Programa do Curso
Nível 1: O Calabouço da Descoberta – Segredos dos Requisitos
Missão: Usar LLMs (ChatGPT) para extrair requisitos estruturados de entradas vagas.
Atividades Principais:
- Interpretar ideias de produto ou solicitações de recursos ambiguas
-
Usar IA para:
- Gerar histórias de usuários e critérios de aceitação
- Sugerir personas 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: A Forja do Design – Pergaminho do Arquiteto
Missão: Usar IA para criar e validar planos de arquitetura.
Atividades Principais:
-
Usar IA para:
- Propor estilo arquitetural (monolítico, microservices, serverless)
- Gerar diagramas de alto nível e interações
- Esqueleto de estruturas de classes/módulos
-
Desafiar as escolhas uns dos outros através de revisões de design por pares
Resultado: Arquitetura validada + esqueleto de código
Nível 3: A Arena do Código – Gauntlet do Codex
Missão: Usar copilotos de IA para implementar recursos e melhorar o código.
Atividades Principais:
- Usar GitHub Copilot ou ChatGPT para implementar funcionalidade
-
Refatorar código gerado por IA para:
- Desempenho
- Segurança
- Manutenção
-
Injetar “origens de código” e realizar desafios de limpeza por pares
Resultado: Base de código funcional, refatorada e gerada por IA
Nível 4: O Pântano dos Bugs – Teste da Escuridão
Missão: Gerar e melhorar testes com IA, depois encontrar bugs no código de outros.
Atividades Principais:
-
Usar IA para gerar:
- Testes unitários
- Testes de integração
- Simulações de casos de borda
-
Trocar código com bugs com outra equipe para depuração assistida por IA
Resultado: Suíte de testes + relatório de bugs + correções de bugs
Nível 5: Os Portais do Pipeline – Portal da Automação
Missão: Configurar pipelines CI/CD inteligentes com assistência de IA.
Atividades Principais:
-
Usar IA para:
- Definir fluxos de trabalho (por exemplo, GitHub Actions)
- Automatizar etapas de build, test e deploy
-
Sugestões de políticas de detecção de anomalias/reversão
Resultado: Script ou fluxo de pipeline CI/CD assistido por IA em funcionamento
Nível 6: A Cidadela do Monitoramento – Torre de Vigilância dos Logs
Missão: Analisar logs e usar ML para detectar anomalias e simular recuperação.
Atividades Principais:
- Analisar logs pre-populados ou gerados
-
Usar IA para:
- Identificar anomalias ou tendências de erro
- Sugerir respostas automatizadas (por exemplo, scripts auto-cura, alertas)
-
Criar painéis ou resumos visuais
Resultado: Plano de monitoramento ou mecanismo de alerta inteligente simulado
Nível Final: A Arena do Herói – Construa o SDLC Definitivo com IA
Missão: As equipes aplicam tudo que aprenderam para construir um loop de SDLC funcional para um mini-projeto.
Atividades Principais:
- Selecionar um mini-projeto em equipe (por exemplo, rastreador de bugs, chatbot, microserviço)
-
Aplicar IA em cada fase do SDLC:
- Requisitos, Design, Código, Teste, Implantação, Monitoramento
- Apresentar os resultados em uma demonstração curta de equipe
Votação ou julgamento por pares para o pipeline mais eficaz alimentado por IA
Resultado: Implementação de SDLC de ponta a ponta com IA + demonstração em equipe
No final deste workshop, os participantes serão capazes de:
- Aplicar ferramentas de IA generativa para extrair e estruturar requisitos de software
- Gerar diagramas arquiteturais 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
- Projetar pipelines CI/CD inteligentes que detectem e reajam a anomalias
- Analisar logs com ferramentas de IA/ML para identificar riscos e simular autocura
- Demonstrar um SDLC totalmente aprimorado por IA através de um mini-projeto em equipe
Requisitos
Público: Desenvolvedores de software, testadores, arquitetos, engenheiros DevOps, donos de produtos
Os participantes devem ter:
- Compreensão funcional do Ciclo de Vida do Desenvolvimento de Software (SDLC)
- Experiência prática em pelo menos uma linguagem de programação (por exemplo, Python, Java, JavaScript, C#, etc.)
-
Familiaridade com:
- Escrever e ler histórias de usuários ou requisitos
- Princípios básicos de design de software
- Controle de versão (por exemplo, Git)
- Escrever e executar testes unitários
- Executar ou interpretar pipelines CI/CD
Este é um workshop de nível intermediário a avançado. É ideal para profissionais que já fazem parte de equipes de entrega de software (desenvolvedores, testadores, engenheiros DevOps, arquitetos, donos de produtos).
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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)
Curso - GitHub Copilot for Developers
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