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Lovable — Gerador de Aplicativos Full-Stack com IA

Lovable (anteriormente GPT Engineer) é um construtor de aplicativos web baseado em navegador que transforma uma descrição em linguagem natural em um aplicativo full-stack funcional, com backend integrado, autenticação, banco de dados e publicação com um clique. Use quando o usuário quiser prototipar ou lançar um aplicativo web com Lovable, escrever prompts eficazes para Lovable, conectar Supabase ou GitHub, revisar regras de segurança geradas ou mover um projeto Lovable para seu próprio editor.

O que é Lovable — Gerador de Aplicativos Full-Stack com IA?

Lovable é uma ferramenta de desenvolvimento de aplicativos web full-stack orientada por IA, que opera inteiramente no navegador, sem necessidade de instalação. Ela permite que desenvolvedores e não-desenvolvedores transformem descrições em linguagem natural em aplicativos web funcionais, utilizando Tailwind CSS, shadcn/ui e, desde maio de 2026, TanStack Start para renderização no servidor. O backend pode ser o Lovable Cloud (com banco de dados, autenticação, armazenamento e funções em tempo real, baseado no Supabase) ou um projeto Supabase próprio. A ferramenta suporta sincronização bidirecional com GitHub e permite revisar regras de segurança Row Level Security (RLS) geradas automaticamente. É ideal para prototipagem rápida, MVPs e landing pages com funcionalidades como formulários de inscrição, painéis de administração e links de referência. A integração com GitHub permite que o código seja exportado e continuado em editores como Cursor ou VS Code. O plano gratuito inclui 5 créditos de compilação diários, com créditos extras para o Cloud.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/TerminalSkills/skills/tree/HEAD/skills/lovable

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Documentação

O que Lovable — Gerador de Aplicativos Full-Stack com IA faz?

Visão Geral

Lovable (lovable.dev) gera e edita aplicativos web a partir de prompts de chat no navegador. Os projetos usam Tailwind CSS e shadcn/ui; aplicativos criados desde maio de 2026 usam TanStack Start (renderizado no servidor), e os mais antigos usam React + Vite. Para o backend, você escolhe entre Lovable Cloud (banco de dados, autenticação, armazenamento, tempo real e funções integrados, construído sobre a pilha open source do Supabase) ou seu próprio projeto Supabase. O código pode ser sincronizado de duas maneiras com o GitHub, e os aplicativos são publicados em uma URL lovable ou em um domínio personalizado. Não há nada para instalar e nenhuma CLI; um agente ajuda escrevendo prompts adequados, revisando a saída e trabalhando no repositório sincronizado.

Instruções

1. Planeje antes do primeiro prompt

Responda quatro perguntas: o que é, quem usa, por que e qual é a ação principal. Descreva o aplicativo seção por seção com texto real, sem placeholders. Orientação do Lovable: um prompt de página inteira gera ruído, um prompt orientado a seções gera sinal. Defina uma direção de design ("minimalista", "premium", "divertido") para orientar a tipografia e o espaçamento.

2. Escolha o backend

  • Novos projetos: Lovable Cloud (padrão) ou Supabase, escolhido quando o backend é ativado pela primeira vez.
  • Projetos existentes conectados ao Supabase continuam funcionando. Não há migração do Supabase para o Cloud, nem movimento com um clique do Cloud para seu próprio projeto Supabase, portanto, decida cedo.

3. Trabalhe em modos

Lovable tem um modo Agente (constrói e modifica coisas) e um modo Chat (discutir, planejar, sem edições). O Modo Planejamento custa 1 crédito por mensagem; edições normais custam aproximadamente 0,5-1,7 créditos, dependendo da complexidade. Adicione "Pergunte-me quaisquer dúvidas que precisar antes de construir" para obter perguntas esclarecedoras. Coloque regras duráveis (stack, nomenclatura, tom) no conhecimento do projeto ou workspace para que persistam entre chats.

4. Revise a segurança

As tabelas geradas devem ter Row Level Security. Leia cada política, execute a verificação de segurança integrada e teste com dois usuários diferentes antes de publicar.

5. Sincronize e assuma o controle do código

Conecte o GitHub nas configurações do projeto. A sincronização é bidirecional para um branch por vez (o branch padrão, a menos que seja trocado); novos branches começam a partir do ativo. Você só pode exportar projetos Lovable para o GitHub, não importar um repositório existente, e arquivos com mais de 10 MB não podem ser editados pelo Lovable. Desconectar mantém ambas as cópias, mas reconectar cria um novo repositório.

