Programa do Curso
Nível 1: A Masmorra da Descoberta – Segredos dos Requisitos
Missão: Utilizar LLMs (ChatGPT) para extrair requisitos estruturados a partir de entradas vagas.
Atividades-Chave:
- Interpretar ideias de produto ou pedidos de funcionalidades ambíguos
- Usar IA para:
- Gerar user stories e critérios de aceitação
- Sugerir personas e cenários
-
Gerar artefactos visuais (ex.: diagramas simples com Mermaid ou draw.io)
Resultado: Backlog estruturado de user stories + modelo de domínio inicial/visuais
Nível 2: A Forja do Desenho – Pergaminho do Arquiteto
Missão: Usar IA para criar e validar planos de arquitetura.
Atividades-Chave:
- Usar IA para:
- Propor estilo arquitetural (monólito, microserviços, serverless)
- Gerar diagramas de alto nível de componentes e interações
- Esboçar estruturas de classes/módulos
-
Desafiar as escolhas uns dos outros através de revisões de desenho por pares
Resultado: Arquitetura validada + esqueleto de código
Nível 3: A Arena do Código – Provação do Códice
Missão: Usar copilotos de IA para implementar funcionalidades e melhorar o código.
Atividades-Chave:
- Usar GitHub Copilot ou ChatGPT para implementar funcionalidades
- Refatorar código gerado por IA para:
- Desempenho
- Segurança
- Mantimento
-
Introduzir "cheiros de código" e executar desafios de limpeza por pares
Resultado: Base de código funcional, refatorada e gerada por IA
Nível 4: O Pântano de Bugs – Testar a Escuridão
Missão: Gerar e melhorar testes com IA, e depois encontrar bugs no código dos outros.
Atividades-Chave:
- Usar IA para gerar:
- Testes unitários
- Testes de integração
- Simulações de casos extremos
-
Trocar código com bugs com outra equipa para depuração assistida por IA
Resultado: Suite de testes + relatório de bugs + correções de bugs
Nível 5: Os Portais do Pipeline – Porta do Automaton
Missão: Configurar pipelines CI/CD inteligentes com assistência de IA.
Atividades-Chave:
- Usar IA para:
- Definir fluxos de trabalho (ex.: GitHub Actions)
- Automatizar passos de construção, teste e implementação
- Sugerir políticas de deteção de anomalias/rollback
Resultado: Pipeline CI/CD funcional com assistência de IA (script ou fluxo)
Nível 6: A Cidadela da Monitorização – Torre de Vigia dos Registos
Missão: Analisar registos e usar ML para detetar anomalias e simular recuperação.
Atividades-Chave:
- Analizar registos pré-preenchidos ou gerados
- Usar IA para:
- Identificar anomalias ou tendências de erros
- Sugerir respostas automáticas (ex.: scripts de auto-cura, alertas)
- Criar dashboards ou resumos visuais
Resultado: Plano de monitorização ou mecanismo de alertas inteligentes simulado
Nível Final: A Arena do Herói – Construir o SDLC Definitivo Suportado por IA
Missão: As equipas aplicam tudo o que aprenderam para construir um ciclo SDLC funcional para um mini-projeto.
Atividades-Chave:
- Selecionar um mini-projeto de equipa (ex.: tracker de bugs, chatbot, microserviço)
- Aplicar IA em cada fase do SDLC:
- Requisitos, Desenho, Código, Teste, Implementação, Monitorização
- Apresentar resultados numa breve demonstração de equipa
Votação por pares ou julgamento para o pipeline movido por IA mais eficaz
Resultado: Implementação ponta a ponta de um SDLC melhorado com IA + demonstração da equipa
Ao final deste workshop, os participantes serão capazes de:
- Aplicar ferramentas de IA generativa para extrair e estruturar requisitos de software
- Gerar diagramas de arquitetura e validar escolhas de desenho utilizando IA
- Usar copilotos de IA para implementar e refatorar código de nível de produção
- Automatizar a geração de testes e realizar depuração assistida por IA
- Projetar pipelines CI/CD inteligentes que detetem e reaja a anomalias
- Analizar registos com ferramentas de IA/ML para identificar riscos e simular auto-cura
- Demonstrar um SDLC totalmente melhorado com IA através de um mini-projeto de equipa
Requisitos
Público-alvo: Desenvolvedores de software, testadores, arquitetos, engenheiros DevOps, product owners
Os participantes devem ter:
- Uma compreensão funcional do Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software (SDLC)
- Experiência prática em pelo menos uma linguagem de programação (ex.: Python, Java, JavaScript, C#, etc.)
- Familiaridade com:
- Escrita e leitura de user stories ou requisitos
- Princípios básicos de desenho de software
- Controlo de versões (ex.: Git)
- Escrita e execução de testes unitários
- Execução ou interpretação de pipelines CI/CD
Este é um workshop de nível intermédio a avançado. É ideal para profissionais que já fazem parte de equipas de entrega de software (desenvolvedores, testadores, engenheiros DevOps, arquitetos, product owners).
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Testemunhos de Clientes (1)
Agora tenho conhecimento sobre a biblioteca Streamlit em Python e, com certeza, vou tentar usá-la para melhorar os aplicativos da minha equipe que são desenvolvidos no R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
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