Master Prompt — Affiliate Business Operating System

Quero construir uma plataforma profissional que será o sistema operacional completo do meu negócio de affiliate marketing e performance marketing internacional.

O ClickBank será a primeira rede de afiliados integrada, mas a arquitetura NÃO deve ficar acoplada ao ClickBank. Ela deve permitir futuramente adicionar outras affiliate networks, produtos próprios, novas fontes de tráfego e outras plataformas financeiras sem reescrever o core do sistema.

A plataforma será minha central de controle para:

• descoberta e avaliação de produtos;
• planejamento do negócio;
• gestão de ofertas;
• criação de campanhas;
• criação de anúncios e conteúdo;
• inteligência artificial;
• gestão de landing pages/bridge pages;
• tracking;
• leads e CRM;
• conversões;
• atribuição;
• despesas;
• receitas;
• fluxo financeiro;
• recebimentos;
• análise de lucratividade;
• experimentos;
• compliance;
• documentação;
• tarefas;
• tomada de decisão.

O objetivo não é apenas construir dashboards. O objetivo é construir um sistema operacional orientado a dados para decidir:

Onde investir, quanto investir, por que investir, quando escalar, quando parar, qual produto promover, qual criativo funciona e quanto dinheiro realmente estou ganhando.

1. Princípio fundamental

A plataforma deve separar claramente:

1. dados;
2. cálculos determinísticos;
3. inteligência artificial;
4. decisões humanas.

Cálculos financeiros e métricas nunca devem depender de uma LLM.

Postgres/SQL deve calcular números como:

• CTR;
• CPC;
• CPM;
• CPL;
• CPA;
• EPC;
• conversion rate;
• ROAS;
• lucro;
• margem;
• break-even CPC;
• break-even CPA;
• custo por lead;
• receita por lead;
• refund rate;
• chargeback rate;
• cash flow.

A inteligência artificial deve receber dados estruturados e interpretá-los.

A IA pode recomendar ações, mas não deve aumentar orçamento, pausar campanhas, publicar anúncios, movimentar dinheiro ou alterar dados críticos sem aprovação humana explícita.

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2. Stack oficial

Utilizar:

Monorepo

GitHub privado.

Usar:

• pnpm workspaces;
• Turborepo;
• TypeScript strict;
• Node.js 22 ou superior;
• lockfile versionado.

Estrutura sugerida:

/apps
  /web
  /app

/packages
  /ui
  /database
  /analytics
  /tracking
  /ai
  /integrations
  /finance
  /compliance
  /config
  /types

Frontend

Next.js, versão estável atual, utilizando App Router.

React.

TypeScript strict.

Tailwind CSS.

shadcn/ui como base de componentes.

Preferir Server Components sempre que fizer sentido.

Client Components somente onde houver interação real.

Interface responsiva e profissional, prioritariamente desktop, mas perfeitamente utilizável em iPhone/iPad.

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3. Hospedagem e domínio

Utilizar Vercel para:

• aplicação;
• landing pages;
• previews;
• produção;
• CI/CD;
• deploys vinculados ao GitHub.

Arquitetura de domínio:

brand.com

Site público, conteúdo e landing/bridge pages.

app.brand.com

Central administrativa autenticada.

Não colocar "ClickBank" no nome da marca ou domínio.

A marca deve ser independente da plataforma afiliada e suficientemente genérica para futuramente trabalhar com várias redes e produtos.

Cloudflare será utilizado inicialmente para:

• gestão de DNS;
• proteção de formulários com Turnstile;
• controles adicionais de segurança quando necessário.

Não criar camadas de proxy/CDN redundantes sem necessidade.

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4. Backend e banco de dados

Usar o projeto Supabase existente chamado:

panopotes

ANTES de qualquer alteração:

1. auditar o projeto atual;
2. listar schemas e tabelas existentes;
3. verificar Auth;
4. verificar funções;
5. verificar Edge Functions;
6. verificar RLS;
7. verificar integrações;
8. verificar se Panopotes é compartilhado com outro sistema.

Se a reutilização representar risco para outro ambiente de produção, PARAR e apresentar a recomendação de criar um projeto Supabase separado.

