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Programa do Curso
Módulo 1: Contexto, Escopo e Desafios de Entrega
- Autocompletar versus execução autônoma multi-etapas
- Concepções errôneas comuns sobre IA na entrega de software
- Por que melhorar apenas os prompts não é suficiente
- 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
- Criação de um inventário estruturado de documentos dos interessados
- Técnicas de extração de requisitos
- Estratégias de segmentação (chunking): estrutural, semântica e janelas deslizantes
- Preservação de dependências e referências cruzadas
- Trabalho com tabelas, diagramas, fluxogramas e entradas mistas
- Gestão eficaz das janelas de contexto
Módulo 3: Limites do Julgamento Humano
- Onde as decisões humanas permanecem críticas
- Identificação de dependências alucinadas
- Deteção de restrições fabricadas e lógica invertida
- Prevenção de padrões automáticos inseguros
- Frameworks de validação para rastreabilidade, consistência e completude
Módulo 4: De Requisitos a Código com Ferramentas Autônomas
- Modelo de entrega focado na arquitetura
- Mapeamento de componentes e limites de serviços
- Contratos de API como âncoras de entrega
- Regras persistentes e restrições em ferramentas de IA
- Instruções de tarefas vinculadas aos requisitos
- Abordagens de prompt mínimo versus prompt restrito
- Geração backend e frontend baseada em contratos
Módulo 5: Ciclo Iterativo Autônomo
- A espiral de autocorreção
- Ciclos de entrega iterativos controlados
- Revisão de diffs e alterações de código
- Detecção de expansão de escopo e modificações não autorizadas
- Gestão da memória limitada de contexto
- Uso do histórico de iterações para melhoria contínua
Módulo 6: Aplicação da Qualidade do Código
- Restrições de prompt para casos extremos (edge cases)
- Documentos de regras como artefatos vivos de governança
- Gates automatizados com linting e análise estática
- Verificação de segurança em código gerado por IA
- Verificações de conformidade de dependências e arquitetura
- Protocolo de revisão humana para saídas da IA
Módulo 7: Loops de Feedback e Melhoria Contínua
- Retorno de falhas estruturadas para fluxos de trabalho de IA
- Iterações limitadas e critérios de parada
- Registro de ciclos e resultados
- Melhoria dos documentos de regras ao longo do tempo
- Criação de inteligência de engenharia reutilizável
Módulo 8: Anti-padrões de Segurança na Entrega com IA
- Riscos comuns de segurança em código gerado
- Apêndices de regras específicas por tecnologia
- Verificação de segurança pré-commit
- Controles do Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software (SDLC) seguros para desenvolvimento assistido por IA
- Responsabilidade humana na entrega segura
Módulo 9: Testes Vinculados às Especificações
- Geração de especificações de teste a partir dos requisitos
- Desenho de testes em linguagem de domínio (domain-specific language)
- Geração segura de implementações de teste
- Conceitos de teste de mutação
- Validação da cobertura das especificações
- Análise da força das asserções
- Modelos de questionamento diagnóstico
Módulo 10: Manutenção do Sistema
- Artefatos vivos: contratos, mapas, regras e especificações de teste
- Evolução das restrições ao longo do tempo
- Governança de IA para manutenibilidade a longo prazo
- Prevenção de débito técnico usando controles de IA
- Modelo operacional para equipes sustentáveis de engenharia com IA
Requisitos
Os participantes devem ter:
- Experiência em projetos de desenvolvimento de software
- Conhecimento fundamental de arquitetura de aplicações
- Habilidades com APIs, sistemas backend/frontend ou entrega full-stack
- Conhecimento básico de entregas ágeis ou iterativas de software
- Familiaridade com conceitos de testes de software
- Exposição a ferramentas de codificação com IA é benéfica, mas não obrigatória
- Ideal para profissionais técnicos de nível intermediário a sênior
14 Horas
Treinamento Corporativo Personalizado
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