença: informe o nível do time. Se você diz “time júnior, precisamos de passos claros”, a resposta muda bastante.

Prompt 1: mapa de fluxo antes do design visual

Quando usar

No início do projeto, para destrinchar o fluxo principal. Eu uso antes de entrar no Figma, porque o wireframe fica mais direto.

Prompt

"Crie um fluxo de telas para um app React Native de acompanhamento de ETFs. O usuário quer: ver carteira, histórico de aportes e alertas. Liste telas, objetivos e ações primárias por tela."

Como aplicar

Transforme a saída em uma checklist de telas. Eu costumo cortar 20–30% do que a IA sugere, mas ela quase sempre lembra de estados importantes (vazio, erro, primeira compra). Isso evita buracos no UX.

Prompt 2: textos de interface que não parecem genéricos

Quando usar

Na fase de copy, principalmente para botões e mensagens de erro. O tom no mobile precisa ser enxuto e humano.

Prompt

"Gere microcopy em PT-BR para um app de ETFs. Preciso de: texto de botão, estado vazio de carteira e erro de conexão. Tom humano, direto, sem jargão."

Como aplicar

Escolha uma variante e ajuste com a sua voz de marca. Eu sempre troco palavras genéricas por algo que o usuário realmente faria, tipo “Adicionar aporte” em vez de “Cadastrar”.

Prompt 3: estrutura de dados para telas críticas

Quando usar

Quando você precisa alinhar o front com o back. Esse prompt evita o clássico “falta um campo” no meio da sprint.

Prompt

"Proponha um JSON de resposta para a tela de carteira de ETFs. Preciso de: total investido, lucro/prejuízo, lista de ETFs com ticker, preço médio, preço atual, variação diária e percentual da carteira."

Como aplicar

Você pode transformar a resposta em um contrato inicial. Depois, valide com o backend. O valor aqui é ter uma visão clara do que o front realmente precisa mostrar.

Se você trabalha com dados reais de mercado, adicione no prompt a origem dos dados e o atraso aceitável. Isso muda a forma de apresentação e ajuda a priorizar cache ou “última atualização”.

Prompt 4: lógica de estados e loading sem travar a UX

Quando usar

Quando a API é lenta ou instável. No mobile isso dói: o usuário fecha o app rápido.

Prompt

"Liste todos os estados de UI para a tela de carteira: carregando, erro, vazio, sucesso parcial. Sugira mensagens e ações para cada estado."

Como aplicar

Eu uso isso como base para um pequeno checklist de componentes: skeleton, retry, empty state com CTA, etc. É simples, mas evita que você esqueça um estado e só descubra no QA.

Uma dica prática: peça também exemplos de mensagens curtas. Isso mantém a consistência sem você perder tempo reescrevendo microcopy.

Prompt 5: estratégia de performance (a parte que ninguém quer olhar)

Quando usar

Antes de lançar uma tela com listas grandes (ex.: histórico de aportes). O React Native é sensível a renderizações excessivas.

Prompt

"Sugira otimizações para uma lista grande de transações em React Native: FlatList, memoização, keyExtractor e paginação. Inclua dicas de profiling."

Como aplicar

Escolha 2–3 ações e implemente. Não tente otimizar tudo de uma vez. Eu começo com renderização incremental e memoização simples. Só depois avalio animações ou virtualização mais complexa.

Se a IA sugerir algo muito avançado, reduza o escopo. Performance é cumulativa, e o básico já entrega resultado visível.

Prompt 6: validação de lógica financeira (sem virar planilha)

Quando usar

Quando o app lida com números e o usuário precisa confiar no que vê. Em ETFs, pequenas diferenças de cálculo podem virar dúvidas.

Prompt

"Explique como calcular lucro/prejuízo total e variação diária de uma carteira de ETFs. Forneça fórmulas e um exemplo numérico simples."

Como aplicar

Use o exemplo para validar seu cálculo. Eu costumo fazer um teste unitário com números simples. Isso reduz o risco de lançar algo incoerente.

Também vale pedir que a IA liste “erros comuns de cálculo”. Às vezes isso revela detalhes como taxa, imposto ou arredondamento.

Prompt 7: checklist de QA com foco mobile

Quando usar

Antes de publicar. A IA ajuda a lembrar problemas clássicos, principalmente em Android com mais variação de hardware.

Prompt

"Crie um checklist de QA para um app React Native de ETFs: navegação, offline, acessibilidade, performance em aparelhos medianos."

Como aplicar

Use como base e ajuste para o seu cenário. Eu corto o que não faz sentido e adiciono testes específicos da API. Isso vira um guia simples para QA e para você mesmo.

Mini-case: um fluxo simples de app de ETFs

Vamos amarrar tudo. Imagine um app básico com três telas principais: Carteira, Histórico de aportes e Alertas. O fluxo começa na carteira, que resume total investido e variação do dia. O histórico é uma lista paginada, e alertas são regras simples (ex.: “me avise se o ETF X cair 3%”).

Com os prompts acima, você sai do zero para um protótipo funcional em menos tempo. E o mais interessante: a IA não substitui o raciocínio, ela acelera a tomada de decisão. Você continua validando, ajustando e dando o tom do produto.

Se quiser sofisticar o mini-case, pense em um onboarding que colete o perfil do investidor e personalize alertas. Esse tipo de detalhe cria sensação de cuidado e aumenta retenção.

Como manter consistência sem engessar o time

Uma preocupação comum é virar “refém de prompts”. O caminho saudável é transformar os prompts mais úteis em um pequeno playbook, com 1–2 variações. Assim, o time entende o padrão e pode evoluir sem repetir o mesmo texto sempre.

Eu costumo criar um arquivo de referência com exemplos que deram certo. Não é um manual rígido, é mais um ponto de partida que poupa tempo.

Integrações e próximos passos

Se você quer transformar esse tipo de ideia em produto real, vale pensar em:

• Integração com APIs confiáveis de dados financeiros.
• Cache local e sincronização para reduzir custo de rede.
• Design de estados vazios e erros bem pensados.

Se quiser conversar sobre um projeto mobile, dá para pedir um orçamento, ver meu portfólio ou me chamar no contato.

FAQ

IA substitui o desenvolvedor no mobile?

Não. Ela ajuda a acelerar decisões, protótipos e documentação. O trabalho crítico — arquitetura, qualidade e integração — continua humano.

Esses prompts funcionam com Expo e bare workflow?

Sim. Apenas ajuste o contexto no prompt: bibliotecas, constraints e ferramentas. A IA tende a dar respostas mais úteis quando você especifica o ambiente.

Posso usar esses prompts para apps que não são fintech?

Com certeza. A lógica é a mesma: descreva o domínio, os estados e o que é crítico para o usuário. Depois adapte os exemplos.

Quando não vale a pena usar IA?

Quando você precisa de uma decisão complexa sem dados suficientes. A IA pode sugerir caminhos, mas sem validação real você pode se perder.