Não executar alterações destrutivas.

Usar Supabase para:

• PostgreSQL;
• Auth;
• Storage;
• Edge Functions;
• jobs agendados;
• filas quando necessárias;
• Realtime somente onde trouxer benefício real;
• pgvector quando houver caso real de busca semântica/RAG.

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5. Segurança

Todas as tabelas expostas ao Data API devem utilizar RLS.

Nunca expor:

• service role;
• OpenRouter API key;
• ClickBank API keys;
• tokens de advertising platforms;
• credenciais bancárias;
• secrets;

para o navegador.

Secrets devem existir exclusivamente server-side.

Nunca utilizar user_metadata como mecanismo de autorização.

Criar roles internas adequadas.

Implementar:

• auditoria de alterações;
• login protegido;
• rate limiting;
• Turnstile em formulários públicos quando necessário;
• logs;
• trilha de auditoria;
• proteção CSRF quando aplicável;
• validação Zod em input de APIs;
• idempotência em webhooks;
• assinatura/verificação de webhooks;
• proteção contra replay;
• logs sem secrets.

Criar tabela audit_log para operações importantes.

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6. Modelo multi-workspace

Mesmo que inicialmente exista apenas um proprietário, estruturar o sistema utilizando:

workspace_id

nas entidades principais.

Isso permitirá futuramente:

• equipe;
• parceiros;
• agência;
• múltiplas empresas;
• múltiplas operações.

Não construir sistema SaaS complexo agora.

Apenas deixar o modelo preparado.

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7. Módulo de ofertas

Criar módulo:

Offers

Cada oferta deve poder armazenar:

• affiliate network;
• vendor;
• produto;
• categoria;
• subcategoria;
• URL;
• affiliate URL;
• payout model;
• revshare;
• CPA;
• comissão estimada;
• recorrência;
• rebills;
• preço;
• métricas disponíveis;
• Gravity quando existir;
• país;
• idioma;
• público-alvo;
• avatar;
• dores;
• desejos;
• diferenciais;
• risco regulatório;
• landing page do vendor;
• affiliate tools page;
• status;
• notas;
• documentos;
• screenshots;
• histórico de avaliação.

Não inventar informações que não estejam disponíveis.

Registrar:

source
source_url
collected_at

para dados externos utilizados na tomada de decisão.

Inicialmente permitir cadastro manual e importação.

Não implementar scraping de Marketplace sem primeiro confirmar que isso é permitido pelos termos e pelas APIs existentes.

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8. AI Offer Analyst

Criar um agente especializado em avaliar ofertas.

A IA deve analisar:

Economics

• payout;
• EPC;
• potencial de recorrência;
• preço;
• comissão;
• refund rate quando disponível;
• chargeback quando disponível;
• break-even estimado.

Market

• demanda;
• concorrência;
• saturação;
• público;
• sazonalidade;
• potencial internacional.

Funnel

• qualidade da página do vendor;
• clareza da proposta;
• força da VSL/TSL;
• checkout;
• upsells;
• credibilidade.

Paid Traffic Fit

Avaliar aderência para:

• Meta;
• Google;
• YouTube;
• Native;
• TikTok;
• outros canais.

Creative Fit

Avaliar a quantidade de ângulos publicitários possíveis.

Compliance Risk

Classificar:

LOW
MEDIUM
HIGH
VERY_HIGH

Considerar especialmente:

• saúde;
• emagrecimento;
• finanças;
• renda;
• suplementos;
• investimentos;
• claims extraordinários.

Gerar um:

Opportunity Score

de 0 a 100.

O score deve ser decomponível.

Nunca gerar um número arbitrário sem mostrar quais componentes produziram o resultado.

Exemplo:

Economics: 25/30
Market: 17/20
Traffic Fit: 15/20
Creative Potential: 12/15
Funnel Quality: 10/10
Compliance: 3/5

Total: 82/100

Dados ausentes devem reduzir confiança, e não ser inventados.

