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Academia das IAs - Rodrigo Rahman
Academia das IAs: Treinamento Avançado em Engenharia de Software com Inteligência ArtificialA Academia das IAs é um treinamento avançado em engenharia de software com inteligência artificial voltado para desenvolvedores que...
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Módulos do Academia das IAs - Rodrigo Rahman
Sua jornada de aprendizado
7 módulos
142 aulas 1 material
-
01 01. Start 1 aula
- Boas Vindas e Resumo da Jornada - (1)
-
02 02. Fundamentos 9 aulas
- Mitos e Verdades sobre a IA no Desenvolvimento
- Parâmetros -
- IA LLMs e Ferramentas -
- Mensagens System User context window -
- Perfis Profissionais e Caminho das empresas -
- Por que os LLMs Alucinam e como lidar -
- Tokens de entrada e saida -
- Functions Calling
- Modelos de raciocínio reasoning thinking
-
03 03. Engenharia de Prompt & Contexto 35 aulas
- A Nova Skill Essencial para Desenvolvedores -
- Contexto eficaz chunking sumários limites da janela
- Criando projeto
- Cursor Generate Rules Descontinuado -
- Introdução -
- Introdução Sobre o módulo
- One-Shot aplicado - Criando um Backend Go com IA
- Adaptando comando para gerar rules em qualquer linguagem -
- Copilot -
- Criando projeto
- Gerando Rules Cursor Claude
- In-Context Learning ICL -
- On-Shot e Few-shot quando utilizar
- Rules e instruções persistentes -
- CLAUDE.md Rules
- Criando comando para gerar rules -
- Cursor -
- Poder da contextualização -
- Specification-Driven prompting na prática
- Adaptando comando para gerar rules em GO
- Claude Code -
- Incrementando Rules
- Persona e Tom Dica de ouro -
- Rodando Bateria de testes com IA da implementação do middleware
- Chain Prompting Encadeamento de Prompts
- Definição de um Prompt 5 estrelas -
- Gemini -
- Rules Exemplo prático -
- Codex -
- Explain-Then-Act Prompting
- Plan Mode e Generate Specification-Driven Prompting
- Conclusão -
- Template prompt
- E agora qual utilizo
- Context Engineering vs Prompt Context Engineering -
-
04 04. MCP 19 aulas
- Criando PROMPT para Arquitetura e MCP
- Criando Projeto Backend part1 -
- Criando projeto --
- Introdução ao MCP -
- Pontos de Atenção -
- Criando Projeto Backend part2 -
- Criando rules -
- Implementando MCP -
- JSON vs JSON-RPC -
- Arquitetura e Conceitos Fundamentais -
- Configurando MCP FIGMA -
- Refactory e Criação de Rules -
- Rodando MCP em um projeto -
- Criando prompt de implementação -
- Gerando Script para DB com LLM
- Adicionando MCP ao projeto -
- Implementando Tela -
- Acerto de rules e criando prompt para criação de CRUDS -
- Implementando features utilizando o MCP -
-
05 05. AI Dev Workflow & Automação 23 aulas · 1 material
- Construindo sua skill -
- Criando comando de Commit -
- Customizando ChatGPT -
- Entendendo o módulo -
- Importante sobre o curso -
- O que são -
- O que é um workflow -
- Adicionando Hook no fluxo de desenvolvimento - (1)
- Criando Mentor Flutter -
- Criando bot no telegram -
- Criando comando de gerar release -
- Importância dos MCPs -
- Minha Stack para desenvolvimento -
- Testando sua skill -
- Agents especializados -
- Criando Mentor para GIT -
- O que são comandos -
- Recuperando ou revogando token -
- Demo Criando agente especializado -
- Script de ligar e desligar notificação - Telegram
- Comandos de Liga e Desliga - Telegram
- Habilidades e sua importância skills -
- Configurando Hook - Telegram
- guia bot telegram api 2
-
06 06. AI Software Engineering 52 aulas
- Criando Claude.md -
- Fundamentos dos Workflows de Desenvolvimento com IA -
- O que vamos aprender -
- Por que projetos com IA quebram -
- Refinamento -
- Refinamento -
- Refinamento -
- ADR PRD - s
- Criando Readme.md -
- Criando Tasks -
- Harness e sua importancia -
