Construí o produto. Depois tive de aprender a vendê-lo.

Como transformei a procura pelos primeiros pilotos em 16 skills de IA, e como pode instalá-las no ChatGPT, Claude, Gemini ou em qualquer AI worker

30 de setembro de 2026 · Por Elio Fernandes, fundador da Flix Home · © 2026 Elio Fernandes. All rights reserved. Feel free to apply these ideas and quote short excerpts with credit and a link to this post.

Sou builder. Construí a Flix Home, uma ferramenta que dá aos gestores de alojamento local controlo e visibilidade sobre todo o seu portefólio de propriedades. Construir era a parte que eu sabia fazer.

Depois veio a parte que ninguém nos ensina: encontrar clientes reais e conseguir que os primeiros aceitem um piloto.

Isto não é uma volta de vitória. É um primeiro sinal de que um processo melhor pode mudar o resultado. Com este novo fluxo, construí uma lista de 100 leads. Na primeira semana, consegui cinco reuniões e fechei dois acordos para pilotos de 60 dias. A amostra ainda é pequena, mas a diferença foi suficientemente útil para eu documentar cada passo.

Este artigo explica esse método, os erros que lhe deram forma e como pode adaptá-lo ao seu próprio produto.

1. Do silêncio a um fluxo repetível

Entre o final de junho e meados de julho de 2026, enviei 91 emails frios para 31 empresas de gestão de propriedades: três emails para cada uma, ao longo de duas semanas.

Recebi zero respostas. Também não houve devoluções nem pedidos para sair da lista. Apenas silêncio.

Olhando para trás, o problema não era o volume:

• Começava pelo que o produto fazia, não pelo que preocupava o gestor.
• Todos os emails pareciam iguais a qualquer outro email de SaaS.
• Não tinha forma de aprender com o silêncio. Não mantinha um registo limpo do que tinha sido enviado, de que conta, com que assunto e com que resultado.
• O trabalho recomeçava do zero todas as vezes, por isso os erros repetiam-se: um endereço errado, um lead tratado como novo quando já tinha sido contactado, uma reunião registada como "quase fechada" sem nada ter sido acordado.

Mudei três coisas. Começo pelo problema do gestor: controlo e visibilidade sobre todo o portefólio. Faço uma pergunta. Proponho um pequeno passo seguinte.

Depois reconstruí todo o fluxo à volta destas regras. Preparei 100 leads e executei o novo processo. Na primeira semana, consegui cinco reuniões e dois pilotos de 60 dias acordados. Ainda são números iniciais, não uma prova de que existe um motor de vendas repetível. Mas o fluxo ajudou-me a avançar mais em pouco tempo e, finalmente, conseguia perceber a razão de cada passo.

Foi por isso que desenhei e documentei cada parte: para ajudar outros fundadores que já construíram o produto e estão agora a aprender a vendê-lo, sem terem de recomeçar do zero todas as semanas.

2. A ideia: cada tarefa repetida torna-se uma skill

Uma skill é um método escrito: passos, regras, limites e o resultado esperado. Não é um prompt que voltamos a escrever. É um ficheiro que a IA lê sempre que executa aquele trabalho.

Quando documentei como preparo uma chamada, como faço o seguimento depois de uma reunião de descoberta e como revejo a semana, os meus AI workers puderam assumir a preparação. As conversas ficaram comigo.

A decisão de desenho mais importante foi o que fica onde:

Se colocar factos variáveis dentro de uma skill, esta fica silenciosamente desatualizada. Se uma sugestão entrar no registo de decisões, transforma-se num compromisso falso. Mantenha os três separados.

3. O meu fluxo, do início ao fim

Este é o ciclo que os meus AI workers e eu executamos todas as semanas:

1. Encontrar: escolher leads de uma lista aprovada e confirmar que nunca foram contactados.
2. Contactar: escrever a mensagem, revê-la e enviar apenas depois da minha aprovação. Registá-la no CRM no próprio dia.
3. Conversar: preparar uma página antes de cada chamada ou reunião. Depois da reunião, transformar a transcrição em factos, propostas, decisões e perguntas em aberto. São quatro coisas diferentes.
4. Propor: escrever um resumo factual e, separadamente, uma proposta de piloto.
5. Medir: quando um piloto começar, acompanhá-lo através de uma métrica de sucesso acordada antecipadamente.
6. Rever: todas as sextas-feiras, fazer uma revisão que atualiza os resultados, os riscos e as decisões que tenho de tomar. Tudo o que decido volta ao contexto, para que a próxima execução comece com a informação atual.