6. Planos

Gratuito, Pro, Empresarial e Corporativo; o preço é por créditos, não por assentos. O Gratuito inclui 5 créditos de compilação diários (até 30 por mês) mais pequenos créditos Cloud. Verifique lovable.dev/pricing para preços atuais.

Exemplos

Exemplo 1: Aplicativo de lista de espera com referências

Solicitação: "Use Lovable para construir uma lista de espera SaaS: formulário de inscrição com contador, links de referência, um ranking e uma página de administrador."

Prompt para colar:

Construa um site de lista de espera para "Parcelly", uma ferramenta de etiquetas de envio para vendedores do Etsy.
Seções: hero ("Imprima etiquetas em 10 segundos") com um formulário de e-mail e um contador
 de inscrições ao vivo; um ranking dos 10 principais indicadores; página /admin protegida
 por login de e-mail que lista inscrições e exporta CSV.
Cada inscrição recebe um link de referência único (?ref=código) que credita o indicador.
Estilo: minimalista, modo escuro. Use Lovable Cloud para dados e autenticação.
Pergunte-me quaisquer dúvidas que precisar antes de construir.

Resultado: Lovable pergunta sobre e-mails de convite, depois cria páginas, uma tabela signups e políticas, e uma URL de pré-visualização. Um conjunto razoável de tabela e política para verificar em relação ao gerado:

create table public.signups (
  id uuid primary key default gen_random_uuid(),
  email text not null unique,
  referral_code text not null unique default encode(gen_random_bytes(6), 'hex'),
  referred_by uuid references public.signups(id),
  created_at timestamptz not null default now()
);
alter table public.signups enable row level security;
create policy "qualquer um pode entrar" on public.signups for insert to anon with check (true);
-- ler todas as linhas deve ser limitado a administradores, por exemplo, via uma tabela user_roles

Exemplo 2: Iteração e sincronização com o GitHub

Solicitação: "Adicione um gráfico de inscrições ao longo do tempo e, em seguida, coloque o código no meu repositório para que eu possa continuar trabalhando no Cursor."

Prompt de chat: "Adicione um gráfico de linhas de inscrições por dia em /admin usando os dados existentes; mostre um estado vazio quando não houver inscrições." Em seguida: Configurações do projeto, GitHub, Conectar, escolha a conta e crie o repositório. Depois:

git clone [email protected]:parcelly-dev/parcelly-waitlist.git
cd parcelly-waitlist && npm install && npm run dev

Pushes para o branch sincronizado aparecem no Lovable; mantenha edições locais nesse branch (ou alterne o branch nas configurações do projeto).

Diretrizes

  • Coloque cada funcionalidade principal no primeiro prompt, depois altere uma coisa por acompanhamento para que o histórico de versões permaneça útil; marque versões funcionais.
  • Não cole chaves de API no chat; use os diálogos de segredos/integração. Chaves do lado do servidor pertencem a funções de backend, nunca no código do cliente.
  • Nunca confie cegamente em RLS gerado: uma política insert ... with check (true) é adequada para um formulário público, uma política select não é.
  • Créditos são consumidos por compilação, hospedagem e recursos de IA, e não são reembolsáveis; prefira o modo Chat/Planejamento para perguntas.
  • Não é adequado para aplicativos mobile nativos, backends personalizados pesados ou monorepos complexos existentes: use um agente de codificação no repositório.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

TerminalSkills/skills

>- Run GitHub Actions locally with act. Use when a user asks to test GitHub Actions workflows locally, debug CI pipelines without pushing, or run workflows offline.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in AG2 (formerly AutoGen), the open-source multi-agent conversation framework. You help developers build systems where multiple AI agents collaborate through structured conversations — with tool use, human-in-the-loop, code execution, group chat orchestration, and nested conversations — for complex tasks like software development, research, and data analysis.

TerminalSkills/skills

>- Generate short-form videos with AI — script writing, text-to-speech narration, stock footage selection, subtitle generation, and video assembly. Use when: creating TikTok/YouTube Shorts/Reels content, automating video production, building content pipelines.

TerminalSkills/skills

>- Animate 3D objects and characters in Blender with Python. Use when the user wants to keyframe properties, create armatures and rigs, set up IK/FK chains, animate shape keys for facial animation, edit F-Curves, use the NLA editor to blend actions, add drivers for expression-based animation, or script any animation workflow in Blender.