- Intent e Scope -
- Projeto que vamos construir -
- Spec-Driven Developer -
- Worflow Documentação -
- Acerto nas rules -
- Acerto nas rules -
- Agente Guia do Framework -
- Criando o projeto Refinamento -
- Implementando tasks -
- Importância de Readme Claude.md e Rules
- MiniSpec -
- Rules Candidates -
- ADR Estruturando nossas primeiras regras de arquitetura -
- Claude.MD boas práticas Conceitos -
- Create Rule -
- Decompor Tasks -
- Decomposição das Tasks -
- Gerando e corrigindo os debitos técnicos -
- TaskCard -
- Adr -
- Claude.md prática -
- Criando o PRD
- Executando o plano -
- Executando o plano -
- Testes Rules Bootstrap -
- Alinhamento Técnico -
- Architecture Decision Record - -
- Doutrina de Testes -
- Débitos Técnicos -
- TaskCard Quando usar -
- ADR - Mundo Real --
- Braços Pós Execução -
- Especificação Técnica -
- Executando tasks do Taskcard
- Curadoria de Rules -
- Guia do Framework -
- Validação da Especificação x PRD -
- Plano de implementação TaskPlan -
- Criando seu Agente especializado -
- Rodando as Tasks Iniciando Server e Débitos Técnicos -
- Resolvendo Débitos Técnicos -
-
07 Workshops 3 aulas
- Dia 1
- Dia 2
- Dia 3
Academia das IAs: Treinamento Avançado em Engenharia de Software com Inteligência Artificial
A Academia das IAs é um treinamento avançado em engenharia de software com inteligência artificial voltado para desenvolvedores que querem utilizar agentes de IA dentro de processos mais organizados de desenvolvimento.
Ministrada por Rodrigo Rahman, a formação apresenta o Spec-Driven Development, também conhecido como Desenvolvimento Guiado por Especificações, aplicado ao desenvolvimento de software profissional.
O conteúdo trabalha documentação técnica, regras de sistema, planejamento de tarefas, testes, automação e controle de qualidade durante o ciclo de vida de uma aplicação.
Em vez de limitar o uso da inteligência artificial a prompts isolados, o treinamento apresenta uma estrutura baseada em especificações, contexto, documentação e tarefas bem definidas.
Um dos principais elementos da formação é o Agent Spec, framework criado para organizar tarefas, estruturar regras e gerar informações de controle de qualidade durante o desenvolvimento assistido por agentes de IA.
Sobre a Academia das IAs
A Academia das IAs foi desenvolvida para ensinar profissionais de tecnologia a utilizar inteligência artificial dentro de rotinas reais de engenharia de software.
O conteúdo começa pelos fundamentos dos modelos de linguagem e avança para engenharia de contexto, Model Context Protocol, automação de tarefas, arquitetura de agentes e desenvolvimento orientado por especificações.
A proposta é substituir um processo baseado apenas em comandos enviados a ferramentas de IA por uma metodologia mais organizada, com requisitos, decisões técnicas, tarefas e testes definidos antes da implementação.
Ao longo das aulas, você entra em contato com conceitos relacionados a ADR, PRD, Tech-Spec, TaskPlan, TaskCard, regras de sistema e relatórios de controle de qualidade.
O treinamento também aborda a coordenação de múltiplos agentes para atuar em diferentes partes de uma aplicação.
Informações do curso
Professor: Rodrigo Rahman
Categoria: Tecnologia da Informação e Engenharia de Software
Nível: Avançado
Quantidade de aulas: 142 aulas práticas
Formato: Aulas gravadas online
O que você vai aprender na Academia das IAs
O conteúdo percorre diferentes etapas da engenharia de software assistida por inteligência artificial.
Você começa entendendo como os modelos de linguagem funcionam e quais são suas principais limitações.
Depois, o treinamento avança para temas relacionados a contexto, integração de ferramentas, especificações, automação e coordenação entre agentes.
