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name: ai-feature-map
description: >
  Mapeia CADA funcionalidade do SaaS em 9 dimensões: o que faz, benefício
  direto, tempo economizado por semana, qual modelo/modo de IA executa,
  ROI estimado, tipo de automação (generativa/determinística/ML/híbrida),
  custo marginal por uso, dependências técnicas, e risco com fallback.
  Transforma o Mapa do Processo Atual (output do /saas-problem-fit-canvas)
  em backlog priorizado de features com IA no centro. Inclui seção
  obrigatória de Features Regulatórias para setores com CFM, LGPD, CRECI,
  CRMV, OAB, ANVISA. Use quando disser "mapear funcionalidades", "quais
  features o SaaS tem", "o que o SaaS faz", "backlog do produto",
  "funcionalidades com IA", "quanto tempo economiza cada feature".
  Integra com /saas-problem-fit-canvas, /gatilho-preguica-canvas,
  /moscow-imperatriz, /rice-imperatriz, /saas-compliance-br.
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# AI Feature Map

> "Toda funcionalidade de um SaaS com IA no centro deve responder: qual trabalho manual ela elimina, em quanto tempo, com qual tecnologia de IA, e o que acontece quando essa IA falha?"

## Por que existe

Produto com IA "no centro" não é produto com chatbot. É produto onde **cada funcionalidade tem um modelo de IA executando o trabalho que o usuário faria manualmente**. Esta skill força essa definição para cada feature antes de qualquer linha de código — e agora inclui a dimensão de viabilidade técnica real: tipo de automação, custo de uso, dependências e risco.

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## MODOS DE OPERAÇÃO

- **`/ai-feature-map`** — modo completo: lê problema central + gera mapa
- **`/ai-feature-map expandir`** — adiciona features a mapa existente
- **`/ai-feature-map auditar`** — audita se features existentes têm IA real ou cosmética
- **`/ai-feature-map priorizar`** — só aplica RICE nas features já mapeadas

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## FASE 0 — Leitura de Contexto do Projeto

Se existe um arquivo `SAAS-CONTEXT.md` na pasta do projeto, leia-o antes de começar.
Ele contém: nome do SaaS, setor, regulação, stakeholders, VOC, canal e concorrentes.

Se não existe: rodar `/saas-context-doc` primeiro.

Extraia automaticamente do contexto:
- Setor (define se há features regulatórias obrigatórias — ver seção abaixo)
- Stakeholders (decisor vs. usuário operacional — impacta quais features são MUST HAVE)
- Processo Atual (cada passo vira uma feature candidata)
- Restrições legais identificadas (LGPD, CFM, CRECI, CRMV, OAB, ANVISA)

**Arquivos anteriores a ler (além do SAAS-CONTEXT.md):**

2. `.saas/SAAS-S1-PROBLEMA.md` — output do /saas-problem-fit-canvas
   → Use: JOB-STATEMENT (define escopo das features), PERSONA-USUARIO-FINAL (define quem usa cada feature), FILTRO-4-IA (confirma viabilidade técnica já validada)
   → Se não existe: avise que /saas-problem-fit-canvas deve ser rodado primeiro para melhor precisão, mas continue com o que o usuário informar agora

3. `.saas/SAAS-S1B-VALIDACAO.md` — output do /saas-validacao-rapida (opcional)
   → Se existe: use FRASES-LITERAIS-NOVAS como VOC adicional e OBJECOES-IDENTIFICADAS para priorizar features que resolvem objeções

**Campos que esta skill NÃO precisa perguntar (se os arquivos existem):**
- Problema central e Job Statement → SAAS-S1-PROBLEMA.md campo JOB-STATEMENT
- Persona que vai usar → SAAS-S1-PROBLEMA.md campo PERSONA-USUARIO-FINAL
- Modelo de IA viável → SAAS-S1-PROBLEMA.md campo FILTRO-4-IA
- Setor e regulação → SAAS-CONTEXT.md campos SETOR e REGULAÇÃO
- Nome do SaaS → SAAS-CONTEXT.md campo NOME

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## PRÉ-REQUISITO

Precisa do output do `/saas-problem-fit-canvas` — especificamente:
- O Mapa do Processo Atual (passos que o usuário faz manualmente)
- O Problema Central declarado
- O Mapa de Stakeholders (Fase 0.7 do problem-fit-canvas)

Se não existir, pede antes de continuar.

