Módulos do Academia das IAs - Rodrigo Rahman

Sua jornada de aprendizado

7 módulos 176 aulas

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 50 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 -
- Persona_tom.md
- criar_e_configurar_projeto.md
- flutter-rules-generate.md
- flutter-rules-generate.md
- flutter-rules-generate.md
- flutter-rules-generate.md
- go-rules-generate.md
- go-rules-generate.md
- middleware_autenticacao_jwt.md
- personas_tons_blocos.md
- prompt_5_estrelas.md
- prompt_final.md
- prompt_gerado.md
- prompt_template.md
- teste_middleware_autenticacao (1).md
04 04. MCP 21 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 -
- flutter-rules-generate.md
- flutter-setup.md
05 05. AI Dev Workflow & Automação 33 aulas
- 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
- 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
- Material
- Material
- botMessage
- flutter_mentor.md
- guia_bot_telegram_api_2
- hooks
- project
- projeto
- settings_local.json
06 06. AI Software Engineering 56 aulas
- Criando Claude.md -
- Fundamentos dos Workflows de Desenvolvimento com IA -
- O que vamos aprender -
- Por que projetos com IA quebram -
- Projeto Completo
- 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 -
- AgentSpec
- Claude.md
- projeto
07 Workshops 6 aulas
- Dia 1
- Dia 2
- Dia 3
- auth_prompt.md
- pre-taskcard.md
- taskcard_template.md

Sobre o curso

A Academia das IAs oferece um treinamento avançado em engenharia de software com foco na aplicação de inteligência artificial para desenvolvedores que buscam estruturar processos de desenvolvimento utilizando agentes de IA. Ministrado por Rodrigo Rahman, o curso explora o Spec-Driven Development (Desenvolvimento Guiado por Especificações), abordando documentação técnica, planejamento, regras do sistema, testes, automação e controle de qualidade ao longo do ciclo de vida das aplicações.

O programa destaca uma metodologia baseada em especificações claras, contexto detalhado e tarefas organizadas, indo além do uso isolado da inteligência artificial via prompts. Um componente central do curso é o Agent Spec, um framework desenvolvido para organizar tarefas, estruturar regras e gerar dados para controle de qualidade durante o desenvolvimento assistido por agentes de IA.

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

Funcionamento e limitações dos modelos de linguagem de grande escala (LLMs)
Fundamentos da inteligência artificial aplicada ao desenvolvimento de software
Técnicas estruturadas para criação e otimização de prompts profissionais
Engenharia de contexto e gerenciamento eficaz das janelas de contexto
Métodos para reduzir respostas incorretas ou inconsistentes em código gerado por IA
A aplicação do Model Context Protocol (MCP) na integração entre agentes e ferramentas externas
Automação das rotinas diárias no desenvolvimento assistido por inteligência artificial
Revisão automatizada de código com suporte da IA
A abordagem Spec-Driven Development incluindo documentação técnica como ADR, PRD, Tech-Spec, TaskPlan e TaskCard
Gestão e governança das regras aplicadas durante o desenvolvimento com agentes inteligentes
Ciclo completo do desenvolvimento orientado a especificações com geração e validação automatizada de relatórios estruturados em JSON para controle de qualidade
Arquitetura e orquestração coordenada entre múltiplos agentes especializados no processo produtivo

Conteúdo programático

Módulo 1: Start

Aula 1: Introdução ao treinamento e alinhamento das expectativas iniciais
Aula 2: Ambientação no ambiente da formação e primeiros passos técnicos

Neste módulo são apresentadas as diretrizes gerais da formação visando preparar o aluno para os tópicos subsequentes.

Módulo 2: Fundamentos

Aula 1: Conceitos sobre modelos LLMs (modelos de linguagem em grande escala)
Aula 2: Funcionamento interno dos sistemas baseados em inteligência artificial
Aula 3: Infraestrutura necessária para conexões com sistemas IA integrados ao desenvolvimento software

Sessão destinada a compreender os mecanismos básicos que sustentam as IAs aplicadas ao ciclo produtivo.

Módulo 3: Engenharia de Prompt e Contexto

Técnicas profissionais para escrita estruturada de prompts eficientes
Manejo estratégico das janelas contextuais para otimizar respostas dos modelos
Estrategias técnicas para minimizar erros ou “alucinações” nas saídas relacionadas a código

Módulo 4: MCP – Model Context Protocol

Análise do protocolo MCP aplicado à engenharia
Configuração técnica para servidores/clientes integrando fontes diversas
Demonstração prática usando ferramentas externas junto aos agentes inteligentes

Módulo 5: AI Dev Workflow e Automação

Papel da IA integrada nas atividades diárias do desenvolvedor
Métodos para automatizar tarefas repetitivas como revisão automatizada de códigos
Ajustes técnicos em ambientes locais ou na nuvem assistidos por IA

Módulo 6: AI Software Engineering

EmailPrincípios práticos do Spec-Driven Development aplicado no ambiente corporativo
Criação detalhada dos documentos ADR (Architecture Decision Records) e PRD (Product Requirement Documents)
Desenvolvimento completo das Tech-Specs técnicas
Planejamento detalhado através dos instrumentos TaskPlan e TaskCard
Definição das diretrizes automáticas para testes baseados em regras específicas
Implementação prática com o framework Agent Spec
Gestão efetiva da manutenção das regras usadas pelos agentes
Geração digital estruturada dos laudos JSON com dados QA

Workshops Práticos

Análise ao vivo ecológica cenário real dentro dos fluxos apresentados

Estudos aprofundados sobre arquitetura distribuída envolvendo múltiplos agentes autônomos

Para quem é indicado

A formação é recomendada especialmente para desenvolvedores que já utilizam ferramentas baseadas em inteligência artificial e desejam implementar processos organizados por meio do Spec-Driven Development. Também atende profissionais interessados na documentação técnica avançada, gestão integrada das etapas do projeto, automação inteligente e arquitetura focada na coordenação entre múltiplos agentes.