# data[].attributes.body
Avaliar as propostas dos desenvolvedores para o produto final;

Identificar requisitos básicos;

Escolher ferramentas adequadas;

Examinar o protótipo e fornecer feedback;

Implementar apenas recursos bem compreendidos;

Aprimorar o protótipo segundo solicitações do cliente e dos desenvolvedores;

Entre outros.

# data[].attributes.body
Analista - desenvolvedor responsável pela compreensão do problema relacionado ao sistema que se deve desenvolver. Deve portanto, descobrir o que o cliente precisa;

Cliente - experimentação do protótipo;

Arquiteto - vai construir a solução física a partir das especificações, além disso define os processos de planejamento, gerência e produção a serem implementados;

# data[].attributes.body
UML;
Sketch (design digital
Adobe XD (sites e aplicativos);
Draw.io (desenho);
Marvel;
POP;
Pencil (criação de modelos em plataformas de desktop populares);
InVision Studio (design colaborativo);
Axure (aplicação desktop);
Figma (processo de design);

# data[].attributes.body
Demo;

Maquete;

Mock-up;

Landing Page;

Caminho do consumidor;

Beta;

Piloto;

Cabeça de s

# data[].attributes.body
O principal uso é ajudar os clientes e desenvolvedores entenderem os requisitos para o sistema;
Assim os usuários podem testar o protótipo com o intuito de percepção de apoio ao seu trabalho;

# data[].attributes.body
Propõe o uso de protótipos para ajudar na compreensão da arquitetura da interface e dos requisitos do sistema, o que é extremamente útil quando não é possível conhecer bem esses aspectos a priori.

# data[].attributes.body
No inicio do projeto deve-se ter um consenso entre o desenvolvedor e o cliente sobre os objetivos  dos protótipos.

# data[].attributes.body
O cliente as  vezes vê o protótipo como um executável;

O desenvolvedor quer tornar o mesmo protótipo como a versão executável,invés de descartar;

# data[].attributes.body
O feedback ao usuário é mais confiável;

Melhora o relacionamento com o cliente;

Permite melhor visualização do  projeto;

Antecipa futuros problemas;

# data[].attributes.body
Baseado em iterações;

Pode ser usado como uma ferramenta para outros processos;

Consegue identificar mais requisitos;

Promove uma evolução gradativa e acompanhada pelo cliente;

# data[].attributes.body
Quando o cliente fornece apenas os objetivos gerais.Assim, a equipe esta insegura sobre como cumprir esses objetivos.

# data[].attributes.body
É processo iterativo,em que a cada iteração desenvolve-se um protótipo cada vez mais evoluído.

# data[].attributes.body
Otimizar os processos que dependem de evoluções constantes.Gerando sempre uma versão mais evoluída do software .

# data[].attributes.headline
Representação das fases do método Cascata

# data[].attributes.subject
Representação das fases do método Cascata

# data[].attributes.body
um trabalho detalhado de análise e projeto antes de produzir o código!

# data[].attributes.body
Não produz resultados tangíveis até a fase de codificação;

Pouco adaptável a mudanças;

Na realidade, é difícil estabelecer todos os requisitos no início do projeto;

# data[].attributes.body
Detecção de erros antecipada;

Estabilidade dos requisitos;

Funciona bem em:

Projetos com requisitos bem conhecidos e estáveis;

Projetos em que a qualidade importa mais que custo ou tempo de desenvolvimento;

Equipes tecnicamente fracas ou inexperientes;

# data[].attributes.body
O modelo Cascata é estritamente sequencial e sistemático;

O "avô" de todos os ciclos de vida;

Se baseia na filosofia BDUF (Big Design Up Front);

Revisão ao final de cada fase para avaliar se o projeto deve passar para a fase seguinte;

Dirigido por Documentação.