4. Cinco lições que mudaram a minha prospeção

4.1 Começar pelo problema deles, não pelas funcionalidades

Cada mensagem segue a mesma ordem: contexto → relevância → uma pergunta → um passo seguinte simples. Se não tiver uma observação real e sustentada sobre a empresa, deixo a personalização de fora. Personalização inventada é pior do que nenhuma.

Antes de sair, o rascunho é avaliado em sete pontos: claro, relevante, natural, específico, um passo seguinte, prova, breve. Se falhar em dois ou mais, é reescrito.

Os seguimentos sem resposta passam por três passos, cada um mais leve do que o anterior:

1. Recuperar o contexto.
2. Acrescentar algo novo e útil.
3. Dar uma saída fácil e perguntar quem é a pessoa certa.

4.2 Pedir a reunião cedo e perguntar pela pessoa certa

Do Cold Calling Essentials, de Sam Nelson: uma chamada só tem três finais aceitáveis. Uma reunião marcada, o nome da pessoa certa ou um não claro. "Envie-me alguma informação" costuma ser uma forma educada de dizer não. Envie-a, mas proponha 20 minutos para a analisarem em conjunto.

Perguntar "com quem deveria estar a falar?" é uma das perguntas mais subestimadas nas primeiras vendas.

4.3 Um humano diz "enviar"

A minha skill de revisão pode dizer que um texto está bom. Só eu posso dizer que será enviado, para quem e a partir de que conta. "Aprovado editorialmente" não significa "autorizado para envio".

Quando falta à IA uma ferramenta, uma permissão ou uma fonte, ela regista honestamente uma tarefa pendente. Nunca afirma que fez algo que não podia fazer.

4.4 Definir o sucesso antes de o piloto começar

Esta ideia vem de The Science of Scaling, de Mark Roberge, e mudou a forma como escrevo propostas de piloto. O sucesso é uma Percentagem de clientes que alcança um Evento concreto dentro de um período de Tempo.

A métrica entra na proposta como hipótese e é medida em momentos definidos, por exemplo nos dias 30 e 60. Quando não há dados, o relatório diz "evidência em falta". Interesse, uma boa reunião ou uma carta de intenção não são utilização.

Os pilotos propostos duram 60 dias e não têm custo, mas apresento-os como uma troca, não uma oferta gratuita. O cliente dá acesso ao seu processo real, nomeia uma pessoa responsável, dá feedback semanal e participa numa revisão no dia 60. Quando um piloto começar, acompanharei a métrica acordada em momentos definidos. Nunca começo pela palavra "grátis". Começo pelo problema.

4.5 Conhecer o verdadeiro concorrente: a folha de cálculo

Adaptado do 30-Minute Battlecard Builder, da HubSpot: um cartão por alternativa, sendo que a alternativa mais comum é manter tudo como está, em folhas de cálculo e grupos de conversa. Cada objeção recebe uma resposta de duas frases: reconhecer a preocupação e redirecionar com uma pergunta.

Quando ainda não existe prova própria, o cartão diz "evidência em falta". Não use o estudo de caso de outra pessoa. Reveja os cartões a cada duas semanas e marque como desatualizado qualquer cartão com mais de três meses.

5. As 16 skills em resumo

Todos os modelos têm a mesma estrutura: Objetivo · Quando usar · Entradas · Resultado · Aprovação humana · Erros comuns · Passos · Prompt para copiar.

6. Adaptá-las ao seu produto em cinco passos

1. Preencher os parâmetros do produto abaixo. Cada campo precisa de responsável, fonte e data.
2. Escrever as regras de comunicação: afirmações permitidas, palavras proibidas e o que nunca promete.
3. Ligar ferramentas com o mínimo de acesso: apenas as contas e permissões necessárias para a skill.
4. Nomear quem aprova: quem diz sim e exatamente a quê.
5. Testar num caso real, comparar o resultado com as fontes e corrigir tanto o método como o resultado.

Coloque este bloco no início de cada skill. Um campo vazio bloqueia as ações que dependem dele. Nunca dá permissão à IA para adivinhar.

