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Programa do Curso

Módulo 1: Contexto, Escopo e Desafios de Entrega

  • Autocomplete versus execução autônoma multi-etapas
  • Concepções equivocadas comuns sobre IA na entrega de software
  • Por que melhores instruções (prompts) isoladamente não são suficientes
  • Identificação das ferramentas, pontos de dor e objetivos dos participantes
  • Escolha do modelo operacional de IA adequado para equipes de engenharia

Módulo 2: Ingestão de Especificações e Decomposição Estruturada

  • Construção de um inventário estruturado dos documentos das partes interessadas
  • Técnicas de extração de requisitos
  • Estratégias de fragmentação (chunking): estrutural, semântica e janela deslizante
  • Preservação de dependências e referências cruzadas
  • Trabalho com tabelas, diagramas, fluxogramas e entradas mistas
  • Gestão eficaz das janelas de contexto

Módulo 3: Limites do Julgamento Humano

  • Onde as decisões humanas permanecem críticas
  • Identificação de dependências fabricadas (alucinações)
  • Detectar restrições falsas e lógica invertida
  • Prevenção de padrões predefinidos inseguros e excessivamente prestativos
  • Frameworks de validação para rastreabilidade, consistência e completude

Módulo 4: De Requisitos a Código com Ferramentas Agentes

  • Modelo de entrega baseado na arquitetura
  • Mapeamento de componentes e limites de serviços
  • Contratos de API como âncoras de entrega
  • Regras e restrições persistentes em ferramentas de IA
  • Instruções de tarefas vinculadas aos requisitos
  • Abordagens de instrução mínima versus instrução restrita (constrained prompting)
  • Geração de backend e frontend baseada no contrato primeiro (contract-first)

Módulo 5: Ciclo Iterativo Agente

  • A espiral de auto-correção
  • Ciclos de entrega iterativa controlada
  • Análise de diferenças (diffs) e alterações de código
  • Deteção de escopo crescente e modificações não autorizadas
  • Gestão da memória limitada de contexto
  • Uso do histórico de iteração para melhoria contínua

Módulo 6: Aplicação de Qualidade de Código

  • Restrições de instrução para casos extremos
  • Documentos de regras como artefatos vivos de governança
  • Gates automatizados com linting e análise estática
  • Análise de segurança em código gerado por IA
  • Verificações de conformidade de dependências e arquitetura
  • Protocolo de revisão humana para saídas da IA

Módulo 7: Laços de Feedback e Melhoria Contínua

  • Alimentar falhas estruturadas de volta aos fluxos de trabalho de IA
  • Iterações delimitadas e critérios de parada
  • Registro de ciclos e resultados
  • Melhoria contínua dos documentos de regras
  • Construção de inteligência de engenharia reutilizável

Módulo 8: Anti-padrões de Segurança na Entrega com IA

  • Riscos de segurança comuns em código gerado
  • Anexos de regras de segurança específicas para cada tecnologia
  • Análise de segurança antes do commit (pre-commit)
  • Controles de SDLC seguro para desenvolvimento assistido por IA
  • Responsabilidade humana na entrega segura

Módulo 9: Testes Baseados nas Especificações

  • Geração de especificações de teste a partir dos requisitos
  • Design de testes em linguagem do domínio (domain-specific language)
  • Geração segura de implementações de teste
  • Conceitos de teste de mutação
  • Validação da cobertura das especificações
  • Análise da força das asserções
  • Modelos de questionamento diagnóstico

Módulo 10: Manutenção do Sistema

  • Artefatos vivos: contratos, mapas, regras e especificações de teste
  • Evolução das restrições ao longo do tempo
  • Governança de IA para manutenibilidade a longo prazo
  • Prevenção de débito técnico usando controles de IA
  • Modelo operacional para equipes de engenharia de IA sustentáveis

Requisitos

Os participantes devem ter:

  • Experiência em projetos de desenvolvimento de software
  • Compreensão dos fundamentos da arquitetura de aplicações
  • Familiaridade com APIs, sistemas de backend/frontend ou entrega full-stack
  • Conhecimento básico sobre entregas de software ágeis ou iterativas
  • Consciência sobre conceitos de testes de software
  • O conhecimento prévio de ferramentas de codificação assistidas por IA é benéfico, mas não obrigatório
  • Ideal para profissionais técnicos de nível intermediário a sênior
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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