Programa do Curso
A Stack de Personalização em Quatro Níveis
Nível 1 | Sabe – Regras e AGENTS.md
Tópicos abordados:
• Definição das convenções do projeto e padrões de codificação
• Documentação da arquitetura e restrições técnicas
• Criação de diretrizes de projeto neutras em relação a 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 enquanto se melhora o desempenho das tarefas
• Construção de bibliotecas de fluxos de trabalho e expertise reutilizáveis
Nível 3 | Alcança – MCP
Tópicos abordados:
• Conexão das ferramentas de IA a sistemas e serviços externos
• Acesso a repositórios, bancos de dados e fontes de documentação
• Expansão das capacidades dos assistentes de codificação com IA
• Implementação de integrações seguras e controles de governança
Nível 4 | Age – Agents
Tópicos abordados:
• Compreensão dos agentes de IA autônomos e suas capacidades
• Leitura, escrita, teste e revisão autônomas de código
• Gerenciamento de fluxos de trabalho orientados a metas e tarefas delegadas
• Estabelecimento de mecanismos de supervisão e revisão humana para sistemas agente
Dia 1 | Delegação e Expansão das Ferramentas
Módulo 1 | Do Assistente ao Agente
Tópicos abordados:
• Compreensão da diferença entre assistentes de IA e agentes autônomos
• Finalização de código em linha versus delegação agente
• Como os fluxos de trabalho com agentes alteram a estrutura das tarefas de desenvolvimento
• Identificação de tarefas adequadas para delegação a agentes
• Melhores práticas para colaboração com sistemas de IA autônomos
Módulo 2 | Delegações que Funcionam Sem Supervisão Constante & Loops
Tópicos abordados:
• Escrita de instruções eficazes para agentes de IA
• Fornecimento de contexto suficiente e requisitos de negócio
• Definição de restrições e limites para execução
• Estabelecimento de critérios claros de aceitação e medidas de sucesso
• Minimização da intervenção humana enquanto se mantém a qualidade
• Como construir Loops
Módulo 3 | Stack de Personalização e Onde Cada Elemento Se Aplica
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 assistido 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 limitadas a agentes especializados
• Melhoria da eficiência através de fluxos de trabalho modulares com IA
Dia 2 | Conexão de Ferramentas, Paralelismo e Governança
Módulo 5 | MCP: Conectar e Construir
Tópicos abordados:
• Compreensão dos princípios do Protocolo de Contexto do Modelo (MCP)
• Conexão das 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 Agente 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 metas
Módulo 7 | Desenvolvimento Paralelo
Tópicos abordados:
• Execução simultânea de múltiplos agentes de IA
• Trabalho com branches isoladas e Git worktrees
• Coordenação das atividades de desenvolvimento entre fluxos de trabalho paralelos
• Fusão e validação das saídas de múltiplos agentes
• Melhoria da produtividade através de estratégias de execução paralela
Módulo 8 | Riscos, Revisão e Governança
Tópicos abordados:
• Avaliação e análise de Skills externas e servidores MCP
• 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 setores
• Abordagens comuns de adoção de IA: adoção individual, por equipe 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 gerenciamento 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 dos próximos passos práticos para os participantes e suas equipes
Workshop de Discussão Interativa
• Desafios atuais nas 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 de IA.<
Requisitos
Experiência profissional em desenvolvimento, familiaridade com o terminal e conhecimento funcional de Git. Uso regular de uma ferramenta de codificação com IA ou conclusão do curso Foundations.
Público-alvo
Desenvolvedores que já utilizam ferramentas de IA, líderes técnicos responsáveis pela adoção da tecnologia na equipe e engenheiros de plataforma ou DevOps que constroem Skills e servidores MCP.
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