Criar sistemas com inteligência artificial parece uma revolução… E de fato é. No entanto, os erros no Lovable podem transformar um projeto promissor em um verdadeiro caos.
Principalmente se você confiar cegamente na IA, sem entender os limites da ferramenta.
Neste artigo, vamos listar os principais erros no Lovable cometidos por iniciantes e até por desenvolvedores experientes.
Além disso, você vai aprender como evitá-los com boas práticas de Vibe Coding, organização de banco de dados e uma estrutura profissional de projeto.
Prepare-se, porque as dicas aqui podem salvar seu sistema, e seu tempo também.
1. Por que confiar 100% no Lovable é um dos maiores erros
De fato, é tentador usar o Lovable e o Supabase para criar um sistema completo em minutos. Mas essa facilidade vem com riscos. E é aqui que surgem os erros no Lovable mais comuns.
Embora o Lovable conecte com o Supabase e crie microsserviços automaticamente, você perde o controle total sobre o banco de dados. Isso pode ser um problema crítico se o projeto crescer ou precisar mudar de estrutura.
Recomendação: use o Lovable para MVPs e validações rápidas, mas planeje migrar o sistema para uma base mais robusta e sob seu controle.
2. Evite desperdiçar créditos com alterações pequenas
Outro dos erros no Lovable é gastar créditos com ajustes que poderiam ser feitos manualmente no código. Afinal, cada interação com a IA consome recursos, e isso pode sair caro ao longo do projeto.
Quer um exemplo? Trocar uma palavra, ajustar uma cor ou mudar um ícone. Tudo isso pode ser feito direto na estrutura de arquivos do Lovable, sem usar tokens.
Dica profissional: use o painel lateral, localize o componente, e edite diretamente no código. Em caso de dúvida, consulte o Copilot da GitHub ou o GPT com o trecho de código em mãos.
3. Misturar front-end e back-end na mesma ferramenta
O Lovable é excelente para front-end, mas quando se trata de back-end, as limitações começam a aparecer. Muitos dos erros no Lovable surgem justamente quando você tenta forçar a ferramenta a fazer algo para o qual ela não foi projetada.
Portanto, uma abordagem recomendada é:
- Criar o visual no Lovable
- Exportar o projeto para o GitHub
- Abrir no VS Code
- Desenvolver o back-end com Copilot
Essa integração entre ferramentas garante mais performance, escalabilidade e controle.
4. Ignorar estrutura de banco de dados e boas práticas
Engana-se quem pensa que banco de dados não precisa de atenção. Muitos erros no Lovable acontecem por conta de estruturas mal feitas: tabelas gigantescas, campos mal tipados, ausência de colunas auxiliares e dados não normalizados.
O resultado? Lentidão, falhas de segurança e dificuldade de manutenção.
Exemplo real:
Consultorias estão cobrando mais de R$ 700/hora para corrigir sistemas feitos com Lovable + Supabase sem qualquer padrão técnico. O barato, como sempre, sai caro.
5. Falta de personalização visual e identidade de marca
Um sistema bonito também precisa refletir a identidade visual da empresa. E, infelizmente, a maioria dos erros no Lovable ignora isso por completo.
A boa prática aqui é criar uma tela de configurações visuais que permita alterar:
- Logo da empresa
- Cores de fundo, botões e menus
- Fonte padrão
Isso não só facilita alterações futuras como também dá ao cliente a sensação de controle e personalização.
6. Controle de acesso deixado para depois = dor de cabeça certa
Não definir perfis de acesso logo no início é outro dos grandes erros no Lovable. E o problema se agrava quando o sistema já está funcionando e o cliente exige restrições.
Nesse cenário, a IA pode bagunçar o que já estava pronto, quebrar telas ou comprometer o fluxo de navegação.
Recomendações:
- Crie uma tela de login desde o início.
- Estabeleça papéis de usuário com permissões definidas.
- Evite permissões por usuário individual. Prefira grupos de permissão.
7. Publicar direto na produção é um erro amador
Sim, é tentador clicar em “Publish” e ver o sistema funcionando. Mas essa prática traz riscos — e dos grandes.
Por padrão, o Lovable sincroniza com a branch main do GitHub. Ou seja, qualquer erro de prompt pode quebrar o sistema em produção.
A prática ideal:
- Crie uma branch de desenvolvimento
- Faça todos os testes nela
- Depois, mescle com a main
Assim, você evita interrupções em sistemas críticos e ganha confiança no que está entregando.
Bônus: Quer melhores respostas do Lovable? Use pela manhã
Essa dica vale ouro.
De forma empírica, foi observado que as respostas do Lovable são mais assertivas pela manhã. Provavelmente, isso ocorre porque há menos sobrecarga nos servidores e mais disponibilidade de tokens.
Portanto, se você quer gerar um prompt importante, comece o dia com isso. As chances de sucesso aumentam.
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Reflexão final: pagar por ferramentas não é custo, é investimento
Muita gente reluta em assinar ferramentas como GPT, Copilot, Gemini ou Lovable.
No entanto, essas ferramentas aumentam produtividade, reduzem erros, e ajudam você a entregar mais — em menos tempo.
Se você pretende vender sistemas, ou melhorar seus processos, pagar por uma IA não é luxo. É estratégia.
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