Entre os principais assuntos apresentados estão:
Modelos de linguagem de grande escala, conhecidos como LLMs
Fundamentos de inteligência artificial aplicada ao desenvolvimento de software
Engenharia de prompt
Engenharia de contexto
Gerenciamento de janelas de contexto
Estratégias para reduzir respostas inadequadas em tarefas de código
Model Context Protocol, ou MCP
Integração entre agentes e ferramentas externas
AI Dev Workflow
Automação de tarefas de desenvolvimento
Revisão de código assistida por inteligência artificial
Spec-Driven Development
Architecture Decision Records, ADR
Product Requirement Documents, PRD
Tech-Spec
TaskPlan
TaskCard
Governança de regras
Automação de testes
Agent Spec
Arquitetura de agentes
Orquestração de múltiplos agentes
Controle de qualidade
Relatórios de QA estruturados em JSON
Conteúdo programático
Módulo 1: Start
Aula 1: Introdução ao treinamento e alinhamento de expectativas
Aula 2: Ambientação e primeiros passos
O primeiro módulo apresenta a estrutura geral da formação e prepara o aluno para os conteúdos técnicos que aparecem nas etapas seguintes.
Módulo 2: Fundamentos
Aula 1: Entendimento sobre modelos de linguagem de grande escala, LLMs
Aula 2: Mecanismos de funcionamento interno das inteligências artificiais
Aula 3: Infraestrutura básica para trabalhar com conexões de IA
Essa etapa apresenta conceitos necessários para compreender como modelos de linguagem processam informações, recebem contexto e executam tarefas relacionadas ao desenvolvimento.
Módulo 3: Engenharia de Prompt e Contexto
Aula 1: Técnicas estruturadas de escrita de prompts profissionais
Aula 2: Gerenciamento e otimização de janelas de contexto
Aula 3: Estratégias para reduzir alucinações nas respostas de código
O foco passa para a comunicação entre o desenvolvedor e os modelos de inteligência artificial.
O aluno aprende formas mais estruturadas de fornecer instruções, controlar contexto e reduzir inconsistências durante tarefas de programação.
Módulo 4: MCP, Model Context Protocol
Aula 1: O que é o protocolo de contexto e suas aplicações de engenharia
Aula 2: Configuração de servidores e clientes para integração de dados
Aula 3: Uso prático de ferramentas externas conectadas aos agentes
Nesse módulo, o treinamento apresenta o Model Context Protocol e sua aplicação na comunicação entre modelos, sistemas e ferramentas externas.
Módulo 5: AI Dev Workflow e Automação
Aula 1: Integração de inteligência artificial na rotina diária de desenvolvimento
Aula 2: Automação de tarefas repetitivas e rotinas de revisão de código
Aula 3: Configuração de ambientes assistidos locais e em nuvem
O conteúdo mostra formas de inserir ferramentas de inteligência artificial em tarefas recorrentes da rotina de desenvolvimento.
Módulo 6: AI Software Engineering
Aula 1: Princípios do Spec-Driven Development na prática corporativa
Aula 2: Criação de documentos de arquitetura e decisões técnicas, ADR e PRD
Aula 3: Elaboração de especificações técnicas detalhadas, Tech-Spec
Aula 4: Construção de TaskPlan e TaskCard estruturados para os agentes
Aula 5: Elaboração de doutrina de testes automatizados e regras de sistema
Aula 6: Desenvolvimento de aplicação prática com o framework Agent Spec
Aula 7: Governança do ciclo de vida das regras e substituição de regras obsoletas
Aula 8: Geração e validação de laudos de controle de qualidade em JSON
Esse módulo concentra alguns dos assuntos mais técnicos da formação.
O aluno trabalha com especificações, documentação, planejamento de tarefas, regras, testes e processos de controle de qualidade aplicados ao desenvolvimento assistido por inteligência artificial.
Workshops
Aula 1: Encontros focados em cenários de desenvolvimento em tempo real
Aula 2: Estudos de caso aplicados à arquitetura de agentes autônomos
Os workshops trabalham situações práticas relacionadas à aplicação dos conceitos apresentados durante o treinamento.