## Parâmetros do produto
PRODUTO: {{nome e descrição factual; fonte/data}}
ICP: {{segmento e decisor-alvo}}
PROBLEMA: {{dor observada, ou hipótese identificada como tal}}
PROPOSTA DE VALOR: {{formulação permitida e limites}}
MATURIDADE: {{disponível / em validação / planeado; evidência}}
REMETENTE: {{conta aprovada e identidade visível}}
RESPONSÁVEL PELA APROVAÇÃO: {{quem dá autorização explícita}}
CRM: {{sistema, responsável, regras de escrita}}
PALAVRAS PROIBIDAS: {{termos e promessas que nunca aparecem externamente}}
AFIRMAÇÕES PERMITIDAS COM FONTE: {{afirmação | fonte | data}}
PREÇO: {{validado / em validação; como falar sobre ele}}

7. Instalá-las em qualquer ferramenta de IA

Uma skill é um ficheiro Markdown simples, por isso funciona em qualquer lugar onde um modelo consiga ler instruções. Mantenha um ficheiro por skill:

---
name: commercial-messages
description: Escreve uma mensagem comercial (email, seguimento, LinkedIn, WhatsApp) usando contexto → relevância → pergunta → passo seguinte, com um teste de 7 pontos. Nunca envia.
---

# Mensagens comerciais
## Quando usar
## Entradas
## Passos
## Regras e palavras proibidas
## Resultado
## Aprovação humana

Onde colocar o ficheiro:

• ChatGPT: crie um Project ou um GPT personalizado. Cole a skill nas instruções ou carregue os ficheiros .md como ficheiros do projeto. Depois peça: "Usa a skill Mensagens comerciais para escrever um seguimento para…"
• Claude: adicione os ficheiros ao conhecimento ou às instruções de um Project. Também pode preparar cada skill como uma pasta com um ficheiro SKILL.md, como o exemplo acima, com name e description no início, e adicioná-la como skill do Claude. No Claude Code, coloque-a em .claude/skills/<skill-name>/SKILL.md.
• Gemini: crie um Gem e cole a skill nas respetivas instruções.
• Spinnable: é uma plataforma de AI workers que podem guardar skills reutilizáveis e trabalhar com ferramentas ligadas, como email, Drive e CRM. Envie o ficheiro .md ao seu worker e diga "guarda isto como uma skill". Este poderá executar o método quando pedir ou num horário definido, como a revisão de sexta-feira.
• Qualquer framework de agentes: carregue o ficheiro como prompt de sistema ou como instruções da ferramenta para aquela tarefa.

Os nomes dos menus mudam com frequência, por isso consulte a documentação atual de cada ferramenta. As regras não mudam: ligue apenas o acesso necessário e mantenha a etapa de aprovação humana.

8. Onde estou agora

Uso o mesmo formato que uso com os meus mentores:

• O que sei: a primeira tentativa ensinou-me mais do que qualquer curso. Com o novo fluxo de 100 leads, a primeira semana trouxe cinco reuniões e dois pilotos de 60 dias acordados. Começar pelo problema do gestor gera conversas. Documentar o método impediu que os mesmos erros se repetissem.
• O que estou a testar: quando os pilotos começarem, se se transformam em clientes pagantes, se a minha métrica de sucesso é a correta e se recomendações e parceiros podem tornar-se um segundo canal além do email frio.
• O que ainda não sei: o preço certo e se isto funciona para além da minha primeira cidade.

Escreverei a próxima parte quando o primeiro piloto completar os seus 60 dias, seja qual for o resultado.

9. Começar esta semana

1. Escolha uma tarefa que repete todas as semanas, como um email de seguimento ou uma revisão semanal.
2. Escreva como a fez da última vez, incluindo os erros que corrigiu.
3. Copie o modelo correspondente, preencha os parâmetros e indique quem aprova.
4. Execute-o uma vez sob supervisão e corrija o método, não apenas o resultado.
5. Só depois deve agendá-lo ou entregá-lo a um AI worker.

Obtenha os 16 modelos no GitHub.

Créditos

Estas skills são adaptações, não cópias. Não reproduzem passagens longas. Obrigado a:

• HubSpot, Cold Calling Essentials, por Sam Nelson: pedir a reunião cedo, três finais aceitáveis para uma chamada, pedir referências e lidar com objeções.
• HubSpot / The Science of Scaling, The 30-Minute Battlecard Builder: investigação competitiva rápida e respostas a objeções em duas frases.
• Mark Roberge, The Revenue Leader's Guide to Scaling (The Science of Scaling): P-E-T, sinais de prontidão e o perigo de escalar demasiado cedo.
• HubSpot, The Partnership That Built doola: a ideia de testar parceiros como canal de crescimento.

Os limites e conclusões na sua utilização dependem dos seus próprios dados.