Aprenda como modelos de IA potencializam a codificação com autocompletar, depuração e documentação. Domine o básico de prompt engineering e descubra como o contexto torna as respostas da IA mais inteligentes. Este capítulo estabelece a base para usar a IA como uma assistente prática de programação.

O paradigma da programação assistida por IA

Combinando modelos de IA com tarefas

Classificando cargas de trabalho de IA

Noções básicas de prompt engineering

Decodificando funções com os prompts certos

Aprimorando prompts para mudanças no código

Adicionando contexto para respostas de IA mais inteligentes

Escolhendo o contexto certo em tarefas de código

Melhorando o código com iteração de prompt

Liberando o poder da IA no código

Aprenda a criar prompts que orientam modelos por raciocínios complexos, documentam código com eficiência e geram implementações orientadas a testes. Ao final deste capítulo, você será capaz de desenhar prompts que melhoram tanto a qualidade do código gerado quanto o seu fluxo de desenvolvimento como um todo.

Engenharia de prompts avançada para assistência em código

Prompts para depuração eficaz

Definições de função eficazes

Documentando código com IA

Otimizando prompts para documentação de código

Mensagens de commit eficazes com IA

Escrevendo testes e protegendo código com AI

Prompts para codificação assistida por IA com segurança

Identificando lacunas em testes gerados por IA

Prompt Engineering para tarefas reais de codificação

Vá além da criação de prompts neste capítulo e entre nas realidades práticas de operar IA em produção. Explore como comparar e selecionar modelos com base em desempenho, custo e adequação à tarefa; como incorporar guardrails que mantenham as saídas seguras e em conformidade; e como ajustar fluxos de trabalho para ganhar eficiência sem abrir mão da qualidade.

Escolhendo a melhor ferramenta de IA para a tarefa

Entendendo o custo de assistentes de IA

Opções

Prós

Contras

Avaliar os prós e contras de modelos de raciocínio

Guardrails para uma codificação de IA responsável

Restrições de segurança e ética para um fluxo de trabalho com IA

Aplicando guardrails

Aplicando guardrails de segurança a um fluxo de trabalho de IA

Otimização de IA para velocidade, custo e qualidade

Estratégias eficazes para controlar o custo do modelo

Options

Pode usar modelos comuns (mais baratos)

Exige modelos poderosos

Equilibrando desempenho do modelo e custo

Parabéns!

Construindo fluxos de trabalho robustos com IA na codificação

Descubra como turbinar sua programação com IA. Este curso apresenta técnicas de prompt engineering para ajudar você a escrever código mais limpo, depurar mais rápido, gerar documentação e proteger suas aplicações. Você vai aprender a criar prompts precisos, escolher as ferramentas de IA certas e montar fluxos de trabalho seguros e econômicos. Ao final, você será capaz de integrar IA em tarefas reais de desenvolvimento, acelerando seu trabalho. Este curso é ideal para desenvolvedores que querem usar a IA como parceira na codificação.

<h2>Programe de forma mais inteligente com IA</h2>
A IA está mudando a forma como os desenvolvedores escrevem, depuram e mantêm o código. Desde gerar funções até melhorar a documentação e detectar bugs, os assistentes de codificação com IA podem aumentar drasticamente a produtividade — se você souber como utilizá-los de forma eficaz. Este curso ensina a arte e a ciência da engenharia de prompts para codificação, fornecendo as ferramentas necessárias para usar a IA de forma responsável e eficiente.<br>

<h2>Descubra o poder da IA no desenvolvimento</h2>
Você vai começar explorando como os grandes modelos de linguagem (LLMs) ajudam no desenvolvimento de software. Aprenda o básico sobre engenharia de prompts, como o contexto influencia os resultados da IA e como refinar os prompts de forma iterativa para obter resultados mais precisos e confiáveis.<br>

<h2>Aplique a engenharia de prompts a tarefas de codificação do mundo real</h2>
Depois, você vai praticar estratégias avançadas de prompting para depuração, documentação e geração de testes. Você também vai descobrir como orientar modelos para melhorar a segurança, garantindo que seus fluxos de trabalho assistidos por IA evitem vulnerabilidades comuns e apoiem as melhores práticas no desenvolvimento de software.<br>

<h2>Crie um código robusto e responsável</h2>
Por fim, você vai avaliar diferentes modelos para escolher a ferramenta certa para cada tarefa, equilibrar velocidade, custo e qualidade, e aplicar proteções para garantir o uso seguro e ético da IA. No final, você vai conseguir usar assistentes de codificação com inteligência artificial de forma segura e personalizá-los de acordo com suas necessidades.

Intermediate Python

Impulsione seu código com IA—guie seu assistente para escrever, testar e documentar código eficazmente.

Codificação com IA para Desenvolvedores

Melhore sua programação com IA — guie seu assistente de programação para escrever, testar e documentar códigos de forma eficaz.

IA para Engenharia de Software

Aplicar restrições pré-prompt: definir tom, estrutura, limites éticos e validar a entrada do usuário para segurança.

Gerar resposta: chamar o LLM para produzir a saída.

Aplicar restrições pós-prompt complexas: avaliar a saída usando LLM-as-a-judge para qualidade ou segurança.

Registrar e entregar: registrar a interação para auditoria e enviar o resultado ao usuário com segurança.

Aplicando guardrails de segurança a um fluxo de trabalho de IA

Codificação com IA para Desenvolvedores

Exercício interativo prático