Spec-Driven Development na prática
Um dos principais temas da Academia das IAs é o Spec-Driven Development.
Nesse modelo, o desenvolvimento parte de requisitos e especificações previamente organizados.
A ideia é fornecer aos agentes informações claras sobre o que precisa ser desenvolvido, quais regras devem ser respeitadas e quais critérios serão utilizados para validar o resultado.
Dentro desse processo, diferentes documentos assumem funções específicas.
ADR registra decisões de arquitetura.
PRD organiza requisitos relacionados ao produto.
Tech-Spec detalha aspectos técnicos da implementação.
TaskPlan define o plano necessário para executar determinada demanda.
TaskCard divide o trabalho em tarefas menores que podem ser utilizadas pelos agentes.
Essa estrutura cria uma sequência mais organizada entre planejamento, implementação e validação.
Agent Spec
O Agent Spec é um framework apresentado dentro da formação para organizar tarefas executadas com auxílio de agentes de inteligência artificial.
A proposta consiste em fornecer informações estruturadas antes da implementação, reduzindo a dependência de comandos improvisados durante uma conversa.
O processo também inclui mecanismos de acompanhamento das regras e de verificação das atividades realizadas.
Governança de regras
Outro tema trabalhado no treinamento é o gerenciamento das regras utilizadas pelos agentes durante o desenvolvimento.
Em projetos maiores, instruções podem mudar conforme arquitetura, produto e requisitos evoluem.
Manter regras antigas sem revisão pode gerar conflitos dentro do contexto fornecido aos agentes.
Por isso, o treinamento aborda a atualização, manutenção e substituição de regras ao longo do ciclo de desenvolvimento.
Controle de qualidade e rastreabilidade
A formação também trabalha mecanismos de validação.
Entre os conteúdos está a geração de informações de QA estruturadas em JSON, utilizadas para registrar evidências relacionadas às requisições e respostas do backend e do frontend.
O objetivo é permitir que diferentes etapas da implementação sejam verificadas dentro de um processo documentado.
Engenharia de software com agentes de IA
O uso de agentes permite dividir responsabilidades dentro de um mesmo fluxo de desenvolvimento.
Um agente pode trabalhar com especificações, outro pode atuar na implementação e outro pode participar da verificação do resultado.
A estrutura depende da arquitetura definida para cada projeto.
Por isso, a Academia das IAs aborda tanto o uso de ferramentas individuais de inteligência artificial quanto a orquestração de múltiplos agentes especializados.
Para quem a Academia das IAs é indicada
Este treinamento pode ser adequado para desenvolvedores de software que já utilizam inteligência artificial e querem organizar melhor seus processos.
Também pode fazer sentido para programadores interessados em Spec-Driven Development, arquitetura de software e automação de tarefas.
Profissionais que trabalham com sistemas mais complexos podem encontrar conteúdos relacionados à documentação, regras, testes e divisão de responsabilidades entre agentes.
A formação também se direciona a desenvolvedores interessados em estudar arquitetura e orquestração de agentes de inteligência artificial.
Para quem a Academia das IAs pode não ser indicada
O treinamento pode não ser a escolha mais adequada para quem ainda não domina fundamentos de lógica de programação e desenvolvimento de software.
O conteúdo possui uma abordagem técnica e trabalha conceitos ligados a arquitetura, testes, infraestrutura, backend, frontend e documentação.
Também pode não atender quem deseja somente listas de prompts prontos para usar em ferramentas de IA.
A proposta envolve processos de engenharia, especificações, planejamento, controle de regras e validação de resultados.
Principais pontos positivos
A estrutura do conteúdo segue uma sequência progressiva.
O aluno começa pelos fundamentos dos modelos de linguagem antes de avançar para engenharia de contexto, MCP, automação e Spec-Driven Development.
As 142 aulas práticas permitem distribuir os assuntos em etapas.
Outro ponto relevante é o uso de documentos que já fazem parte de rotinas tradicionais de engenharia de software, como ADR, PRD, especificações técnicas e planos de tarefas.
A formação também trabalha governança de regras, permitindo compreender como instruções podem ser atualizadas conforme o projeto evolui.
