Curso de AI for Software Requirements and User Story Generation
AI for Software Requirements and User Story Generation é um curso prático focado no uso de IA gerativa para transformar a entrada dos stakeholders em requisitos estruturados, épicas, histórias de usuário e critérios de aceitação adequados aos fluxos de trabalho de desenvolvimento Agile.
Esta formação ao vivo liderada por um instrutor (online ou presencial) é direcionada a profissionais iniciantes de produtos e projetos que desejam usar ferramentas como ChatGPT ou Claude para melhorar clareza, velocidade e rastreabilidade na coleta e refinamento de requisitos.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Usar prompts de IA para coletar e refinar requisitos de negócios.
- Converter solicitações de recursos em histórias de usuário bem estruturadas e épicas.
- Gerar critérios de aceitação, casos de borda e definições de "feito" com a assistência da IA.
- Colaborar com equipes de desenvolvimento usando documentação estruturada por IA.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Programa do Curso
Introdução à IA para Requirements Engineering
- Visão geral das ferramentas de IA para equipes de produto
- Compreendendo o papel dos requisitos em Agile e Scrum
- Vantagens e limitações do uso da IA para captura de requisitos
Coleta e Estruturação dos Requisitos com IA
- Simulação de entrevistas com IA: transformando entrada verbal em requisitos
- Técnicas de prompt para esclarecer declarações ambíguas
- Organizando requisitos em temas e características
Gerando Histórias de Usuário e Épicos
- Transformando texto simples em histórias de usuário ativas
- Usando IA para identificar atores, ações e objetivos
- Criando épicos e hierarquias de histórias com base em sugestões da IA
Escrevendo Critérios de Aceitação e Casos de Fronteira
- Gerando critérios testáveis do tipo Dado-Qualquer que-Cheque
- Identificando caminhos excepcionais e condições de limite com IA
- Revisando saídas da IA para clareza e completude
Refinamento e Limpeza de Histórias com IA
- Resumindo reuniões e notas dos stakeholders
- Dividindo e mesclando histórias usando orientação por prompts
- Automatizando a refinamento do backlog com assistência de IA
Collaboration e Transferência
- Compartilhando histórias geradas pela IA com desenvolvedores
- Garantindo rastreabilidade de característica para caso de teste
- Gerando documentação para aprovação dos stakeholders
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão básica dos ciclos de vida de projetos de software
- Familiaridade com os frameworks Agile ou Scrum
- Não é necessário background técnico
Público-Alvo
- Proprietários de produtos
- Analistas Business
- Mestres em Scrum
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- Aproveitar os recursos avançados do Copilot para tarefas de codificação complexas.
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- Leverage a conclusão de código por IA em arquivos YAML e GitHub Actions.
- Acelerar fluxos de trabalho de testes, implantações e automação.
- Aplicar o Copilot com responsabilidade, compreendendo as limitações da IA e as melhores práticas.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
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- Otimizar a utilização do GitHub Copilot para tarefas de codificação avançadas.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entender o que é o GitHub Copilot e como ele funciona.
- Configurar o GitHub Copilot com um editor de código suportado.
- Usar o GitHub Copilot para escrever, refatorar e depurar código mais rapidamente.
- Aproveitar o Copilot para explorar técnicas e soluções de codificação.
- Aplicar as melhores práticas para integrar o GitHub Copilot nos fluxos de trabalho diários.
Tabnine para principiantes
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores iniciantes que desejam aumentar sua eficiência de codificação com a ajuda do Tabnine.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instalar e configurar o Tabnine em seu IDE preferido.
- Utilizar os recursos de preenchimento automático do Tabnine para acelerar a codificação.
- Personalizar as configurações do Tabnine para obter assistência ideal.
- Entender como a IA do Tabnine aprende com seu código para fornecer melhores sugestões.
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14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível avançado e líderes de equipe que desejam dominar os recursos avançados do Tabnine.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Implementar o Tabnine em projetos de software complexos.
- Personalizar e treinar os modelos de IA do Tabnine para casos de uso específicos.
- Integrar o Tabnine nos fluxos de trabalho da equipe e nos pipelines de desenvolvimento.
- Melhorar a qualidade do código e acelerar os ciclos de desenvolvimento usando os insights do Tabnine.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos básicos da geração de código alimentada por IA.
- Instalar e configurar o Tabnine em seu ambiente de desenvolvimento.
- Utilize o Tabnine para conclusão eficiente de código e correção de erros.
- Criar e treinar modelos de IA personalizados com o Tabnine para tarefas especializadas.
Tabnine para Python Programadores
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário Python e cientistas de dados que desejam aumentar sua produtividade com a ajuda do Tabnine.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instalar e configurar o Tabnine em seu ambiente de desenvolvimento Python.
- Usar os recursos de preenchimento automático do Tabnine para escrever código Python com mais eficiência.
- Personalizar o comportamento do Tabnine para se adequar ao seu estilo de codificação e às necessidades do projeto.
- Entender como o modelo de IA do Tabnine funciona especificamente com o código Python.