Como construí um CRM com Vibe Coding em vez de gastar mais de US$ 1.000 em criadores de aplicativos

Projetei mais de 100 sites e ajudei clientes a configurar mais de 12 sistemas CRM e ERP. Durante anos, meu trabalho girou em torno de WordPress, marketing digital, automação comercial e ajudar empresas a escolher a tecnologia certa.

Mas construir uma aplicação web do zero foi um desafio diferente.

Eu queria ir além da configuração do software existente e experimentar sozinho todo o processo de desenvolvimento do produto. Tive uma ideia, uma compreensão clara dos fluxos de trabalho de negócios e acesso a agentes de codificação de IA. O que eu não queria era outra assinatura cara que limitasse a forma como construí, implantei ou mantive o aplicativo.

Essa decisão me levou a construir um CRM usando Claude, Next.js, Firebase Firestore, Tailwind CSS, Vercel e Git.

A experiência me ensinou algo importante: A IA pode reduzir o custo de construção de software, mas entender o que você está construindo ainda é importante.

De sites WordPress a software de construção

Minha experiência me deu um ponto de partida útil. Depois de trabalhar em mais de 100 sites, entendi como os usuários interagem com as interfaces, como as empresas coletam leads e por que um fluxo de trabalho confuso pode dificultar o uso até mesmo de um bom software.

Configurar sistemas CRM e ERP para clientes também me ajudou a entender o lado operacional do software. Eu tinha visto como as empresas gerenciam contatos, pipelines de vendas, acompanhamentos e relatórios.

No entanto, configurar uma plataforma existente e construir uma aplicação do zero são duas experiências muito diferentes.

Ao configurar um CRM, muitas decisões arquitetônicas já foram tomadas. Ao construir um, você deve pensar no modelo de dados, autenticação, permissões, integrações, implantação e o que acontece quando algo falha.

Decidi usar este projeto para aprender essas coisas através da experiência prática, em vez de me limitar ao design de sites.

Por que escolhi agentes de codificação de IA em vez de criadores de aplicativos

Meu primeiro instinto poderia ter sido usar um construtor de aplicativos visuais como Lovable ou Bolt. Essas ferramentas podem ser excelentes para gerar protótipos rapidamente e tirar uma ideia do papel.

Mas eu queria maior controle sobre a base de código, a arquitetura e o processo de implantação. Eu também queria evitar o acúmulo de custos de assinatura do criador de aplicativos durante o desenvolvimento.

Em vez disso, escolhi um fluxo de trabalho de codificação assistido por IA.

Claude atuou como meu parceiro de codificação. Descrevi requisitos, gerei rascunhos de implementação, revisei a saída, depurei problemas e refinei recursos por meio de iterações repetidas.

Isso não significava que eu poderia simplesmente escrever um prompt e receber um aplicativo concluído. Ainda tive que tomar decisões, entender o código gerado, testar os resultados e corrigir erros.

A vantagem financeira foi significativa. Ao evitar assinaturas pagas de criadores de aplicativos para este projeto, economizei mais de US$ 1.000 em custos potenciais de ferramentas e despesas relacionadas que, de outra forma, teria orçado. Essa foi a minha economia específica do projeto, e não uma afirmação de que todo aplicativo personalizado será mais barato de construir.

Mais importante ainda, acabei com uma base de código e um fluxo de trabalho de desenvolvimento que pude controlar, em vez de depender inteiramente de uma interface específica de criação de aplicativos.

Minha pilha de tecnologia e por que a escolhi

Eu queria uma pilha moderna que suportasse iteração rápida sem sacrificar o controle sobre o aplicativo.

Aqui está o que eu usei.

Claude – codificação assistida por IA

Claude me ajudou a traduzir requisitos em código, resolver problemas de implementação e iterar recursos. Tratei seu resultado como um ponto de partida, não como algo em que confiar sem revisão.

Next.js 15 – Estrutura do aplicativo

Next.js forneceu a base para o aplicativo da web. Isso me proporcionou uma maneira estruturada de construir a interface e a lógica do aplicativo, mantendo o projeto organizado à medida que crescia.

Firebase Firestore – Banco de dados

O Firestore cuidou do armazenamento de dados do aplicativo. Seu modelo baseado em documentos e integração com o ecossistema Firebase tornaram-no uma escolha prática para meu fluxo de trabalho de desenvolvimento.

Escolher um banco de dados é apenas parte do trabalho. A estrutura de dados, as regras de acesso, os padrões de consulta e a forma como os registros se relacionam com os usuários exigem uma reflexão cuidadosa.

Tailwind CSS – Estilo de interface

Tailwind CSS me ajudou a construir e refinar a interface sem manter uma grande coleção de regras CSS separadas. Também facilitou melhorias iterativas na interface do usuário.

Git – Controle de versão

O Git me deu um histórico de alterações de código e uma maneira de gerenciar o desenvolvimento com segurança. Quando uma alteração gerada pela IA causava um problema, o controle de versão me ajudava a inspecionar o que havia mudado e a recuperar quando necessário.

Vercel – Implantação

Vercel forneceu o ambiente de implantação do aplicativo. Sua integração com o Git facilitou a passagem de alterações de código para versões implantadas.

