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Construímos a partir de evidências. Não a partir de hype, nem de força de vontade — toda decisão de produto precisa remontar a algo que você pode conferir.
Quem constrói dentro deste padrão →Um dia tem 24 horas. Esse número não é negociável para ninguém.
Se o problema é “eu queria, mas não tenho tempo”, a única saída que resta não é encontrar mais horas, e sim aumentar o resultado que você obtém por hora. Assim que se aceita que a oferta é fixa, a pergunta de design muda: não é “como ficamos com mais um pedaço do seu dia”, e sim “até onde a mesma hora leva você”.
Por isso a mibuki não constrói maneiras de se esforçar mais. Construímos produtos que implementam a ciência da eficiência. Não tentamos aumentar quanta força de vontade você tem; aumentamos até onde a força de vontade que você já tem consegue levar.
Os três princípios abaixo são os critérios que de fato usamos. Não são frases de efeito — são as regras que decidem se um recurso vai ao ar.
Tudo o que consideramos construir precisa passar pelos três.
Effect size over opinion
Não lançamos um recurso porque ele parece promissor. Antes de adotar um método de aprendizado ou um design comportamental, verificamos o tamanho do efeito, se ele se replica e onde ele se aplica. Isso significa ir além do artigo original e ler estudos pré-registrados, revisões sistemáticas e meta-análises, conforme a pergunta exigir.
Adotamos algo porque se demonstrou que funciona, não porque é popular. O inverso também vale: se não se demonstrou que funciona, não vai ao ar, por mais barulho que faça. O que importa não é o nome do método, mas para quem ele funcionou, em que magnitude e sob quais condições.
Na prática — O LangDict usa repetição espaçada. Se essa foi a decisão certa é algo que resolvemos com precisão de previsão, e não com opinião (princípio 03). O método, os dados e as pontuações são todos públicos.
Ver o relatório de pesquisa do Lexa →Remove friction, not add willpower
As pessoas não desistem porque têm pouca força de vontade. Elas desistem porque o design tem atrito. O número de toques antes de começar, o número de configurações, o número de decisões que se pede a você — tudo isso define se um hábito sobrevive.
Em vez de dizer a você para se esforçar mais, apagamos etapas. Menos configurações, utilizável no estado padrão, menos decisões. A meta é um produto que não exija força de vontade nenhuma.
Measure it, then publish it
Se afirmamos um efeito, publicamos numa forma que você pode conferir. Isso é uma restrição sobre nós, não um recurso de venda: se não conseguimos produzir um número, não afirmamos um resultado.
E não publicamos apenas a conclusão. Publicamos também a linha de base, os dados e a métrica, porque um número sem as suas condições só consegue nos favorecer. Um resultado está pronto para ser publicado quando um leitor poderia seguir os mesmos passos e ver a mesma coisa.
Na prática — O Lexa, modelo de memória do LangDict, é comparado com os parâmetros padrão do FSRS-7 em três benchmarks públicos (Anki / Duolingo / maimemo). A linha de base é a configuração de fábrica, sem nenhuma otimização por usuário aplicada. A métrica, a divisão dos dados e as pontuações são todas publicadas.
Ler o relatório de pesquisa do Lexa →Estas promessas são mais fortes que os princípios, porque você consegue nos flagrar quebrando-as.
Nada de “aprenda 5x mais rápido”. Quando publicamos um número, a linha de base e a forma de medir ficam na mesma frase que o número.
Não escondemos o caminho do cancelamento e não posicionamos botões para capturar toques errados. Se você quiser sair, sair é fácil de encontrar.
Nada de notificações que fazem da sua sequência um refém. O número que queremos aumentar não é o seu tempo dentro do app — é o tempo que você recupera.
Nada de teatro de recompensas que faz o progresso parecer real sem nenhum aprendizado por trás. Se a única coisa que se moveu foi um contador, nada se moveu.
A resposta é diferente para cada produto, então aqui está ela produto a produto, com o motivo.
Nada que interrompa o foco ou o aprendizado exibe anúncios. O Lofi Station vende foco; colocar na mesma tela algo projetado para quebrar o foco não fecha a conta. Com o LangDict é o mesmo caso — qualquer coisa que desvie a atenção no meio da sessão trabalha contra o propósito do app.
O kikeruka e o Atom exibem anúncios, sim. Eles são gratuitos, e ainda não construímos diferença suficiente para cobrar razoavelmente por um plano pago. Hoje não existe como pagar para removê-los em nenhum dos dois apps. Quando houver um plano pago pelo qual valha a pena cobrar, ou tiraremos os anúncios ou faremos deles algo que você possa desligar.
Ou seja, isto não é um princípio — é onde os produtos e o financiamento realmente estão neste momento. Quando isso mudar, esta página muda.
| Produto | Anúncios | Por quê |
|---|---|---|
| Lofi Station | Nenhum | Uma ferramenta de foco não deve hospedar coisas que quebram o foco |
| LangDict | Nenhum | Nada que desvie a atenção no meio da sessão |
| kikeruka | Sim (sem como remover) | Para mantê-lo gratuito |
| Atom | Sim | Para mantê-lo gratuito |
Um princípio que não é implementado não é um princípio. Aqui está onde cada um aterrissa hoje.
| Produto | Princípios | Como aparece |
|---|---|---|
| LangDict | 01 + 03 | Usa repetição espaçada e publica com que precisão ele prevê em benchmarks públicos |
| Atom | 01 + 02 | Hábitos desenhados como unidades mínimas e gatilhos, seguindo a ciência comportamental |
| Lofi Station | 02 | Foco no instante em que abre — o atrito da configuração foi removido |
| kikeruka | 02 | Escaneie e espere; voltar para conferir deixou de ser algo que você precisa fazer |
open-spaced-repetition. FSRS: Free Spaced Repetition Scheduler. GitHub.
open-spaced-repetition. srs-benchmark: Benchmark of Spaced Repetition Algorithms. GitHub.
open-spaced-repetition. anki-revlogs-10k: Anki review logs from 10,000 users. Hugging Face.
Settles, B., & Meeder, B. (2016). A Trainable Spaced Repetition Model for Language Learning. Proceedings of the 54th Annual Meeting of the ACL.
Ebbinghaus, H. (1885). Über das Gedächtnis: Untersuchungen zur experimentellen Psychologie. Leipzig: Duncker & Humblot.
Listamos apenas obras cujo autor, ano e veículo conferimos contra o original.
Last updated: July 2026