Programa do Curso
Introdução ao Vibe Coding
- Definição e história do vibe coding
- Filosofia da colaboração "prompt-to-code"
- Como a codificação por IA difere do desenvolvimento tradicional
Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) na Codificação
- Visão geral de LLMs para developers: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
- Comparação entre codificadores de IA open-source e proprietários
- Implantação de LLMs localmente ou via APIs
Prompt Engineering para Developers
- Prompting eficaz para geração e refactoring de código
- Gestão de contexto e tratamento do estado da conversa
- Criação de templates de prompts reutilizáveis para tarefas de codificação
Ambientes Práticos de Vibe Coding
- Utilização do Replit para codificação colaborativa com IA
- Integração do GitHub Copilot e Qwen Coder em IDEs
- Personalização de workflows para colaboração em equipa
Qualidade do Código e Validação em Workflows de IA
- Revisão e teste de código gerado por LLMs
- Garantia de consistência, manutenibilidade e segurança
- Integração de ferramentas de validação de código no workflow
Integração Empresarial e Governança
- Escalação do vibe coding entre equipas
- Governança, ética e conformidade da IA na geração de código
- Conceção de estruturas organizacionais para desenvolvimento assistido por IA
Tópicos Avançados: Extensão do Vibe Coding
- Combinação de múltiplos LLMs para workflows híbridos de IA
- Integração do vibe coding com a automação CI/CD
- Tendências futuras: ecossistemas de desenvolvimento multi-agente
Projeto de Equipa e Colaboração
- Conceção de um projeto real de codificação assistida por IA
- Colaboração entre developers humanos e de IA
- Apresentação de resultados e medição dos ganhos de produtividade
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos workflows de desenvolvimento de software
- Experiência com Python, JavaScript ou outra linguagem de programação moderna
- Familiaridade com sistemas de controlo de versões baseados em Git
Público-Alvo
- Engineers de software a explorar o desenvolvimento assistido por IA
- Líderes de engenharia a supervisionar a adoção de IA em workflows de codificação
- Equipes de desenvolvimento empresarial que pretendem integrar LLMs em pipelines de produção
Formação Empresarial Personalizada
Soluções de formação concebidas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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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
Máquina Traduzida