MP4 - The 10x Engineer Professional Ai Certification

The 10x Engineer Professional Ai Certification




O Engenheiro 10x: Certificação Profissional em IA
Última atualização: 10/2025
MP4 | Vídeo: h264, 1920x1080 | Áudio: AAC, 44,1 kHz, 2 canais
Idioma: Inglês | Duração: 1h 58min | Tamanho: 3,23 GB

Domine os Agentes de IA e Automação através de um profundo conhecimento do código-fonte, fluxos de trabalho personalizados e desenvolvimento orientado a especificações.

O que vai aprender:
Domine a utilização de agentes de codificação de IA para gerir todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software, incluindo a construção, teste e implementação robustos.
Escalar o desenvolvimento de IA implementando agentes personalizados, ferramentas especializadas (MCPs) e regras específicas do projeto em grandes bases de código.
Configurar fluxos de trabalho autónomos e webhooks para automatizar tarefas empresariais, como a resolução de tickets e a revisão de pull requests.
Aplicar o Desenvolvimento Orientado a Especificações (SDD) juntamente com estratégias de seleção de LLM ideais para maximizar a capacidade e a eficiência de custos.
Requisitos:
Esta é uma série prática que pressupõe que está familiarizado com fluxos de trabalho básicos de codificação e desenvolvimento. Os alunos são encorajados a instalar o plugin Zencoder no seu Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) preferido, como o VS Code ou o JetBrains.
Descrição
Este curso aborda a utilização de inteligência artificial. Este curso de certificação profissional em IA, "The 10x Engineer: Professional AI Certification", foi desenvolvido para transformar engenheiros experientes em mestres do desenvolvimento de software avançado através da utilização profunda da IA ��e da sua adoção estratégica. Indo além da utilização básica de ferramentas, o currículo centra-se na personalização dos recursos de IA, na maximização da eficiência e na implementação de fluxos de trabalho de engenharia automatizados e completos. Dominar o Contexto e a Personalização Os alunos são capacitados para obter uma compreensão profunda da base de código em projetos de qualquer dimensão. Isto envolve a utilização de ferramentas como o Repo Info Agent para documentar a estrutura do repositório e a Multi-Repo Tool para permitir que os agentes consultem bases de código relacionadas distribuídas por vários repositórios. Um foco central é a personalização das ferramentas de IA para atender às necessidades específicas do projeto. Aprenderá a controlar o comportamento do agente estabelecendo Instruções e Regras personalizadas e criando Agentes Personalizados especializados, adaptados com conjuntos de ferramentas específicos, que podem ser partilhados em toda a sua organização. Além disso, o curso ensina a integrar aplicações externas utilizando Ferramentas Personalizadas (MCPs), possibilitando casos de utilização complexos, como a conversão de designs detalhados do Figma diretamente em código pronto para produção. Fundamentalmente, irá adquirir experiência na otimização do desempenho dos agentes, selecionando estrategicamente os melhores modelos de LLM (por exemplo, Mini 2.5 Pro, Sonnet 4.5, GPT-5 Codeex) com base na tarefa, velocidade, qualidade e relação custo-benefício necessários. Implementar o Desenvolvimento Estratégico e a Automação: Dominará o Desenvolvimento Orientado a Especificações (SDD), uma técnica que melhora significativamente os resultados dos agentes, estruturando o desenvolvimento em torno de um documento de especificações detalhado (incluindo Requisitos, Design e Plano). O curso demonstra como integrar o SDD com metodologias estabelecidas, como o Desenvolvimento Orientado a Testes (TDD) e o Desenvolvimento Orientado a Comportamento (BDD), e como utilizar agentes para auxiliar na elaboração e pesquisa destas especificações. O curso culmina na implementação de Agentes Autónomos para automatizar ciclos de desenvolvimento completos de ponta a ponta. Isto inclui a configuração de fluxos complexos utilizando webhooks, Jira e GitHub (ou GitLab/Big Bucket) para resolver automaticamente as tarefas atribuídas, gerar Pull Requests e até mesmo configurar agentes secundários para rever autonomamente estes PRs gerados. Este elevado nível de automatização é demonstrado através de casos de utilização desafiantes, como por exemplo, direcionar um agente especializado para realizar uma migração de código complexa (por exemplo, de Java 1.6 para Java 17). Impulsionar a Adoção de IA Organizacional Por fim, a certificação aborda o desafio estratégico de impulsionar a adoção de IA numa organização de engenharia, reconhecendo-a como fundamentalmente um "desafio de pessoas", e não um problema de tecnologia. As principais estratégias abordadas incluem: 1. Programas de Campeões: Identificar e investir fortemente num pequeno grupo de especialistas pares que difundem o conhecimento organicamente. 2.Comunicar Sucessos: Captar e partilhar consistentemente conquistas específicas e concretas (por exemplo, "Shara usou a IA para escrever 300 testes em dois minutos") para construir prova social e impulso. 3. Medição: Utilização de painéis de controlo de utilização para identificar padrões, detetar utilizadores avançados e orientar os esforços de adoção através de conversas informadas. No final do curso, terá tanto a expertise técnica avançada para desenvolver software 10 vezes mais rápido como o conhecimento estratégico necessário para implementar e escalar a IA em qualquer equipa de engenharia.
Para quem é este curso?
Este curso destina-se a um público diversificado dentro das organizações de engenharia, desde programadores e engenheiros práticos a gestores de engenharia estratégicos e líderes organizacionais focados em maximizar o retorno do investimento (ROI) em ferramentas de IA. Os programadores encontrarão valor na aprendizagem de técnicas práticas, como construir e escalar aplicações utilizando vários agentes de IA, utilizando técnicas como o Desenvolvimento Orientado a Especificações (SDD), Testes O curso aborda o Desenvolvimento Orientado a Testes (TDD) e o Desenvolvimento Orientado a Comportamento (BDD) para alcançar melhores resultados. O conteúdo é relevante para quem trabalha com casos de utilização complexos, incluindo migração de código (por exemplo, Java 1.6 para Java 17), desenvolvimento front-end utilizando ferramentas como o Figma MCP, compreensão profunda do código-fonte em projetos com um ou vários repositórios, personalização do comportamento dos agentes utilizando instruções e regras e criação de ferramentas personalizadas ou Multiple Context Providers (MCPs). Além disso, os alunos envolvidos com infraestrutura, ferramentas ou DevOps beneficiarão da compreensão de como configurar agentes autónomos para lidar com tarefas como resolver problemas no Jira e gerar pull requests de forma autónoma. Os líderes e estrategas beneficiarão dos módulos que abordam como impulsionar com sucesso a adoção da IA ��em toda a organização utilizando estratégias de gestão da mudança, implementando programas de embaixadores, comunicando sucessos e utilizando painéis de métricas para desbloquear todo o valor do investimento.