Aula 1 - Já está disponível na plataforma
27/01/2026 das 19:00 às 22:00
- O novo mercado de trabalho
- O que mudou?
- Vamos ser substituidos?
- A nova realidade do novo mercado
- Qual é o papel do desenvolvedor nessa mudança?
- Como aproveitar ao máximo esse momento de transição
- O que esperar para o futuro?
- Context Engineering - Parte 1 (foco em short-term memory)
- Principais Ferramentas e Modelos para programação em 2026
- Ferramentas e suas características
- Vamos explorar: Copilot, Cursor, Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Kiro, Windsurf, Antigravity, OpenCode
- Pontos positivos e negativos de cada uma delas
- Modelo de precificação
- Modelos e suas características
- Qual nível de thinking e reasoning utilizar?
- Tamanho da janela de contexto importa?
- Chaveamento, limpeza e compactação de contexto
- Latency e Throughput
- Utilizando routers
- Modelo de precificação
- Qual modelo é mais indicado para cada tarefa e por que?
- Vamos explorar Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3 Pro, GPT 5.2 Codex Max, Composer, GLM 4.7 entre outros
- Técnicas de Prompting
- Como se comunicar melhor com a LLM
- Entendendo a estruturação de prompts com Markdown e XML
- Aplicando técnicas como: few-shot, chain of thought, meta prompting
- Hands-on de Ferramentas
- O objetivo desse hands-on é te mostrar as principais características e funcionalidades das ferramentas e modelos, na prática, utilizando técnicas de prompting
- Sessão de Q&A
Aula 2
29/01/2026 das 19:00 às 22:00
- Context Engineering - Parte 2 (foco em long-term memory)
- Definição de Rules
- Como definir a long-term memory em cada ferramenta sem sobrecarregar a janela de contexto
- .cursor/rules
- CLAUDE.md
- .github/copilot-instructions.md
- Exemplos de regras para diferentes aspectos de um projeto
- Design and Architecture Definitions
- Code Standards
- Folder Structure
- API
- Database
- Tests
- Logging
- Utilizando MCPs no fluxo de desenvolvimento
- Comparando os principais MCPs da atualidade
- MCP: integração dinâmica de contexto na geração de conteúdo
- Memória contextual: armazenamento e recuperação inteligente de informações
- Aplicações práticas: melhoria contínua de fluxos de trabalho usando MCP
- Hands-on com regras e MCPs
- O objetivo desse hands-on é te mostrar a diferença absurda no resultado ao utilizar regras claras que definem design, arquitetura, padrões de codificação, da definição de endpoints, de queries no banco de dados, de testes e muitos outros aspectos importantes do seu projeto para ter um resultado muito mais assertivo e sem sobrecarregar a janela e contexto. Além disso, vamos utilizar na prática os melhores MCPs do mercado como Context7, Figma, Playwright, Perplexity, Zen e muito mais
- Sessão de Q&A
Aula 3
03/02/2026 das 19:00 às 22:00
- Context Engineering - Parte 3 (foco em mid-term memory)
- Definindo master prompts com comandos e templates (aplicando técnicas de prompting como few-shot, chain of thought, meta prompting)
- Montando um exército de agentes para utilizar no seu processo de desenvolvimento de software com inteligência artificial, passo a passo
- Etapa 1: Agentes de planejamento
- Agente 1: Analista de Negócio
- O analista de negócio atuar como um explorador de conceitos e regras de negócio, podendo fazer perguntas de clarificação para entender melhor os requisitos, pesquisando possíveis soluções e direcionando melhor os requisitos dentro do escopo necessário para entregar uma tarefa
- Agente 2: Líder Técnico
- O líder técnico é responsável por entender o projeto, independente do seu porte ser grande ou pequeno, interagir com as regras definidas e explorar a melhor forma de entregar a solução proposta pelo analista de negócio. O resultado esperado é um plano de design e arquitetura, seguindo os padrões estabelecidos no projeto, evitando over engineering e prezando pela qualidade do código. Essa etapa é fundamental para dar direcionamento técnico para cada uma das tarefas que serão executadas em janelas de contexto isoladas
- Agente 3: Gerente de Projeto
- O desafio do gerente de projeto é pegar o escopo definido pelo analista de negócio juntamente com o design e arquitetura definida pelo líder técnico e criar as tarefas necessárias para a etapa de execução. Boa parte do sucesso da implementação está aqui. Tarefas demais podem tornar o processo lento e gastar muitos tokens, poucas tarefas podem degradar a janela de contexto e não serem assertivas. Nosso desafio é criar um agente capaz de fazer isso com perfeição.
- Hands-on na prática executando os agentes de planejamento: analista de negócio, líder técnico e gerente de projeto
- Sessão de Q&A
Aula 4
05/02/2026 das 19:00 às 22:00
- Etapa 2: Agentes de execução
- Agente 4: Desenvolvedor
- O desenvolvedor executa as tarefas seguindo as especificações, interagindo com o código-fonte, utilizando MCPs para acessar a documentação ou executar testes E2E e ainda é responsável pela etapa de testes, validação e revisão de cada tarefa garantindo que ela realmente está entregando aquilo que se propõe
- Agente 5: QA
- O QA é responsável por entender os requisitos das tarefas e criar um plano de execução de testes relacionados ao negócio para garantir que o código-fonte criado pelo desenvolvedor realmente resolve o problema de negócio. Durante essa etapa é possível que qualquer desvio dos requisitos seja corrigido.
- Agente 6: Revisor
- O Revisor vai verificar todo o código-fonte e analisar se estão seguindo as regras, padrões e boas práticas do projeto.
- Hands-on na prática executando os agentes de execução: desenvolvedor, QA e revisor
- Encerramento
- Sessão de Q&A