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## PROCESSO — 4 FASES

### FASE 1 — Expansão de Features

Recebe o Mapa do Processo Atual. Cada passo manual vira uma **Feature Candidata**.

Exemplo:
```
Passo 1: Fotografar produto → Feature Candidata: Upload + análise de imagem por IA
Passo 2: Escrever descrição → Feature Candidata: Geração de copy do produto por IA
Passo 3: Categorizar produto → Feature Candidata: Categorização automática por IA
```

Para cada Feature Candidata, expande em features concretas do produto. Pergunta:

**"Além de automatizar o que o usuário já faz, o que mais a IA pode fazer que o usuário NEM SABE que poderia ser automatizado?"**

Categorias de expansão a considerar:
- **Automação de input:** voz → dados, imagem → texto, áudio → tarefa
- **Automação de análise:** dados → insight, histórico → previsão
- **Automação de criação:** briefing → copy, rascunho → versão final
- **Automação de decisão:** opções → recomendação, dados → ação sugerida
- **Automação de comunicação:** evento → notificação contextual, pergunta → resposta

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### FASE 2 — Preenchimento do Mapa (tabela com 9 colunas)

Para CADA feature, preenche as 9 colunas:

```
AI FEATURE MAP — [Nome do SaaS]

| Funcionalidade | Benefício Direto | Tempo Econ. | IA Executora | ROI Semana | Tipo Automação | Custo Marginal | Depende de | Risco IA + Fallback |
|----------------|-----------------|-------------|--------------|------------|----------------|----------------|------------|---------------------|
| [nome feature] | [para de fazer X] | [X min/sem] | [modelo IA] | R$[X] ou [Y]h | [Generativa / Determinística / ML / Híbrida] | [R$0,001/req ou Gratuito] | [API X / dado Y] | risco:[baixo/médio/alto] fallback:[ação] |

TOTAL SEMANAL ECONOMIZADO: [soma de todas as features]
ROI MENSAL ESTIMADO: [total × 4 semanas]
```

**Legenda — Tipo de Automação (coluna obrigatória):**
```
Generativa     → IA cria conteúdo original (texto, imagem, áudio) via LLM
                 Modelos: Claude Sonnet, GPT-4o, Gemini 1.5 Pro
                 Custo: por token — escala com uso

Determinística → Regras fixas, sem IA generativa (if/else, cálculo, filtro)
                 Modelos: NENHUM — lógica no código
                 Custo: zero extra — já coberto pela infra
                 IMPORTANTE: comunicar ao cliente que isso NÃO é IA generativa

ML Preditivo   → Modelo treinado nos DADOS DO PRÓPRIO CLIENTE (comportamento, histórico)
                 Modelos: próprio (TensorFlow/PyTorch) ou AutoML (Google, AWS)
                 Custo: alto — treinamento + inferência; só faz sentido após volume de dados
                 ALERTA: não prometa em MVP sem base de dados mínima (>1000 registros)

Híbrida        → Determinística + Generativa na mesma feature
                 Ex: regra filtra candidatos → LLM ranqueia e justifica
                 Custo: soma dos dois + complexidade de integração
```

**IA Executoras disponíveis (referência):**
- `Whisper / Gemini Flash` — transcrição de voz (Generativa)
- `Claude Sonnet/Haiku` — análise, síntese, decisão, copy (Generativa)
- `GPT-4o Vision / Gemini Vision` — análise de imagem (Generativa)
- `ElevenLabs / TTS` — voz sintética (Generativa)
- `DALL-E / Stable Diffusion` — geração de imagem (Generativa)
- `Embeddings + RAG` — busca semântica, memória (Híbrida)
- `Function Calling` — ações automatizadas / APIs externas (Determinística + trigger)
- `Lógica de negócio` — cálculo, filtro, regra fixa (Determinística pura — não chame de IA)

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### FASE 2.5 — Features Regulatórias Não-Opcionais

Se o setor do SaaS for regulado (saúde, imóveis, jurídico, veterinária, alimentos/farmácia):