Juntas, essas ferramentas me permitiram construir com assistência de IA, mantendo o controle sobre o código subjacente e o processo de implantação.

A parte mais difícil não foi gerar código

A maior surpresa foi a rapidez com que a IA conseguiu produzir uma primeira versão de um recurso – e quanto trabalho ainda poderia restar depois.

Uma tela pode parecer correta, mas se comportar incorretamente quando conectada a dados reais. Uma integração de API poderia funcionar em um teste simples, mas falhar quando um serviço externo retornasse uma resposta inesperada. Um recurso pode parecer completo enquanto ignora permissões ou casos extremos.

Três áreas me desafiaram particularmente.

1. Integração de API

Conectar diferentes serviços exigia mais do que gerar uma solicitação. Tive que considerar a autenticação, os formatos de solicitação e resposta, o tratamento de erros, os tempos limite e o que o aplicativo deveria fazer quando um serviço externo ficasse indisponível.

Aprendi a dividir as integrações em etapas menores e a verificar cada uma delas antes de criar funcionalidades adicionais em torno delas.

2. Segurança e acesso a dados

Um aplicativo que armazena informações de clientes não pode contar com uma tela de login bonita para segurança.

Tive que prestar atenção à autenticação, às regras de acesso ao banco de dados, aos limites de permissão e à possibilidade de usuários acessarem dados que não deveriam ver. A assistência da IA ​​tornou a implementação mais rápida, mas as decisões de segurança ainda exigiam análises e testes cuidadosos.

3. Desempenho e experiência do usuário

Um recurso pode funcionar tecnicamente e ainda assim ser frustrante de usar.

Aprendi a prestar atenção aos estados de carregamento, mensagens de erro, navegação, capacidade de resposta e quantas etapas os usuários precisavam para concluir tarefas comuns. Também tive que pensar em como as consultas ao banco de dados e o comportamento do aplicativo mudariam à medida que a quantidade de dados aumentasse.

Esses não eram problemas que pudessem ser resolvidos apenas escrevendo um prompt melhor. Eles exigiam observação, testes e refinamentos repetidos.

O que aprendi sobre construção com IA

A lição mais valiosa foi que codificação de vibração não é o mesmo que entregar o desenvolvimento de software a um modelo de IA.

A função do desenvolvedor muda. Em vez de escrever cada linha manualmente, leva mais tempo para definir requisitos, direcionar a implementação, revisar o código, testar o comportamento e decidir quais compensações são aceitáveis.

Minha experiência em WordPress e sistemas de negócios me ajudou a entender os fluxos de trabalho que eu queria oferecer suporte. As ferramentas de codificação de IA me ajudaram a passar desses requisitos para uma implementação funcional mais rapidamente.

A combinação era mais valiosa do que qualquer uma delas por si só.

Também aprendi a evitar criar muitos recursos de uma vez. Mudanças pequenas e testáveis ​​facilitaram a depuração e me ajudaram a entender o aplicativo à medida que ele evoluía.

Finalmente, percebi que enviar um aplicativo não é o fim do trabalho. Manutenção, atualizações de segurança, monitoramento e melhorias baseadas no uso real permanecem importantes após o lançamento.

O que este projeto mudou para mim

Construir este aplicativo expandiu minhas habilidades além do design de sites e da configuração de software de terceiros. Ganhei experiência prática com arquitetura de aplicativos, integração de banco de dados, fluxos de trabalho de API, controle de versão e implantação.

O projeto também se tornou uma adição significativa ao meu portfólio pessoal. Você pode ler o Estudo de caso do projeto NeerSoft CRM para ver como abordei a construção.

Não estou sugerindo que cada empresa crie seu próprio CRM ou que os criadores de aplicativos sejam a escolha errada. Para alguns projetos, uma plataforma pronta é a opção mais rápida e econômica. Para outros, um construtor de aplicativos visuais é uma excelente maneira de validar uma ideia antes de investir no desenvolvimento personalizado.

A abordagem correta depende dos requisitos, do orçamento, das restrições técnicas e dos planos de longo prazo.

Para mim, construir do zero com assistência de codificação de IA foi a experiência de aprendizagem certa. Isso me ajudou a evitar mais de US$ 1.000 em possíveis custos com criadores de aplicativos, ao mesmo tempo que me deu maior controle sobre o aplicativo e me ensinou habilidades que eu não poderia ter adquirido configurando apenas uma plataforma existente.

Minha maior lição é simples: A IA torna a construção de software mais acessível, mas a capacidade de definir problemas, tomar decisões técnicas sólidas e verificar os resultados é o que transforma o código gerado em um aplicativo útil.

Sobre mim: Ritesh Sharma é especialista em SEO, designer de sites WordPress e profissional de vibe-coding com mais de 11 anos de experiência em marketing digital e desenvolvimento web. Ele é especialista em SEO técnico, AEO, GEO, desempenho de sites e construção de experiências digitais focadas no usuário. Ele também explora tecnologias de desenvolvimento, automação e sem código baseadas em IA para ajudar as empresas a criar sites e soluções digitais mais inteligentes e fáceis de pesquisar.

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