O Agent Spec adiciona uma camada de organização para tarefas executadas com agentes de inteligência artificial.
Pontos de atenção antes de iniciar
A metodologia exige disposição para documentar o desenvolvimento antes da implementação.
Quem está acostumado a utilizar inteligência artificial apenas por meio de pedidos rápidos pode encontrar uma rotina diferente.
Parte do processo consiste em definir especificações, tarefas, regras e critérios de validação.
O conteúdo também exige familiaridade com desenvolvimento de software.
Termos relacionados a arquitetura, backend, frontend, testes, infraestrutura e documentação aparecem ao longo da formação.
Por isso, uma base prévia em programação pode facilitar bastante o aproveitamento.
Comparação prática da Academia das IAs
Característica | Academia das IAs | O que observar
Nível | Avançado | Mais indicado para quem já possui base em desenvolvimento
Quantidade | 142 aulas práticas | Conteúdo distribuído em diferentes etapas
Formato | Aulas gravadas online | Estudo realizado de forma digital
Professor | Rodrigo Rahman | Responsável pela formação
Metodologia | Spec-Driven Development | Desenvolvimento orientado por especificações
Framework | Agent Spec | Estrutura utilizada para organizar tarefas e agentes
Agentes | Orquestração de múltiplos agentes | Parte importante dos módulos avançados
Documentação | ADR, PRD, Tech-Spec, TaskPlan e TaskCard | Utilizada para organizar o processo
QA | Relatórios estruturados em JSON | Utilizados na validação das etapas
Perguntas frequentes sobre a Academia das IAs
O que é a Academia das IAs?
A Academia das IAs é um treinamento avançado de engenharia de software com inteligência artificial ministrado por Rodrigo Rahman. O conteúdo trabalha agentes de IA, Spec-Driven Development, documentação técnica, automação, testes e controle de qualidade.
Quem é o professor da Academia das IAs?
O treinamento é ministrado por Rodrigo Rahman.
Quantas aulas existem na Academia das IAs?
O treinamento possui 142 aulas práticas.
A Academia das IAs é indicada para iniciantes?
O conteúdo possui nível avançado e trabalha conceitos técnicos relacionados à engenharia de software.
Pessoas sem conhecimentos básicos de programação podem encontrar maior dificuldade para acompanhar os módulos.
O que é Spec-Driven Development?
Spec-Driven Development é uma abordagem de desenvolvimento orientada por especificações.
Dentro do treinamento, documentos e requisitos são utilizados para orientar tarefas executadas com auxílio de inteligência artificial.
O curso ensina engenharia de prompt?
Sim.
Existe um módulo dedicado à engenharia de prompt e gerenciamento de contexto.
O que é Agent Spec?
Agent Spec é o framework apresentado no treinamento para organizar tarefas, regras e processos relacionados ao desenvolvimento assistido por agentes de inteligência artificial.
O treinamento aborda MCP?
Sim.
Há um módulo dedicado ao Model Context Protocol, incluindo conceitos, configuração e integração de ferramentas externas.
O curso trabalha arquitetura de agentes?
Sim.
A arquitetura e a orquestração de agentes fazem parte dos conteúdos apresentados nos módulos avançados e workshops.
A Academia das IAs trabalha automação?
Sim.
O conteúdo aborda automação de tarefas repetitivas, revisão de código e criação de fluxos de desenvolvimento assistidos por inteligência artificial.
Academia das IAs e engenharia de software com inteligência artificial
A proposta da Academia das IAs combina práticas tradicionais de engenharia de software com ferramentas atuais de inteligência artificial.
Documentação, definição de requisitos, decisões de arquitetura, planejamento de tarefas e testes continuam fazendo parte do processo.
A inteligência artificial entra como ferramenta de assistência e execução dentro dessa estrutura.
Para profissionais que já programam e querem organizar melhor o uso de agentes no desenvolvimento, o conteúdo apresenta métodos específicos para trabalhar com especificações, contexto, regras e validação.
Antes de decidir, analise os módulos apresentados e verifique se o nível técnico está de acordo com sua experiência atual em desenvolvimento de software.
