Programa do Curso
⚔️ Nível 1: A Masmorra da Descoberta – Segredos dos Requisitos
Missão: Use LLMs (ChatGPT) para extrair requisitos estruturados de entrada vaga.
Pontos-chave:
- Interpretar ideias de produtos ambíguas ou solicitações de recursos
- Usar IA para:
- Gerar histórias de usuários e critérios de aceite
- Sugerir personagens e cenários
- Gerar artefatos visuais (por exemplo, diagramas simples com Mermaid ou draw.io)
Resultado: Backlog estruturado de histórias de usuários + modelo inicial do domínio/visuais
🔥 Nível 2: O Forjador de Design – o Pergaminho do Arquiteto
Missão: Use IA para criar e validar planos arquitetônicos.
Pontos-chave:
- Usar IA para:
- Propor estilo arquitetônico (monólito, microserviços, serverless)
- Gerar diagramas de alto nível de componentes e interações
- Estruturar esqueletos de classes/módulos
- Desafiar as escolhas dos colegas através de revisões de design entre pares
Resultado: Arquitetura validada + esqueleto de código
🧙♂️ Nível 3: O Anfiteatro do Código – o Codex Gauntlet
Missão: Use copilotos de IA para implementar funcionalidades e melhorar código.
Pontos-chave:
- Usar GitHub Copilot ou ChatGPT para implementar funcionalidade
- Refatorar código gerado por IA para:
- Desempenho
- Segurança
- Mantabilidade
- Injetar "cheiros de código" e realizar desafios de limpeza entre pares
Resultado: Base de código funcional, refatorada, gerada por IA
🐛 Nível 4: O Pantanal dos Bugs – Testar as Trevas
Missão: Gerar e melhorar testes com IA, depois encontrar bugs no código de outros.
Pontos-chave:
- Usar IA para gerar:
- Testes unitários
- Testes de integração
- Simulações de casos de borda
- Trocar códigos com bugs com outra equipe para depuração assistida por IA
Resultado: Suite de testes + relatório de bugs + correções de bugs
⚙️ Nível 5: As Portais do Pipeline – A Porta da Automação
Missão: Configurar pipelines CI/CD inteligentes com assistência de IA.
Pontos-chave:
- Usar IA para:
- Definir fluxos de trabalho (por exemplo, GitHub Actions)
- Automatizar etapas de build, teste e deploy
- Sugerir políticas de detecção de anomalias/rollback
Resultado: Script ou fluxo de pipeline CI/CD assistido por IA em funcionamento
🏰 Nível 6: A Cidadela de Monitoramento – a Torre de Vigia dos Logs
Missão: Analisar logs e usar IA para detectar anomalias e simular recuperação.
Pontos-chave:
- Analisar logs pré-preenchidos ou gerados
- Usar IA para:
- Identificar anomalias ou tendências de erros
- Sugerir respostas automatizadas (por exemplo, scripts de auto-healing, alertas)
- Criar dashboards ou sumários visuais
Resultado: Plano de monitoramento ou mecanismo simulado de alerta inteligente
🧙♀️ Nível Final: O Anfiteatro do Herói – Construir a SDLC Apoiada pela IA
Missão: Equipes aplicam tudo o que aprenderam para construir um ciclo de SDLC funcional para um projeto em miniatura.
Pontos-chave:
- Selecionar um projeto de equipe em miniatura (por exemplo, rastreador de bugs, chatbot, microserviço)
- Aplique IA a cada fase da SDLC:
- Requisitos, Design, Código, Teste, Deploy, Monitoramento
- Presentar resultados em uma breve demonstração de equipe
Votação entre pares ou julgamento pelo pipeline mais eficaz baseado na IA
Resultado: Implementação de SDLC integrada com IA de ponta a ponta + apresentação da equipe
Ao final deste workshop, os participantes serão capazes de:
- Aplicar ferramentas gerais de IA para extrair e estruturar requisitos de software
- Gerar diagramas arquitetônicos e validar escolhas de design usando IA
- Usar copilotos de IA para implementar e refatorar código de produção
- Automatizar a geração de testes e realizar depuração assistida por IA
- Diseñar pipelines CI/CD inteligentes que detectem e reajam a anomalias
- Analisar logs com ferramentas AI/ML para identificar riscos e simular auto-healing
- Apresentar uma SDLC totalmente integrada com IA por meio de um projeto em miniatura da equipe
Requisitos
Audiência: Desenvolvedores de software, testadores, arquitetos, DevOps engenheiros, proprietários de produtos
Os participantes devem ter:
- Um entendimento prático do Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software (SDLC)
- Experiência prática em pelo menos uma linguagem de programação (por exemplo, Python, Java, JavaScript, C#, etc.)
- Familiaridade com:
- Escrição e leitura de histórias do usuário ou requisitos
- Princípios básicos de design de software
- Controle de versão (por exemplo, Git)
- Escrição e execução de testes unitários
- Execução ou interpretação de pipelines CI/CD
💡 Este é um workshop intermediário a avançado. É ideal para profissionais que já fazem parte das equipes de entrega de software (desenvolvedores, testadores, DevOps engenheiros, arquitetos, proprietários de produtos).