Programa do Curso
A Stack de Personalização em Quatro Níveis
Nível 1 | Conhece – Regras e AGENTS.md
Tópicos abordados:
• Definição de convenções do projeto e padrões de codificação
• Documentação da arquitetura e restrições técnicas
• Criação de diretrizes para o projeto, independentes de ferramentas
• Manutenção da consistência entre equipes de desenvolvimento e ferramentas de IA
Nível 2 | Pode – Skills
Tópicos abordados:
• Criação de unidades reutilizáveis de conhecimento especializado
• Carregamento de informações contextuais apenas quando necessário
• Redução do tamanho do contexto com melhoria no desempenho da tarefa
• Construção de bibliotecas de fluxos de trabalho e expertise reutilizáveis
Nível 3 | Alcance – MCP
Tópicos abordados:
• Conexão de ferramentas de IA a sistemas e serviços externos
• Acesso a repositórios, bancos de dados e fontes de documentação
• Extensão das capacidades dos assistentes de codificação com IA
• Implementação de integrações seguras e controles de governança
Nível 4 | Agir – Agents
Tópicos abordados:
• Compreensão dos agentes autônomos de IA e suas capacidades
• Leitura, escrita, teste e revisão de código de forma autônoma
• Gerenciamento de fluxos de trabalho orientados a objetivos e tarefas delegadas
• Estabelecimento de mecanismos de supervisão e revisão humana para sistemas agênticos
Dia 1 | Delegação e Extensão das Ferramentas
Módulo 1 | De Assistente a Agente
Tópicos abordados:
• Compreensão da diferença entre assistentes de IA e agentes autônomos
• Preenchimento inline de código versus delegação agêntica
• Como os fluxos de trabalho agênticos alteram a estruturação das tarefas de desenvolvimento
• Identificação de tarefas adequadas para delegação a agentes
• Boas práticas para colaboração com sistemas de IA autônomos
Módulo 2 | Delegações Eficientes sem Supervisão Constante e Loops
Tópicos abordados:
• Elaboração de instruções eficazes para agentes de IA
• Fornecimento de contexto suficiente e requisitos de negócio
• Definição de restrições e limites de execução
• Estabelecimento de critérios claros de aceitação e medidas de sucesso
• Minimização da intervenção humana mantendo a qualidade
• Como construir Loops
Módulo 3 | Stack de Personalização e Aplicabilidade
Tópicos abordados:
• Compreensão da stack de personalização em quatro níveis
• Uso de Regras e AGENTS.md para definir convenções do projeto
• Determinação dos mecanismos de personalização aplicáveis em diferentes cenários
• Gerenciamento eficiente do contexto entre ferramentas e projetos
• Criação de ambientes de desenvolvimento assistidos por IA consistentes
Módulo 4 | Skills e Subagentes
Tópicos abordados:
• Criação de Skills reutilizáveis para fluxos de trabalho e tarefas comuns
• Empacotamento de conhecimento especializado para uso repetido
• Compreensão do papel dos subagentes e contextos isolados
• Delegação de tarefas delimitadas a agentes especializados
• Melhoria da eficiência por meio de fluxos de trabalho modulares com IA
Dia 2 | Conexão de Ferramentas, Paralelismo e Governança
Módulo 5 | MCP: Conexão e Construção
Tópicos abordados:
• Compreensão dos princípios do Model Context Protocol (MCP)
• Conexão de ferramentas de IA a sistemas e serviços externos
• Integração de navegadores, bancos de dados, repositórios e fontes de documentação
• Construção de um servidor MCP personalizado
• Gerenciamento de controle de acesso e considerações de segurança
Módulo 6 | O Fluxo de Trabalho Agêntico Disciplinado
Tópicos abordados:
• Estabelecimento de um processo repetível de desenvolvimento assistido por IA
• Brainstorming e planejamento com agentes de IA
• Construção e implementação colaborativa de soluções
• Teste e validação das saídas geradas
• Revisão e finalização dos entregáveis com etapas adequadas de verificação
• Como definir objetivos
Módulo 7 | Desenvolvimento Paralelo
Tópicos abordados:
• Execução simultânea de múltiplos agentes de IA
• Trabalho com branches isolados e Git worktrees
• Coordenação das atividades de desenvolvimento entre fluxos de trabalho paralelos
• Fusão e validação das saídas de múltiplos agentes
• Melhoria da produtividade por meio de estratégias de execução paralela
Módulo 8 | Riscos, Revisão e Governança
Tópicos abordados:
• Avaliação e verificação de Skills e servidores MCP externos
• Compreensão dos riscos de segurança e governança
• Gerenciamento de permissões e direitos de acesso
• Proteção de dados sensíveis e propriedade intelectual
• Estabelecimento de processos de revisão e práticas de garantia de qualidade
Módulo 9 | Adoção de IA no Desenvolvimento de Software: Casos de Uso e Próximos Passos
Tópicos abordados:
• Como as organizações estão integrando a IA no Ciclo de Vida do Desenvolvimento de Software (SDLC)
• Casos de uso reais e exemplos de implementação em diferentes indústrias
• Abordagens comuns de adoção de IA: adoção individual, baseada em equipes e habilitação em nível organizacional
• Casos de uso típicos ao longo do SDLC:
• Coleta de requisitos e documentação
• Geração de código e prototipagem
• Testes e garantia de qualidade
• Revisão de código e refatoração
• Documentação e gerenciamento do conhecimento
• DevOps e gestão de incidentes
• Modelos de governança, políticas e considerações de segurança
• Medição da produtividade e do ROI do desenvolvimento assistido por IA
• Construção de um roteiro interno para adoção de IA
• Definição de passos práticos subsequentes para os participantes e suas equipes
Workshop de Discussão Interativa
• Desafios atuais dentro das equipes de desenvolvimento dos participantes
• Identificação de casos de uso de alto valor para adoção imediata
• Riscos, obstáculos e considerações organizacionais
• Criação de um plano de ação inicial para integração da IA.
Requisitos
Experiência profissional em desenvolvimento, familiaridade com o terminal e conhecimento prático de Git. Uso regular de uma ferramenta de programação com IA ou conclusão do curso Foundations.
Público-alvo
Desenvolvedores que já utilizam ferramentas de IA, líderes técnicos responsáveis pela adoção em equipe e engenheiros de plataforma ou DevOps que criam Skills e servidores MCP.
Testemunhos de Clientes (2)
Aprender a criar prompts para o Claude e utilizá-lo para processar todos os dados disponíveis.
Mike Hartleroad - Furniture Row
Curso - Claude AI for Data Analysis and Business Intelligence
Máquina Traduzida
como se envolver no ambiente do Office e configurar tarefas repetitivas
Matthew Wallace - Group CBS
Curso - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Máquina Traduzida