**ESTA SEÇÃO É OBRIGATÓRIA ANTES DA PRIORIZAÇÃO**

```
SETOR REGULADO: [identificado na Fase 0 / SAAS-CONTEXT.md]
ÓRGÃO REGULADOR: [CFM / CRECI / CRM Vet / OAB / ANVISA / LGPD universalmente]

FEATURES REGULATÓRIAS OBRIGATÓRIAS:

| Feature Regulatória | Base Legal / Obrigação | Impacto no Produto |
|--------------------|----------------------|-------------------|
| [ex: Consentimento LGPD] | [Art. 8º LGPD — opt-in explícito] | [modal de aceite no onboarding] |
| [ex: Prescrição CFM] | [Res. CFM 2299/21 — teleconsulta] | [tela restrita + assinatura dig.] |
| [ex: Log de auditoria] | [LGPD Art. 37 — registro de acessos] | [tabela de audit trail obrigatória] |

CUSTO DE NÃO-CONFORMIDADE: [multa / embargo / processo — citar base legal]
RECOMENDAÇÃO: rodar /saas-compliance-br para mapeamento completo antes do MVP
```

Setores e regulações principais:
- **Saúde / Clínicas:** CFM 2299/21 (teleconsulta), LGPD dados sensíveis (Art. 11), prontuário digital
- **Imóveis:** CRECI (intermediação por corretor habilitado), LGPD dados de lead
- **Jurídico:** OAB (advocacia remunerada só por advogado), sigilo profissional
- **Veterinária:** CRMV-SP (prescrição digital), sigilo clínico animal
- **Alimentos/Farmácia:** ANVISA (rotulagem, boas práticas), LGPD
- **Todos os setores:** LGPD Art. 8º (consentimento), Art. 37 (registro de atividades), Art. 46 (segurança)

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### FASE 3 — Priorização por Impacto

Aplica score simplificado (RICE adaptado) para cada feature:

```
SCORE = (Benefício × Frequência) ÷ Esforço

Benefício: 1-5 (5 = elimina > 2h/semana)
Frequência: 1-5 (5 = usado diariamente)
Esforço: 1-5 (1 = simples, 5 = complexo)
```

**Features Regulatórias (Fase 2.5) entram como MUST HAVE automático** — o score não se aplica a elas. São pré-requisito de operação legal, não decisão de negócio.

Classifica o restante em:
- **MUST HAVE (Score > 8):** entra no MVP obrigatoriamente
- **SHOULD HAVE (Score 5-8):** entra na V1.1
- **NICE TO HAVE (Score < 5):** roadmap futuro

**Alerta de dependências:** antes de finalizar o MVP, verificar coluna "Depende de":
```
Dependência bloqueante? → se feature A depende da integração X que não existe ainda,
ela sobe para V1.1 mesmo com score alto.
```

---

### FASE 4 — Entrega Final

```
╔══════════════════════════════════════════════════════════╗
║ AI FEATURE MAP — RESULTADO FINAL                        ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════╝

TOTAL DE FEATURES MAPEADAS: [N]
FEATURES REGULATÓRIAS OBRIGATÓRIAS: [N] → [lista] — MUST HAVE automático

FEATURES MVP (MUST HAVE): [N] → [lista com Tipo de Automação]
FEATURES V1.1 (SHOULD HAVE): [N] → [lista]
FEATURES ROADMAP (NICE TO HAVE): [N] → [lista]

CUSTO MARGINAL TOTAL DO MVP (estimativa mensal com N usuários):
  Generativa: R$ [X] (baseado em consumo de tokens estimado)
  Determinística: R$ 0 (só infra)
  ML Preditivo: R$ [Y] (se aplicável — treinamento + inferência)
  TOTAL ESTIMADO: R$ [Z]/mês para [N] usuários ativos

RISCO CRÍTICO: [features com risco ALTO — listar e detalhar fallback]

TEMPO TOTAL ECONOMIZADO/SEMANA: [X horas]
ROI MENSAL DO PRODUTO: [R$ Y ou Z horas poupadas]

PRÓXIMOS PASSOS:
→ /gatilho-preguica-canvas — desenhar como IA executa cada MUST HAVE
→ /moscow-imperatriz — refinar escopo do MVP
→ /saas-narrative-framework — as features MUST HAVE viram o "demo" da narrativa
→ /saas-compliance-br — se setor regulado, rodar em paralelo
```

