A Apple gasta 1 milhão por mês em design. Eu fiz um em 4 horas.

Eu estive na Apple. O engenheiro chefe de lá abriu as portas para mim.

Eles têm um time enorme só para cuidar de uma coisa: garantir que cada página, cada tela, cada botão do site da Apple pareça que pertence ao mesmo lugar.

Isso se chama design system. É o sistema invisível que mantém tudo coeso. Cores, fontes, espaçamentos, regras visuais.

Sem isso, cada página parece que foi feita por uma pessoa diferente.

A Apple investe entre 500 mil e 1 milhão de dólares por mês só com a equipe que cuida das landing pages. Por mês. Só com pessoas.

Não estou falando de servidor.

Eu fiz um em 4 horas. Para um aluno.

Para entender o que isso significa, preciso explicar quanto isso sempre custou.

O preço de manter tudo no lugar

Eu contratei uma equipe de design para ficar trabalhando nas minhas empresas durante vários meses. Só para ficar fazendo a parte de design da Academia Lendária de forma geral.

R$15 mil para um especialista de branding, R$15 mil para uma de comunicação, mais R$10 mil para um designer. R$40 mil por mês, os três juntos, durante 15 meses.

Eles faziam minhas landing pages, todos os materiais gráficos, tudo. Foram mais de R$500 mil investidos ao longo desse período numa equipe que era boa, que entregava bem.

Mas cada projeto de design system do zero custava R$40 mil no mínimo. A maioria das vezes passava de R$100 mil.

Eu tenho um amigo que cobra R$500 mil só para fazer brandbook com posicionamento. E ele nem faz design system.

O último que eu fiz foi para um aluno, o Red Pine. Fiz primeiro pelo Claude Design, depois pelo Claude Code com o meu squad de design.

Essência da marca, atributos, tom de voz, frases de impacto, site institucional, slides, dashboard. O design system em si, todo tokenizado, com cada elemento tendo nome, variável e regra, levou 4 horas.

Não é só fazer telas. Funciona como sistema, não como rascunho.

Como isso foi possível? Por causa de três coisas que aconteceram na mesma semana.

O que o Google acabou de abrir

Tivemos três grandes lançamentos na última semana que envolvem design com IA. Claude Design, ChatGPT 2.0 de imagens, e uma coisa que muda tudo.

O Google, pelo Google Labs Code, acabou de deixar open source um formato chamado design.md.

Eu já usava esse conceito desde dezembro, janeiro. Abstraí a ideia a partir do Stitch, que é uma ferramenta do Google para criação de design.

O Stitch já funcionava bem justamente porque por trás ele usava essa configuração de tokens de design. Eu peguei essa lógica e comecei a aplicar nos meus projetos antes de qualquer lançamento oficial.

Só que agora o Google formalizou e abriu no GitHub para todo mundo usar. E isso muda o jogo.

O que é o design.md? É um arquivo que define o que chamamos de tokens de design.

Tokens de design são basicamente as variáveis que dizem para as IAs que vão trabalhar no seu design qual é a cor, qual é o tamanho das fontes, quais são os espaçamentos. Tudo que se refere a como manter o seu sistema coeso e sem aquela cara de IA.

Assim como a gente já tem o CLAUDE.md para configurar o comportamento dos agentes e o agents.md para definir os agentes, o design.md já vem se tornando na comunidade a forma padrão de definir os tokens de design.

Por que o Claude Design é construído de forma burra

Aqui entra um detalhe que quase ninguém percebe.

O Claude Design, a ferramenta de design da Anthropic, é bom na criação de layouts. Ele cria rascunhos, componentes, telas inteiras.

Mas ele tem um problema: toda vez que vai criar algo novo, ele relê todo o HTML, relê todas as informações de tudo que já foi criado, do zero, para manter consistência.

Ao invés de usar tokens compactados como faz o design.md, ele lê tudo de novo. Cada vez.

Não é porque os caras lá são ruins. Os caras lá dentro são muito bons. Mas para eles é muito barato e até desejável que a gente gaste muitos créditos.

Então eles não fizeram de uma forma para economizar. Cada pedido novo gasta crédito rápido porque ele refaz toda a leitura.

Se houvesse um design.md que o Claude Design ficasse sempre lendo como referência, ficaria muito melhor. E eu acredito que eles vão mudar isso em breve.

Mas enquanto não mudam, existe um caminho que funciona.

Créditos separados e o experimento ao vivo

Quando eu usei o Claude Design, gastei 3% dos créditos ali. E olhei: os créditos do Claude Code estavam em 0%.