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9. ClickBank Integration

Criar adapter:

AffiliateNetworkAdapter

E implementar:

ClickBankAdapter

A arquitetura deve permitir futuramente:

Digistore24Adapter
ImpactAdapter
CJAdapter
AwinAdapter

Integrar com as APIs oficiais do ClickBank disponíveis para afiliados.

Utilizar quando apropriado:

• Analytics API;
• S2S Postback/Pixels;
• Instant Notification;
• reporting endpoints.

Guardar raw payloads de integrações para auditoria.

Implementar idempotência.

Implementar reconciliação.

Fluxo ideal:

ClickBank event
        ↓
Webhook/Postback
        ↓
Raw event
        ↓
Normalization
        ↓
Conversion
        ↓
Attribution
        ↓
Campaign metrics
        ↓
Financial ledger

Executar também job periódico de reconciliação entre dados recebidos em tempo real e Analytics API.

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10. Tracking

Criar um tracking layer próprio.

Nunca depender exclusivamente de cookies.

Para cada visita registrar:

visit_id
session_id
timestamp
landing_page
referrer
device
country
utm_source
utm_medium
utm_campaign
utm_content
utm_term
gclid
fbclid
ttclid
external_click_id

Quando possível, criar um ID próprio:

click_id

que atravesse todo o funil.

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11. ClickBank tracking parameters

Mapear automaticamente nossas informações para os parâmetros oficiais disponíveis, entre eles:

traffic_type
traffic_source
offer
campaign
adgroup
ad
creative
extclid
fbclid
contact_id
aff_sub1
aff_sub2
aff_sub3
aff_sub4
aff_sub5

Não colocar IDs únicos em campos destinados a valores agregados quando existir parâmetro específico para dados únicos.

Criar um:

ClickBankLinkBuilder

para produzir HopLinks ou Direct Tracking Links corretamente.

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12. Landing / Bridge Page Builder

Criar um sistema próprio para páginas de campanha.

URL exemplo:

brand.com/lp/[slug]

Cada landing page deve estar ligada a:

• offer;
• campaign;
• experiment;
• audience;
• creative angle.

Não construir inicialmente um editor WYSIWYG complexo.

Utilizar páginas schema-driven compostas por blocos como:

hero
headline
subheadline
image
video
story
problem
solution
benefits
proof
comparison
faq
cta
disclosure
lead-form

Armazenar configuração em JSON validado.

Permitir preview e publicação.

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13. Boas práticas de bridge pages

O anúncio não deve simplesmente levar a um redirecionador opaco.

A bridge page deve oferecer valor real ao visitante.

Pode assumir formatos como:

• artigo;
• review;
• comparação;
• advertorial;
• checklist;
• guia;
• quiz;
• vídeo;
• lead magnet.

Objetivo do funil:

AD
 ↓
BRIDGE PAGE
 ↓
LEAD / ENGAGEMENT
 ↓
CLICK
 ↓
SELLER
 ↓
ORDER FORM
 ↓
PURCHASE

A estratégia pode variar por fonte de tráfego.

Não assumir que bridge page é obrigatória para todos os canais.

Criar regras específicas por:

Meta
Google
YouTube
Native
TikTok

e respeitar a política vigente de cada advertising network e as recomendações de integração do ClickBank.

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14. Affiliate Disclosure e compliance

Toda página com links de afiliado deve suportar disclosure visível e contextual.

Criar páginas globais:

/privacy
/terms
/affiliate-disclosure
/contact
/cookie-preferences

Criar Compliance Center.

A plataforma deve identificar riscos em:

• promessas falsas;
• claims não comprovados;
• falsa escassez;
• resultados garantidos;
• testemunhos suspeitos;
• before/after;
• claims médicos;
• claims financeiros;
• logos sem autorização;
• celebridades sem autorização;
• conteúdo potencialmente proibido.

A IA deve revisar toda copy antes da publicação e mostrar:

Compliance status
Risk
Reason
Suggested correction

IA não substitui análise jurídica.

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15. Leads / CRM

Criar módulo:

Leads

Entidades mínimas:

leads
lead_events
lead_sources
consents
segments
tags
email_subscriptions

Cada lead deve ter timeline:

first_visit
lead_created
page_views
emails
clicks
affiliate_clicks
conversions
revenue

Associar lead a:

source
campaign
ad
creative
landing page
offer

Permitir descobrir:

Revenue per Lead
Lead-to-sale conversion
LTV

quando houver dados suficientes.