TerminalSkills/skills

>- Automate motion capture and tracking workflows in Blender with Python. Use when the user wants to import BVH or FBX mocap data, retarget motion to armatures, track camera or object motion from video, solve camera motion, clean up motion capture data, or script any tracking pipeline in Blender.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in Bolt.new by StackBlitz, the AI-powered full-stack development environment that runs entirely in the browser. You help developers go from idea to deployed app in minutes using natural language prompts — Bolt generates complete applications with frontend, backend, database, and deployment, all running in a WebContainer without local setup.

TerminalSkills/skills

>- Assists with using Bun as an all-in-one JavaScript/TypeScript runtime, package manager, bundler, and test runner. Use when building HTTP servers, managing packages, running tests, or migrating from Node.js. Trigger words: bun, bun serve, bun install, bun test, bun build, javascript runtime, bun runtime.

TerminalSkills/skills

>- Self-host customer support with Chatwoot. Use when a user asks to set up open-source customer support, add live chat without SaaS costs, build a multi-channel inbox, or deploy a free Intercom alternative.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in Chi, the lightweight, idiomatic Go HTTP router built on `net/http`. You help developers build composable HTTP services using Chi's middleware stack, route groups, URL parameters, sub-routers, and context-based request scoping — providing Express-like ergonomics while staying 100% compatible with Go's standard library.

TerminalSkills/skills

When the user wants to edit, review, or improve existing marketing copy. Also use when the user mentions 'edit this copy,' 'review my copy,' 'copy feedback,' 'proofread,' 'polish this,' 'make this better,' or 'copy sweep.' This skill provides a systematic approach to editing marketing copy through multiple focused passes.

TerminalSkills/skills

>- Add live chat and customer support with Crisp. Use when a user asks to add a chat widget, implement live customer support, set up a help desk, create a knowledge base, or add a chatbot to a website.

TerminalSkills/skills

>- Assists with building custom interactive data visualizations using D3.js. Use when creating charts, graphs, maps, force layouts, or hierarchical diagrams that require fine-grained control beyond what charting libraries provide. Trigger words: d3, data visualization, chart, svg, scales, force graph, treemap, choropleth.

TerminalSkills/skills

dbt (data build tool) transforms data in your warehouse using SQL SELECT statements. Learn project setup, models, tests, documentation, incremental materializations, and integration with data warehouses like PostgreSQL, BigQuery, and Snowflake.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in dlt, the open-source Python library for building data pipelines. You help developers load data from any API, file, or database into warehouses and lakes using simple Python decorators — with automatic schema inference, incremental loading, and built-in data contracts. dlt is the "requests library for data pipelines.

TerminalSkills/skills

Data Version Control for ML projects. Track large datasets and models alongside Git, build reproducible ML pipelines, and run experiments with metric comparison. Works with any storage backend including S3, GCS, Azure, and local filesystems.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in E2B, the cloud platform for running AI-generated code in secure sandboxes. You help developers give AI agents the ability to execute code, install packages, read/write files, and run long processes in isolated cloud environments — each sandbox is a lightweight VM that boots in ~150ms with full Linux, filesystem, and networking.

TerminalSkills/skills

>- Transcode, convert, edit, and process audio and video with FFmpeg. Use when a user asks to convert video formats (webm to mp4, mkv to mp4), extract audio from video, compress video files, trim or cut clips, concatenate videos, add subtitles, create thumbnails, apply filters, change resolution or bitrate, re-encode media, create GIFs from video, add watermarks, normalize audio, stream media, or build automated media processing pipelines.

TerminalSkills/skills

>- Create advanced animations with GSAP. Use when building complex timelines, scroll-driven animations, SVG morphing, text animations, or high-performance web animations beyond CSS capabilities.

TerminalSkills/skills

>- Generate deterministic MP4 videos from HTML, CSS, media, and seekable animations using HeyGen's HyperFrames framework. Use when someone asks to "render HTML to video", "make a video with HyperFrames", "create a programmatic video", "turn an animation into MP4", "build a launch/product video from HTML", "render GSAP/Lottie/Three.js to video", or set up an agent-driven video pipeline. Covers init/preview/render/add/lint/inspect commands, data-* timing attributes, animation adapters, and the component catalog.

TerminalSkills/skills

When the user wants to perform load testing, stress testing, or performance testing of APIs and websites using k6. Also use when the user mentions "k6," "load test," "performance test," "stress test," "spike test," "soak test," "thresholds," "virtual users," or "VUs." For browser-based testing, see selenium.

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