O Claude Design não usa os créditos do Claude Code. São bolsos separados.

Se eu fosse criar o design direto no Claude Code, estaria gastando do meu modelo principal. No Claude Design, são créditos diferentes.

O que eu aconselho: tudo que for fazer de design, primeiro gasta tudo que tem no Claude Design. Depois vai para o Claude Code.

E aí eu tive uma teoria que quis testar ao vivo.

Se eu já tenho um sistema com um design.md que tem todas as minhas variáveis de design, e eu pegar esse arquivo e jogar dentro do Claude Design, eu vou gastar poucos créditos para construir todo o meu design system lá dentro.

Porque ele não vai precisar ficar adivinhando as cores, as fontes, os espaçamentos. Já está tudo definido.

Testei ao vivo. Funcionou.

Joguei muito pouca informação. Muito compactado. Foram 600 linhas.

Se eu tivesse jogado todo o HTML, todos os arquivos como eram antes, teria dado 20 mil, 50 mil, 100 mil linhas talvez. E o resultado ficou igualzinho ao que deveria ficar.

Só com 600 linhas que tinham os elementos que ele precisava usar, explicando um pouquinho cada um.

Antes, os agentes tinham que ficar lendo todo o seu HTML, lendo tudo que foi feito antes, gastando um monte de crédito. Com o design.md, funciona muito mais rápido e gasta muito menos.

O erro que a própria Anthropic recomenda

Quando termina o trabalho no Claude Design, a Anthropic recomenda que clique num botão e faça um handoff direto para o Claude Code. Eles indicam isso.

Eu não recomendo. Eu testei e não fica bom.

O que acontece é que ele copia um comando que basicamente manda o Claude Code ler o README, ler todos os documentos e recriar tudo lá. Ele vai recriar tudo de novo.

Vai gastar um monte de crédito. Eles querem que gaste crédito.

A melhor forma é outra. Depois que fez todas as alterações no Claude Design, torra. A missão é torrar 100% dos créditos.

Torrou até 100%, aí vai para o Claude Code. Clica em share e faz download como zip. Não faz o handoff. Não exporta só como HTML ou PDF.

Baixa como zip, porque no zip vai ter tudo.

Com o zip baixado, aí sim abre no Claude Code e trabalha com o que já está pronto, sem refazer nada.

Como tudo se conecta na prática

E aqui é onde fica interessante. Porque as três ferramentas sozinhas já são boas. Mas quando você pensa em como elas se complementam, o resultado é outra coisa.

Imagina que você quer apresentar um produto novo. Uma landing page para o robô da Anthropic, por exemplo. Estilo Apple, com efeito parallax, vários ângulos do robô.

Você joga no ChatGPT 2.0 de imagens: cria imagens desse robô com diferentes takes, diferentes ângulos, imagens separadas.

Pega essas imagens e joga no Claude Design junto com o design system que já está lá. Ele monta a landing page com os elementos visuais do ChatGPT e a consistência do design.md.

Cada ferramenta alimenta a outra. O design.md do Google define os tokens. O Claude Design monta os layouts. O ChatGPT 2.0 cria as imagens. Quando você conecta as três pensando no fluxo inteiro, o resultado sai em horas.

O mesmo resultado que antes custava meses e centenas de milhares de reais.

Entender antes de pedir

Dá para ir mais fundo. O Claude Design tem um prompt system por dentro que define como ele funciona. Dá para extrair pelo modo de planejamento e entender quais funções ele tem, como ele decide o que criar.

Com isso, dá para alimentar o seu próprio sistema. Um squad de design, um conjunto de agentes de IA montados especificamente para criar design, fica mais forte quando entende como a ferramenta original pensa.

A diferença entre abrir a ferramenta e pedir algo, e entender como ela pensa antes de pedir, é o que separa resultados genéricos de resultados que realmente funcionam.

Isso é só um exemplo. Quando você entende a lógica por trás de como essas ferramentas funcionam, as conexões entre elas começam a aparecer naturalmente.

Gosto

Mas o que define quem vai sair daqui com algo excepcional e quem não vai? É taste. É gosto.

Gosto se adquire como? Com repertório. Navega pelo Pinterest, pelo Behance, pelo Dribbble. Navega por sites que possam te inspirar.

Steve Jobs sempre disse que o que separava a Apple da Microsoft era taste.

Paul Graham escreveu sobre a importância do gosto: "A receita para um grande trabalho é gosto exigente mais a capacidade de satisfazê-lo."