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16. Email

Não construir servidor próprio de entrega de email.

Criar adapter:

EmailProvider

para permitir integração futura com ESP profissional.

A plataforma permanece como source of truth dos leads.

Registrar:

• consentimento;
• data;
• fonte;
• unsubscribe;
• bounce;
• complaint;
• sequence;
• campaign.

Toda comunicação comercial deve suportar unsubscribe e requisitos legais aplicáveis.

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17. Campaign Management

Hierarquia:

Traffic Source
    ↓
Campaign
    ↓
Ad Group / Ad Set
    ↓
Ad
    ↓
Creative

Cada campanha deve registrar:

• plataforma;
• objetivo;
• budget;
• spend;
• início;
• fim;
• país;
• audiência;
• oferta;
• landing;
• status.

Criar adapters para advertising platforms.

Começar com arquitetura modular.

Não implementar todas ao mesmo tempo.

MVP:

1. importação manual/CSV;
2. ClickBank;
3. primeiro advertising channel.

Depois:

• Meta Ads;
• Google Ads;
• TikTok Ads;
• Native platforms.

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18. Creative Studio

Criar módulo:

Creative Studio

Tipos:

• hooks;
• headlines;
• primary text;
• descriptions;
• CTAs;
• static ads;
• image prompts;
• video scripts;
• UGC-style scripts sem necessidade de aparecer;
• advertorials;
• emails;
• landing page copy;
• lead magnets.

Cada criativo deve possuir:

creative_id
offer_id
angle
avatar
hook
format
version
status
ai_model
cost
created_at

Quando utilizado em campanha, conectar performance real ao criativo.

Objetivo:

A IA deve aprender com NOSSO histórico.

Não dizer apenas:

"Este anúncio parece bom."

Deve conseguir dizer:

"Criativos desse tipo tiveram CTR 31% maior e CPA 18% menor nas últimas três campanhas dessa oferta."

Somente afirmar isso quando existirem dados reais.

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19. Experiments

Criar módulo:

Experiments

Permitir testar:

• headline;
• hook;
• image;
• video;
• CTA;
• bridge page;
• offer;
• audience;
• preço quando aplicável;
• traffic source.

Registrar:

hypothesis
metric
baseline
variant
sample
result
winner
confidence

Evitar declarar vencedores com amostras ridiculamente pequenas.

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20. Finance

Criar um módulo financeiro em USD e BRL.

Moeda operacional principal:

USD

Moeda gerencial secundária:

BRL

Registrar separadamente:

Revenue

• affiliate commission;
• rebill;
• bonus;
• other revenue.

Adjustments

• refunds;
• chargebacks;
• return allowance;
• allowance release;
• ClickBank fees.

Expenses

• Meta Ads;
• Google Ads;
• Native Ads;
• creative;
• SaaS;
• OpenRouter;
• hosting;
• domain;
• banking;
• FX;
• accounting;
• taxes/provisions;
• miscellaneous.

Cash

Registrar:

ClickBank balance
Payoneer balance
Wise balance
Brazil bank balance

Nunca confundir:

Revenue
Profit
Cash

São conceitos diferentes.

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21. ClickBank Payment Control

Criar tela específica de payout.

Controlar:

Payment threshold
CDR status
Accrued commissions
Return allowance
Refunds
Chargebacks
Processing fees
Payout scheduled
Payout received

Registrar datas de:

earned_at
settled_at
payout_issued_at
received_at
converted_at

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22. FX

Nunca utilizar apenas cotação teórica para calcular lucro real.

Guardar:

market_fx_rate
actual_fx_rate
fx_fee
amount_usd
amount_brl

Assim será possível calcular custo real de conversão.

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23. Payout provider

Inicialmente considerar:

ClickBank
   ↓
Payoneer
   ↓
Wise/Brazilian bank

Construir entidade genérica:

financial_accounts

para não acoplar o sistema ao Payoneer.

