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Programa do Curso
Módulo 1: Contexto, Escopo e Desafios de Entrega
- Autocompletar versus execução autônoma de múltiplos passos
- Equívocos comuns sobre IA na entrega de software
- Por que melhores prompts isolados 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 estrutural dos documentos das partes interessadas
- Técnicas de extração de requisitos
- Estratégias de fragmentação: estrutural, semântica, janela deslizante
- Preservação de dependências e referências cruzadas
- Trabalho com tabelas, diagramas, fluxogramas e entradas mistas
- Gerenciamento eficaz das janelas de contexto
Módulo 3: Limites do Julgamento Humano
- Onde as decisões humanas permanecem críticas
- Identificação de dependências alucinadas
- Detecção de restrições fabricadas e lógica invertida
- Prevenção de padrões padrão inseguros
- Frameworks de validação para rastreabilidade, consistência e completude
Módulo 4: De Requisitos a Código com Ferramentas Agênticas
- Modelo de entrega centrado 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 tarefa vinculadas aos requisitos
- Abordagens de prompting mínimo versus prompting restrito
- Geração backend e frontend orientada a contratos
Módulo 5: Loop de Iteração Agêntica
- A espiral de autocorreção
- Ciclos de entrega iterativa controlados
- Revisão de diffs e alterações no código
- Detecção de desvio de escopo e modificações não autorizadas
- Gerenciamento de memória de contexto limitada
- Uso do histórico de iteração para melhoria contínua
Módulo 6: Aplicação de Qualidade de Código
- Restrições de prompts para casos de borda
- Documentos de regras como artefatos vivos de governança
- Gateways automatizados com linting e análise estática
- Varredura de segurança em código gerado por IA
- Verificações de conformidade com dependências e arquitetura
- Protocolo de revisão humana para saídas de IA
Módulo 7: Ciclos de Feedback e Melhoria Contínua
- Integração de falhas estruturadas aos fluxos de trabalho de IA
- Iterações delimitadas e critérios de parada
- Registro de ciclos e resultados
- Aperfeiçoamento dos documentos de regras ao longo do tempo
- Construção de inteligência de engenharia reutilizável
Módulo 8: Antipadrões de Segurança na Entrega com IA
- Riscos comuns de segurança em código gerado
- Apêndices de regras de segurança específicos por tecnologia
- Varredura de segurança antes do commit
- Controles de SDLC seguro para desenvolvimento assistido por IA
- Responsabilidade humana na entrega segura
Módulo 9: Testes Ancorados às Especificações
- Geração de especificações de teste a partir dos requisitos
- Design de testes na linguagem do domínio
- Geração segura de implementações de teste
- Conceitos de testes de mutação
- Validação da cobertura das especificações
- Revisão da força das asserções
- Modelos de questionamento diagnóstico
Módulo 10: Manutenção do Sistema
- Artefatos vivos: contratos, mapas, regras, especificações de teste
- Evolução das restrições ao longo do tempo
- Governança de IA para manutenibilidade de longo prazo
- Prevenção de dívida técnica usando controles de IA
- Modelo operacional para equipes de engenharia de IA sustentáveis
Requisitos
Os participantes devem possuir:
- Experiência em projetos de desenvolvimento de software
- Compreensão dos fundamentos da arquitetura de aplicações
- Familiaridade com APIs, sistemas backend/frontend ou entrega full-stack
- Conhecimento básico de entrega de software ágil ou iterativa
- Consciência dos conceitos de testes de software
- Experiência com ferramentas de codificação com IA é útil, mas não obrigatória
- Adequado para profissionais técnicos de nível médio a sênior
14 Horas
Treinamento Corporativo Personalizado
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