Onde basicamente todos nós conseguimos criar qualquer coisa com essas ferramentas, gosto é o que muda tudo. E gosto é algo que só se desenvolve com repertório, com exposição, com acesso a coisas diferentes.

Comparar, testar, desenvolver esse olho.

Mas aqui no Vale eu ouvi uma coisa que complementa tudo isso.

Gosto sem distribuição não importa. Ninguém vai ver o seu produto.

$200 milhões sem design system

Eu visitei a Gens Park aqui no Vale. De zero a 200 milhões de dólares em 11 meses.

O escritório deles é bem simples. O sistema deles é muito simples visualmente. E eu descobri lá que eles não têm nem design system.

Não têm como vai ser os botões, como vai ser a estrutura.

Só que eles entenderam uma coisa sobre distribuição. Eles criaram canais específicos voltados a comunidades regionais.

Canais de comunicação usando sites que só japoneses usam para falar sobre o sistema. Anunciando com TikTokers famosos na Coreia do Sul, especializados no público de lá.

A Lovable está valendo mais de bilhão. Cresceu investindo praticamente nada em marketing.

Produto bom é o básico. Tem que ser bom. Mas sem distribuição não consegue crescer.

E se distribuição vale tanto assim, quanto alguém pagaria por ela?

O moat de 60 bilhões

Elon Musk fez uma opção de compra do Cursor por 60 bilhões de dólares. O Cursor tem pouco mais de um ano. Se ele não comprar, vai ter que pagar 10 bilhões.

O que ele está comprando? Qualquer engenheiro consegue criar algo parecido. Distribuição. Comunidade. Aquela proteção que é difícil de tirarem de você.

Aquilo que se constrói com relacionamento.

Na Apple, cada funcionário recebe 300 dólares por dia para gastar com tokens. Trezentos. Por dia.

No Google tem uma telinha de campeonato para ver quem está gastando mais. Eles são recompensados por gastar mais, porque querem que o pessoal teste.

Na Anthropic, liberado para gastar o quanto quiser.

E o que a gente paga? Quando paga 200 dólares para a Anthropic, o que ela entrega em termos de acesso e tokens é cerca de 3 mil dólares de custo computacional.

Se usar constantemente, cerca de 3 mil dólares de valor computacional. As empresas praticamente pagam para a gente usar.

O Gemini investe bilhões sem ganhar nada com a gente usando o AI Studio, o NotebookLM. A humanidade nunca teve um momento tão grande de abundância.

Prazo de validade

Mas isso tem prazo.

Tokens vão ficar muito caros. Pelo menos num curto período de tempo. A gente já chegou no limite da malha energética.

As IAs consomem uma quantidade absurda de energia.

O gargalo não é mais o chip. É a tomada.

Data centers de IA consumiam 3% da eletricidade dos Estados Unidos em 2022. Em 2028, a projeção é 10%.

Um único cluster de treinamento consome a mesma energia que uma cidade de 200 mil pessoas. Virginia, o maior hub de data centers do mundo, já está recusando novos projetos. A fila para conseguir conexão elétrica é de 4 a 7 anos.

Por que a Anthropic lançou o Opus 4.7 daquele jeito? Na minha visão, parece muito mais uma destilação para ter mais entrega com menos poder computacional. Mais vazão.

Não parece ter sido uma evolução do 4.6. Hardware demora. A gente vai ter que ter uma construção gigantesca de infraestrutura.

O Stargate da OpenAI está para ser construído em 2029. Então a gente vai ter que esperar mais uns 4, 5 anos.

Até lá, o que tende a acontecer é o token de modelos fundacionais ficar extremamente caro. A distribuição de terras raras está ficando mais escassa. Silício, todos os materiais para criar chips, transistores. Fica mais difícil.

O que se pode fazer agora por 200 dólares pode custar 10 vezes mais. Não porque queiram cobrar mais. Porque vai custar mais para eles também.

Antes que a IA faça

E não é só custo que tem prazo.

Eu falei isso numa palestra aqui no Vale e vou repetir. As próximas comunidades não vão ser criadas por humanos. Vão ser criadas por IAs.

As LLMs já são muito capazes de criar narrativas. Nosso conhecimento sempre foi levado através do diálogo, da fala. É sentar em volta de uma fogueira e compartilhar.

Isso não muda. É por isso que eventos presenciais importam. É de onde nasce tudo.

Mas no momento que as LLMs conseguem criar essas narrativas, engajar, manter atenção, o nosso tempo para criar as nossas comunidades está cada dia mais perto do fim.