Permitir futuramente outras rotas.

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24. Executive Dashboard

Página inicial do aplicativo deve responder imediatamente:

Hoje

• Spend
• Revenue
• Profit
• ROAS

Mês

• Spend
• Commission
• Refunds
• Fees
• Net Revenue
• Profit
• Margin

Funnel

Impressions
Clicks
Landing Views
Leads
Affiliate Clicks
Order Form
Sales

Rankings

• Best Offer
• Best Campaign
• Best Creative
• Best Landing Page
• Worst Campaign

Cash

• accrued;
• held;
• available;
• paid;
• converted.

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25. Métricas

Implementar definições formais em código.

Exemplo:

CTR = clicks / impressions

CPC = spend / clicks

CPL = spend / leads

CPA = spend / conversions

ROAS = attributable_commission / ad_spend

Net ROAS =
(net_commission_after_refunds_and_chargebacks) / ad_spend

Profit =
net_commission
- ad_spend
- operating_costs
- financial_fees

EPC =
affiliate_commission / affiliate_clicks

Manter versões:

gross_roas
net_roas
realized_roas

para evitar decisões baseadas em receita que posteriormente virou refund.

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26. OpenRouter AI Gateway

Criar pacote:

packages/ai

Nunca chamar OpenRouter diretamente de dezenas de componentes.

Criar interface:

AIProvider

e implementação:

OpenRouterProvider

API key exclusivamente server-side.

Criar model registry.

Permitir escolher modelos pela interface.

Exemplo:

Business Reasoning → model A
Copywriting → model B
Fast Classification → model C
Vision → model D
Cheap Background Tasks → model E

Não hard-code um único modelo no sistema.

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27. AI Model Registry

Criar:

ai_models
ai_task_profiles
ai_usage
ai_runs

Guardar por chamada:

model
provider
task
input_tokens
output_tokens
cost
latency
success
created_at

Permitir saber quanto a IA está custando por:

• campanha;
• offer;
• módulo;
• mês;
• tarefa.

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28. Structured Outputs

Sempre que a IA alimentar regras da aplicação, utilizar output estruturado validado por JSON Schema/Zod.

Nunca fazer parsing frágil de respostas textuais quando uma resposta estruturada puder ser utilizada.

Exemplo:

{
  "decision": "SCALE",
  "confidence": 0.84,
  "reasons": [],
  "risks": [],
  "recommended_budget_change": 0.15
}

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29. AI Business Copilot

Criar um chat central.

Ele deve poder responder perguntas como:

Onde perdi dinheiro essa semana?

Qual oferta tem maior potencial agora?

Qual criativo devo desligar?

Por que meu ROAS caiu?

Quanto posso aumentar meu investimento sem destruir margem?

Qual foi o melhor hook do mês?

Estou ganhando dinheiro de verdade ou apenas acumulando comissão ainda sujeita a refund?

Qual produto devo testar depois?

O Copilot deve utilizar tools internas.

Exemplos:

get_financial_summary
get_campaign_metrics
get_offer_metrics
get_creative_metrics
get_funnel
compare_campaigns
compare_offers
get_experiment_results

Tools de leitura ficam disponíveis normalmente.

Tools de escrita exigem autorização explícita.

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30. AI Daily Briefing

Criar resumo executivo gerado pela IA:

What happened?
Why?
What matters?
What should I do next?

Exemplo:

Ontem você gastou US$430 e gerou US$612 em comissão.

Gross ROAS: 1.42

Entretanto US$64 estão sujeitos a ajustes e houve US$27 em refunds.

Net ROAS estimado: 1.21.

A campanha C14 respondeu por 72% do lucro.

O criativo V7 piorou durante três dias consecutivos.

Recomendação:
reduzir V7 e testar duas novas variações do hook H3.

Toda afirmação quantitativa deve ser derivada de dados reais.

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31. Decision Engine

Criar regras determinísticas configuráveis.

Exemplos:

If spend > X
and conversions = 0
→ warning

If net_roas < break_even
for N days
→ warning

If creative CTR falls > X%
→ creative fatigue alert

If ROAS > threshold
and sample_size > minimum
→ scaling opportunity

A IA explica as regras acionadas.