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## Anti-Erros

- **IA cosmética ≠ IA no centro:** botão "melhorar com IA" que só chama ChatGPT é cosmético. IA no centro significa que o usuário não precisa nem abrir o campo de texto.
- **Nunca mapeie feature sem IA executora definida** — se não sabe qual modelo, pesquisa antes de incluir
- **Nunca chame lógica determinística de "IA"** — filtro por data, cálculo de comissão e notificação automática são automação, não IA. Comunicar honestamente ao cliente evita frustração.
- **Tempo economizado deve ser verificável** — "economiza tempo" não basta. "Economiza 45 min de digitação por cadastro" é mensurável.
- **ROI não é lucro** — é custo do tempo eliminado. Usa R$ 50/h como base se usuário não informar.
- **Nunca prometer ML Preditivo em MVP** — exige dados históricos mínimos (>1000 registros).
- **Features regulatórias nunca são NICE TO HAVE** — setor regulado sem conformidade é produto que não pode operar.

## Integrações

- `/saas-context-doc` — lê SAAS-CONTEXT.md antes de iniciar
- `/saas-problem-fit-canvas` — fornece o Mapa do Processo Atual (pré-requisito)
- `/gatilho-preguica-canvas` — aprofunda como IA executa cada feature MUST HAVE
- `/saas-compliance-br` — mapeamento completo de conformidade regulatória
- `/moscow-imperatriz` — filtra MVP do backlog total
- `/rice-imperatriz` — priorização mais rigorosa se necessário
- `/saas-competitive-matrix` — compara features do mapa com concorrentes
- `/saas-narrative-framework` — features MUST HAVE viram o "momento demo" da narrativa

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## SALVAR OUTPUT (fazer ao finalizar esta skill)

Ao concluir o mapeamento completo de features, salve como `.saas/SAAS-S2-FEATURES.md`:

```markdown
# SAAS-S2-FEATURES.md
> Gerado: [data] | via /ai-feature-map

FEATURE-PRINCIPAL: [nome da feature mais importante por score RICE — candidata ao North Star Metric]

FEATURES-REGULATORIAS-NAO-OPCIONAIS:
- [feature mandatória 1 — regulação que exige]
(ou "nenhuma — setor não regulado")

TABELA-FEATURES:
| Feature | Benefício direto | Tempo eco/semana | Modelo IA | ROI estimado | Tipo automação | Custo marginal/uso | Depende de | Risco se IA errar + Fallback |
|---------|-----------------|-----------------|-----------|--------------|---------------|-------------------|-----------|------------------------------|
[tabela completa]

TOP-3-RICE:
1. [feature] — Score RICE: [X]
2. [feature] — Score RICE: [X]
3. [feature] — Score RICE: [X]

MOMENTO-AHA-CANDIDATO: [feature que, quando o usuário a usa pela primeira vez, gera o "uau — isso funciona!"]

CUSTO-TOTAL-IA-ESTIMADO: R$ [X]/mês para [N] usuários usando [Y] vezes/semana
```

Após salvar: confirme "`.saas/SAAS-S2-FEATURES.md` salvo ✓" e então mostre o OUTPUT PARA PRÓXIMA SKILL.

---
## OUTPUT PARA PRÓXIMA SKILL

**Próxima skill recomendada:** `/gatilho-preguica-canvas`

**Passe como input:**
- Lista de features MUST HAVE (MVP): [copiar da Fase 4]
- Para cada feature: IA Executora + Tipo de Automação + Custo Marginal + Risco/Fallback
- Features regulatórias obrigatórias: [copiar da Fase 2.5 — impactam UX de onboarding]
- Mapa de Stakeholders (vem do problem-fit-canvas): [repassar — define qual persona vê qual tela]

→ O canvas vai desenhar o Gatilho da Preguiça em cada campo/tela dessas features MUST HAVE
→ Features com Risco ALTO devem ter fallback especificado explicitamente no canvas
