Um SaaS que lembra de quem você ama.
Plataforma que usa IA para criar e enviar mensagens personalizadas com imagem pelo WhatsApp do próprio usuário — todo dia de manhã, sem ele tocar no celular. Construída do zero, em produção, v13.7.
- Função
- Founder · Product Designer · Desenvolvedor
- Produto
- SaaS B2C · 3 planos · assinatura mensal
- Stack
- Node.js · PostgreSQL · Evolution API · OpenAI GPT-4o + gpt-image-2 · Make · Kiwify
- Período
- 2025–2026 · design → build → lançamento → produção
- Status
- Em produção · v13.7 · mensagens-brasil.com
A correria engole a intenção.
Queremos dar bom dia pra mãe, mandar uma palavra pro amigo, lembrar da avó. A intenção existe. O hábito, não. O dia começa e o WhatsApp já está cheio de trabalho antes de qualquer mensagem afetiva sair.
O problema não é falta de amor — é falta de sistema. A ideia do Mensagem Brasil foi criar esse sistema: uma plataforma que assume o trabalho de lembrar, escrever e enviar, deixando só o afeto como intenção do usuário.
A IA escreve. O WhatsApp entrega.
O usuário cadastra seus contatos — mãe, pai, amigo — define o tom de cada um (carinhoso, motivacional, espiritual, descontraído) e conecta seu WhatsApp via QR Code. A partir daí, todo dia de manhã a plataforma age sozinha.
O GPT-4o gera uma mensagem personalizada para cada contato. O gpt-image-2 cria uma imagem exclusiva com o texto integrado em tipografia manuscrita. A Evolution API entrega tudo pelo número real do usuário — não um bot genérico, mas o próprio WhatsApp dele.
Dashboard que some no dia a dia.
O dashboard foi desenhado para ser configurado uma vez e esquecido. Painel, contatos, plano e conexão WhatsApp — quatro abas, nenhuma fricção desnecessária. Dark mode nativo.
Produto e engenharia na mesma mão.
Como founder solo, cada decisão de produto impacta diretamente a implementação — e vice-versa. Algumas das escolhas que moldaram o produto:
- WhatsApp do próprio usuário, não um número da plataforma. Aumenta a taxa de abertura porque a mensagem vem de quem o contato conhece. Exige a conexão via QR Code, mas cria diferenciação real.
- Migração de DALL-E 3 para gpt-image-2. O DALL-E 3 foi descontinuado durante o desenvolvimento. A migração exigiu reformular o prompt para integrar mensagem, tom e tema_imagem num único input — e o resultado ficou mais coeso.
- Remoção do pairing code no onboarding. O botão "Estou usando o celular" gerava confusão. Após investigação, confirmou-se erro 405 global do WhatsApp contra o Baileys desde 2026. Decisão: remover e simplificar para QR Code + vídeo tutorial.
- Expiração com aviso antecipado. Um modal aparece 3 dias antes da expiração — só uma vez por sessão. Tela de bloqueio gradual, não corte abrupto. Renova sem criar conta nova.
Stack em produção
Em produção, crescendo.
O produto foi de ideia a SaaS em produção com stack completo, onboarding automatizado, cobrança recorrente, e-mails transacionais e painel admin — construído como founder e designer solo.
Cada iteração parte de um problema real — um botão confuso, um modelo descontinuado, uma renovação que criava conta nova. A documentação virou o sistema de produto. A v13.7 tem 25 seções de registro de decisão.
O que esse projeto me ensinou.
- Founder e designer se retroalimentam. Conhecer o stack muda as decisões de produto — e as decisões de produto mudam o stack. A fronteira some depois de um tempo.
- Documentar é projetar. A v13.7 tem 25 seções porque cada decisão foi registrada com contexto, alternativas descartadas e motivo. Isso virou o sistema de produto.
- APIs mudam. Produto precisa de margem. DALL-E 3 foi descontinuado, pairing code do Baileys foi bloqueado globalmente. As decisões mais importantes foram as de remover, não de adicionar.
- O onboarding é onde a maioria desiste. Simplificar para QR Code + vídeo tutorial cortou a confusão mais do que qualquer copy nova.