Ela não substitui as regras.

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32. Compliance AI

Antes de permitir publicação de uma copy:

AI Compliance Review.

Retornar:

PASS
REVIEW
BLOCK

E explicar exatamente qual trecho apresenta risco.

Nunca inventar claims para melhorar conversão.

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33. Knowledge Base

Criar knowledge base interna contendo:

• ClickBank documentation;
• nossas campanhas;
• learnings;
• experiment results;
• winning hooks;
• losing hooks;
• personas;
• offer notes;
• compliance rules;
• procedures.

Usar embeddings somente quando busca semântica trouxer benefício.

Dados estruturados devem continuar no Postgres normal.

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34. Observabilidade

Preparar integração para:

• error monitoring;
• product analytics;
• performance;
• structured logs.

Criar health checks.

Erros de integração nunca podem falhar silenciosamente.

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35. UX

A aplicação não deve parecer um admin template genérico.

Deve parecer uma ferramenta profissional de performance marketing.

Priorizar:

• legibilidade;
• densidade informacional;
• dashboards rápidos;
• filtros;
• drill-down;
• comparação de períodos;
• gráficos úteis;
• excelente utilização de espaço.

Evitar:

• excesso de gradientes;
• glassmorphism gratuito;
• cards gigantes;
• excesso de cores;
• animações sem propósito.

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36. Navegação inicial

Overview

Offers

Campaigns

Creatives

Landing Pages

Leads

Experiments

Finance

AI Copilot

Compliance

Integrations

Settings

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37. MVP — Fase 1

Não tentar construir tudo simultaneamente.

Primeiro entregar:

1. autenticação;
2. estrutura do banco;
3. cadastro de offers;
4. campaigns;
5. creatives;
6. landing pages;
7. tracking;
8. ClickBank link builder;
9. leads;
10. despesas;
11. receitas;
12. dashboard;
13. OpenRouter;
14. AI Copilot básico.

O MVP já deve permitir administrar uma campanha real.

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38. Fase 2

Depois:

• ClickBank API;
• ClickBank S2S/Postback;
• reconciliação;
• Meta/Google integrations;
• attribution avançada;
• CRM;
• email;
• experiment engine;
• advanced financial reporting.

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39. Fase 3

Depois:

• decision engine;
• automated alerts;
• deeper AI agents;
• semantic knowledge base;
• predictive analytics;
• automated opportunity scoring;
• multi-network support.

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40. Regra de desenvolvimento

Antes de escrever qualquer código:

1. auditar o ambiente existente;
2. analisar Supabase Panopotes;
3. propor arquitetura final;
4. apresentar estrutura de diretórios;
5. propor schema;
6. identificar integrações;
7. identificar riscos;
8. definir MVP;
9. definir migrations;
10. somente então começar a implementação.

Não inventar credenciais.

Não alterar produção de forma destrutiva.

Não assumir que uma API existe.

Quando depender de serviço externo, consultar documentação oficial atual antes da implementação.

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41. Definition of Done do MVP

Considerar o primeiro MVP pronto quando eu conseguir:

1. entrar no sistema;
2. cadastrar uma oferta ClickBank;
3. cadastrar meu HopLink;
4. criar uma campanha;
5. criar anúncios e criativos;
6. gerar copy usando OpenRouter;
7. escolher qual modelo de IA utilizar;
8. publicar uma bridge page;
9. gerar corretamente tracking parameters;
10. receber visitas;
11. identificar origem/campanha/criativo;
12. capturar leads;
13. registrar vendas;
14. registrar despesas;
15. acompanhar comissão;
16. visualizar ROAS;
17. visualizar lucro;
18. visualizar fluxo financeiro;
19. perguntar à IA como o negócio está performando;
20. receber uma resposta baseada nos dados reais da plataforma.

A prioridade absoluta é:

atribuição confiável + números financeiros confiáveis + capacidade de aprender rapidamente com experimentos.

Não otimizar para quantidade de funcionalidades.

O produto deve me permitir tomar decisões melhores e evitar gastar dinheiro em campanhas que não geram retorno.