As próximas grandes religiões vão ser criadas por IAs. As próximas grandes comunidades vão ser criadas por IAs. As LLMs já manipulam. Vão fazer muito mais.

O pedido é de conscientização. A gente precisa fazer isso antes que a IA faça. É melhor que nós humanos façamos.

Construir nossas comunidades, nossa narrativa, aquilo que vai conectar pessoas. Ambientes de segurança onde acontecem os negócios, onde existe confiança.

Eu visitei empresas aqui no Vale. Escritórios de advocacia, estúdios de design, consultorias. Elas não estão à frente do que a gente faz no Brasil.

A informação está distribuída. A internet dá acesso a tudo em tempo real.

A brincadeira aqui no Vale é que a gente está no local onde nasceu a internet, onde nasceu o computador, mas a velocidade de internet aqui é ruim. Vai em Stanford, a internet não funciona direito. Vai em Berkeley, a internet não funciona direito.

Tudo está distribuído na internet. A diferença de estar aqui é que se conecta com as pessoas.

Ontem eu estava com o pessoal do Google. Ontem com investidores de fundos de bilhões de dólares. Mas quando a gente olha para o acesso à informação, vocês no Brasil têm as mesmas condições.

O brasileiro tem uma capacidade de pegar as coisas e inovar que é fora de série. Nós brasileiros temos que nos orgulhar de fazer tanto com tão pouco.

Mas faz sozinho.

Repertório coletivo

Por isso em 2023 eu não criei um curso. Criei uma comunidade. Porque tudo é sobre conexões, sobre networking, sobre comunidade. Tudo é sobre comunidade.

Essa conexão é o que faz acontecer.

E aqui entra uma coisa que eu percebi depois de muita tentativa. Conteúdo gravado não é mais suficiente. As coisas atualizam rápido demais.

O que eu ensinei mês passado sobre uma ferramenta pode já ter mudado. A forma mais natural de aprender agora é em tempo real, ao vivo, com alguém te pegando pela mão enquanto as coisas acontecem.

Por isso a gente criou os cohorts. Cohort é um grupo de pessoas aprendendo junto, ao vivo, durante semanas. Não é curso gravado.

São aulas ao vivo que funcionam quase como mentorias, onde cada um traz o seu projeto, tira dúvida na hora, e constrói junto com outras pessoas que estão no mesmo momento.

E aqui volta o ponto do repertório. Cada pessoa ali tem o seu repertório. O dentista vê as coisas de um jeito. O designer de outro. O empresário de outro.

Quando essas pessoas se ajudam, cada uma ganha uma perspectiva que não teria sozinha. É repertório coletivo. É gosto sendo construído em grupo.

O Fundamentals é o nosso cohort para quem quer construir uma base sólida com IA. 4 semanas ao vivo com o Adavio. Pronto-socorro 2x por semana para tirar dúvida do seu projeto específico.

E um grupo de pessoas construindo ao mesmo tempo.

A Turma 4 já começou essa semana. Ainda dá para entrar.

Alan Nicolas ♾️
CEO, Academia Lendár[IA]

P.S. Gosto é o que muda tudo quando todo mundo tem a mesma ferramenta. E gosto só vem de repertório. Navega. Compara. Testa. Desenvolve o olho antes de abrir a ferramenta. Mas se puder fazer isso com gente que também está desenvolvendo o olho, melhor ainda. O repertório de cada um vira repertório de todos.

📌 Links citados:

O que é o Design.md

GitHub do Google Labs

Stitch do Google

Guia de marca Redpine

📚️ Livros Recomendados:

• Mil Cérebros - Jeff Hawkins: O inventor do Palm entendeu a inteligência antes de todo mundo. O modelo que ele propõe explica por que IA sozinha nunca vai ter gosto. Distribuição de memória, predição e hierarquia de conceitos: é um mapa de como repertório vira intuição.
  

• Darwinismo Digital - Tom Goodwin: Goodwin previu o colapso de empresas que confundiram ter tecnologia com saber usá-la. A ironia cruel é que o mesmo erro está acontecendo agora com design e IA. Quem lê isso entende por que distribuição mata execução toda vez.
  

• A Guerra da Arte - Steven Pressfield: Não é sobre arte. É sobre o momento exato em que você sabe que o design está bom e mesmo assim não publica, não distribui, não entrega. Pressfield chama isso de Resistência. É o único inimigo real de quem já tem gosto e repertório mas ainda não chegou a lugar nenhum.

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• Escrita por: Alan Nicolas utilizando Obsidian potencializado com IA

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