Testando o GPT-5 com Nuxt e Tailwind
Veja como o GPT-5 se sai ao criar um sistema completo de agendamento com Nuxt, Tailwind e componentização extrema.
Por que isso é importante
Testando o GPT-5 com Nuxt e Tailwind. Veja como o GPT-5 se sai ao criar um sistema completo de agendamento com Nuxt, Tailwind e componentização extrema.
Primeiras Impressões com GPT-5
A interface do GPT-5 traz novidades visuais e funcionais. Os modelos anteriores foram descontinuados e agora a promessa é de maior precisão, velocidade e capacidade de entender tarefas complexas como programação em tempo real – tudo direto na interface de chat.
Vamos Criar com Nuxt 4 + Tailwind
npm create nuxt@latest . e seguir os prompts.Componentização Extrema: Mantendo o Controle
Um dos pilares do método do Acelerador é separar tudo em componentes reutilizáveis. Isso evita que a IA perca o controle das alterações e cria uma estrutura confiável e escalável durante o desenvolvimento com auxílio do GPT-5.
Atenção
Enviar prompts muito grandes pode levar a implementações fora do planejado. Melhor ir iterando de forma guiada e incremental pra manter tudo previsível.
Instruções para Montar o Agendamento
O prompt foi direto: montar uma agenda tipo Google Agenda, com dias da semana no topo, grid de horários, cards informativos por slot, setas pra navegar entre semanas e uma régua lateral com os horários.
Dica
Use tailwind pra alinhar grids e espaçamentos com precisão, controlando margens na mão quando for preciso nas camadas de layout.
Organização dos Componentes
WikiHeader
Responsável por exibir os dias da semana com setas para navegação
ScheduleGrid
Renderiza o grid de horários e slots de agendamento
ScheduleItemCard
Representa visualmente cada agendamento com nome, hora inicial/final e descrição
Corrigindo Equívocos da IA
A primeira renderização mostrou desalinhamento entre colunas e horários. Corrigimos isso pedindo realinhamento e usando imagens como referência visual pro GPT-5 entender a estrutura esperada.
Cuidado com os Detalhes
Pequenas omissões nos prompts (tipo não dizer que a imagem mostra um erro) podem fazer o modelo interpretar errado. Seja claro sobre o que precisa ser ajustado.
Testes Finais e Ajustes Visuais
No final, pedimos ajustes espaciais simples pra evitar que componentes ficassem colados visualmente. Isso mostra que a IA também cuida de refinamentos estéticos, não só da lógica de funcionamento.
Conclusão: Vale a Pena Usar o GPT-5?
A evolução do GPT-5 na geração de código tá clara, mas não elimina a necessidade de supervisionar e manter boas práticas. Com prompts bem definidos e um processo focado em componentes, você ganha produtividade sem perder o controle.
Checklist de Implementação
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