fíor · irlandês · verdadeiro, real, puro
Um app mobile combinado com RYAKKA, um sensor IoT sob medida que lê seis parâmetros da água potável em casa e os condensa em quatro veredictos simples: Excellent, Good, Medium, Bad. Pensado para um contexto irlandês em que os relatórios oficiais são PDFs anuais e a conformidade é reportada em médias — mas a pessoa na torneira ainda não faz ideia do que saiu hoje.
Na Irlanda, um relatório anual de conformidade da EPA ainda supera o que a pessoa na torneira consegue confirmar hoje. As águas superficiais pioram — apenas 52% das águas superficiais estão em condição ecológica satisfatória, uma queda em relação aos 54% anteriores. O limite de chumbo cai pela metade em 2036 (10 → 5 µg/L), com o maior risco recaindo sobre bebês, crianças e gestantes (EPA, 2023). No papel, a conformidade geral soa tranquilizadora. A chaleira discorda.
Fior é um companheiro mobile do RYAKKA, um sensor doméstico que combina seis leituras com uma Verdict Ladder de quatro estados. A linguagem é calma, não alarmista; toda afirmação tem fonte, não é apenas alegada. O que você pode fazer a seguir, não o que você deveria temer.
MVP conceitual — não lançado, mas validado. A pesquisa levou a uma mudança de persona, de foco rural para locatário urbano, visando o go-to-market. O resultado: um design system token-first (281 tokens em três camadas, 2.356+ bindings), 15 telas hi-fi navegáveis, e um ecossistema de três superfícies coordenadas — estudo de caso, doc de processo, protótipo hi-fi — compartilhando um único design system.
Eu me mudei para a Irlanda em 2022. A primeira coisa que minha chaleira me ensinou foi como é o calcário — uma crosta branca na resistência depois de uma semana, não importava quantas vezes eu enxaguasse. A água da torneira era tecnicamente segura — a EPA garantia isso. Mesmo assim, eu não sabia realmente o que havia nela.
Essa lacuna — entre “a água é tecnicamente segura na média nacional” e “eu, hoje, na minha casa, consigo confirmar isso” — virou o brief. A categoria de consumo praticamente não existe na Irlanda: os dados da EPA ficam em relatórios institucionais, não no bolso das pessoas. O Fior fecha essa distância.
Fontes: EPA · Drinking Water Quality 2024 · EPA · Water Quality Report 2019–2024
Comecei amplo, de propósito. O prompt era “quais são os impactos da água não tratada na Irlanda?” — não “que aplicativo devemos construir?”. Mapear o raio de impacto primeiro evita que um projeto colapse numa única feature antes que o problema seja compreendido.
Cada categoria destravou um ângulo diferente para a próxima rodada de perguntas.
Primeira versão do problem statement: “Famílias rurais na Irlanda precisam de uma forma confiável e acessível de ter acesso a água limpa e segura, porque água não tratada pode causar problemas de saúde, ambientais e econômicos.”
Esse statement sobreviveu até que as personas foram esboçadas — e então ele mudou de rumo.
A persona primária mais nítida acabou sendo a Concerned Renter — o locatário preocupado (urbano, 25–40, Dublin / Cork / Galway). Donos de poços rurais têm risco objetivo mais alto, mas locatários têm risco engajável mais alto: eles não podem modificar o encanamento, suspeitam de canos de chumbo, já compram jarras filtrantes, e já vivem dentro da categoria de produto quantified-self.
Donos de poços rurais viraram a persona secundária; novos pais, a terciária. O problem statement se manteve — o alvo primário mudou de quem tinha mais risco para quem tinha mais chance de agir.
Oito prompts de How-Might-We, um por vetor de impacto. O objetivo aqui não era escolher um vencedor — era trazer à tona os ângulos para que a rodada de ideação não começasse pré-comprometida.
As HMWs colapsaram em quatro produtos plausíveis. Cada um foi avaliado contra três filtros: valor pessoal diário, defensibilidade, e disciplina de escopo (um designer solo conseguiria prototipar isso de ponta a ponta?).
Valor pessoal todos os dias — você não checa um mapa todo dia, mas bebe água todo santo dia. Um moat de hardware através do RYAKKA, o sensor IoT companheiro que transforma seis parâmetros em um único veredito. E um escopo que um designer solo consegue de fato entregar de ponta a ponta: seis leituras, um veredito, um app. Fronteira limpa.
Antes de qualquer pixel, um esboço ASCII de quatro telas. Home → Test → Result → Suggestions. Essa espinha dorsal ainda está visível no protótipo hi-fi de 15 telas: Home virou Dashboard, Test virou Measuring, Result virou a tela de veredito, Suggestions permaneceu como um hub.
