Surgr
App de fitness com IA em produção, com assinaturas reais. O treino se adapta a cada série reportada, não a um plano genérico.
Acessar produto
- Tipo
- AI Product
- Status
- No ar
Como funciona
- 01Série reportada
- 02Esforço recalibra a carga
- 03IA ajusta o plano
- 04Estagnação detectada
- 05O app explica o porquê
O app por dentro
Landing page 
Início 
Check-in do dia 
Resumo do treino 
Treino ativo 
Histórico 
Quadro do Treinador 
Evolução por exercício 
Últimos treinos 
Tire suas dúvidas 
Perfil
O contexto
A maioria dos apps de treino entrega um plano genérico e desaparece. O Surgr nasceu de uma pergunta: e se o app se comportasse como um treinador de verdade, que observa cada série, ajusta a carga e percebe quando você estagnou? Construí o produto inteiro sozinho, e ele está no ar, com assinantes.
O problema real
Apps de saúde tratam dados como troféus: gráficos que impressionam e não mudam nada. A aposta do Surgr é o oposto. Um dado só importa se mudar a próxima decisão de treino, e isso exige uma IA com opinião fundamentada e uma interface que explique cada ajuste.
As decisões críticas
O treinador acompanha a série, não só o plano
Depois de cada série, o esforço reportado recalibra carga e intensidade. O plano deixa de ser um PDF glorificado e vira uma conversa contínua entre o esforço real e a próxima decisão.
IA fundamentada em metodologia, não em prompt solto
O Gemini gera planos dentro de um guia operacional baseado em evidências, com fases de força, hipertrofia e deload. Criatividade do modelo onde ela ajuda, ciência onde ela é inegociável.
PWA em vez de app nativo
Construindo sozinho, cada hora gasta com builds de loja é uma hora a menos de produto. Web Push e Service Worker entregam a experiência de app instalável; a loja pode esperar a tração.
Zero emojis no produto
Política documentada e validada no pre-commit: todo significante visual vem do design system, nunca da fonte do sistema operacional. Consistência visual também é decisão de engenharia.
Meu papel
- Projetei e construí o produto inteiro: pesquisa, design system, frontend, backend, banco e deploy.
- Defini o guia de metodologia de treino baseada em evidências que fundamenta os planos gerados pela IA.
- Implementei autenticação, assinaturas com Stripe, push notifications e conformidade com a LGPD.
A camada de IA
- Planos gerados dentro de um guia de treino baseado em evidências, nunca em prompt aberto.
- Detecção de estagnação: quando o progresso trava, a IA varia exercícios ou volume e mostra o porquê.
- Um coach por chat que conhece o histórico do usuário e responde como treinador, não como buscador genérico.
Design system
O Surgr tem um design system próprio, documentado e público: paleta escura com lime como acento e dourado reservado ao Pro, tipografia Rajdhani e DM Sans, grade de 8px, seis arquétipos de componentes e UI kits do app, da landing e do e-mail transacional.
Explorar o design systemsurgr.com.br/dev/design-systemResultados
Em produção em surgr.com.br, com assinatura Pro e período de teste via Stripe.
Ciclo completo de produto executado por uma pessoa: do primeiro token do design system ao banco em produção.
Base pronta para escalar: PWA instalável, push notifications e conformidade com a LGPD desde o primeiro dia.
O que eu faria diferente
Construir sozinho me mostrou onde o design realmente mora: nas decisões que nenhuma tela exibe. O que a IA pode decidir, o que ela precisa perguntar e o que ela nunca deve prometer.