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~$ posso vibecodar o Cognia?

QUASE

· com uma boa sentada

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C

Cognia

O Cognia é uma plataforma profissional que utiliza inteligência artificial para analisar sessões e transformar informações em dados visuais sobre a evolução emocional de pacientes.

Saúde

## análise

a parte mecânica de extrair insights e gerar gráficos a partir de transcrições de sessões é o paraíso dos LLMs atuais. o prompt que analisa sentimentos e tendências é trivial, mas o buraco é mais embaixo quando você lida com dados sensíveis de saúde e a necessidade de padronização clínica que terapeutas exigem para confiar em uma ferramenta no dia a dia.

## por que ainda pagam

os psicólogos pagam pela tranquilidade de não precisarem configurar pipelines de dados, pela interface que já abstrai o prompt engineering complexo e pela confiança de que os dados estão sendo tratados com a conformidade necessária para o ambiente clínico, algo que um script solto no cursor não garante nativamente.

os moats

polimento de execução

anos de detalhes, onboarding e edge cases que o clone não tem

marca & confiança

as pessoas pagam pelo nome em quem confiam

a confiança do profissional de saúde é um moat que não se ganha com código, mas com a robustez e seriedade percebida na plataforma.

## o que você perde vibecodando

  • conformidade e privacidade específica para dados de saúde
  • interface polida que reduz atrito na rotina clínica
  • estabilidade e persistência de longo prazo para prontuários
  • curadoria de prompts ajustada para linguagem clínica real

## o prompt

build_prompt.md

prompt genérico da categoria — construa o seu, não um clone

construa uma plataforma de análise de registros clínicos para terapeutas. stack: next.js, tailwind css, postgres, supabase, openai api. o escopo inclui: 1. autenticação segura com perfil de profissional. 2. dashboard para upload ou escrita direta de notas de sessão (texto livre). 3. integração com LLM para extrair indicadores: humor, principais temas abordados e evolução emocional. 4. representação visual usando recharts para mostrar a tendência temporal desses indicadores. 5. estrutura de banco de dados relacional: usuários, pacientes e sessões. o mvp deve focar na limpeza da interface (estilo clean, clínico e minimalista). descarte funcionalidades de pagamento e integrações com prontuários externos nesta versão inicial. foque estritamente na precisão da análise de sentimento sobre o texto inserido e na visualização clara dos dados para o profissional. a segurança dos dados é prioridade: implemente logs de acesso e garanta que cada profissional só visualize seus próprios pacientes.

$ cole no Claude Code, Cursor ou Codex

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