┌────────────────┐ ┌────────────────┐ ┌────────────────┐ ┌────────────────┐ │ HOME │ │ TEST │ │ RESULT │ │ SUGGESTIONS │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Last test: │ → │ [ Dip RYAKKA] │ → │ GOOD · 76 │ → │ 1. Boil 3 min │ │ 08:42 · Good │ │ measuring… │ │ TDS · TOC │ │ 2. Filter jug │ │ │ │ ◉ ◉ ◉ │ │ COD · UV275 │ │ 3. Log source │ │ [Test again] │ │ │ │ EC · TEMP │ │ │ └────────────────┘ └────────────────┘ └────────────────┘ └────────────────┘// esboço de 4 telas · ancestral direto do hi-fi de 15 telas ← Role horizontalmente para ver o fluxo completo →
Tudo que veio depois — 281 design tokens, oito rampas de cor, o componente Verdict Ladder, a migração de Inter para Nunito — foi engrossando a espinha dorsal. A espinha dorsal em si nunca mudou de lugar.
O design system do Fior foi construído diretamente em código, não traduzido do Figma. Três camadas de tokens, uma migração de tipografia no meio do projeto, e um único componente de quatro estados que carrega todo o ponto de vista do produto sobre saúde e honestidade.
Todo token do sistema pertence a uma de três camadas. Primitivos guardam valores brutos. Tokens semânticos mapeiam significado sobre esses valores (primary, surface, danger). Tokens de componente vinculam a camada semântica a uma parte específica da UI. Troque um primitivo, e as camadas acima se atualizam automaticamente.
No meio do projeto, o tom de marca quebrou a escolha tipográfica. Inter é nítida e neutra — certa para SaaS, errada para um utilitário irlandês calmo que quer soar como um amigo experiente. Os terminais arredondados da Nunito chegam mais quentes sem abrir mão da legibilidade.
Com um sistema plano, essa migração teria sido um search-and-replace de 2.356 linhas. Com a arquitetura de três camadas, a mudança foi uma única troca de primitivo: --font-family-base passou a apontar de Inter para Nunito, e todo token semântico e de componente se propagou automaticamente.
Dez minutos de trabalho, zero regressões visuais. A arquitetura não era teórica — ela pagou o custo de ser montada logo na primeira mudança estrutural.
Seis parâmetros do sensor (TDS, TOC, COD, UV275, EC, TEMP) são complicados. Um veredito não é. A Verdict Ladder é o único componente que transforma a leitura em uma manchete sobre a qual qualquer pessoa consegue agir em menos de dois segundos. Quatro estados. Linguagem simples. Nenhuma muralha numérica.
O dashboard lidera com o veredito, não com as leituras. COD, TDS, UV275 são evidência — ficam um toque mais fundo, para quem quiser vê-las. A maioria não quer. Tom calmo em vez de tom assustador: os quatro estados nunca dizem “inseguro” ou “alerta” — eles dizem o que você deve fazer a seguir (ferver, filtrar, beber).
As oito rampas de cor, a escala tipográfica da Nunito, e a grade de espaçamento base-4 — as superfícies às quais a arquitetura de três camadas afinal se resolve.
O Fior vive em três superfícies ativas — o estudo de caso que você está lendo, um doc de processo mobile-first, e um protótipo hi-fi interativo. Elas compartilham 281 design tokens, a mesma Verdict Ladder, a mesma voz calma. Um design system. Três vozes.
A entrada narrativa — a história dentro da qual você está agora.
Um único documento mobile-first com quatro modos — Process, Wireframe, Prototype, System. Percorre a trilha de design desde o enquadramento do problema até o sistema embrionário.
Vite + React 18 + TypeScript strict. 15 telas em 6 fases e 3 branches. A Verdict Ladder de 4 estados vive aqui, de ponta a ponta. Hash routing, sem build SSR.
O brief não estava no laboratório. Estava na lixeira.
A água pública irlandesa tem 99,8% de conformidade, e as lixeiras de reciclagem de Dublin estão cheias de garrafas de água. Essa lacuna é o verdadeiro brief. As pessoas não estavam fugindo de água insegura; estavam fugindo da ausência de confirmação pessoal. A pesquisa mora menos no que as pessoas dizem estar errado, e mais no pequeno workaround que elas construíram silenciosamente ao redor disso.
A maioria dos apps de saúde lidera com a leitura — TDS 128, pH 7,2 — e deixa você traduzir isso sozinho. Isso é uma falha de voz disfarçada de transparência. A Verdict Ladder do Fior lidera com o estado e guarda os números a um toque de distância. Calma não é um tom; é uma decisão de information architecture.
Tudo isso foi lançado solo — 15 telas, 281 tokens, 28 testes passando, WCAG 2.1 AA — porque o uso disciplinado de AI co-pilot cuidou da execução enquanto eu direcionava o sistema: personas, Information Architecture, a voz calma, a verdict ladder como a decisão central.