Aprender programação com fundamentos
Como transformar um problema em código que consigo testar?
Para quem: Pessoa que ainda não programa
Começar pela primeira etapaTrilhas por objetivo
Escolha um resultado concreto. Cada etapa abre o capítulo que ensina o conceito; o Atlas fica reservado para explorar relações.
Como usar uma trilha
Uma trilha não é apenas uma lista. Ela organiza conceitos que dependem uns dos outros para chegar a uma entrega concreta.
- Escolha pelo resultado.Use a pergunta abaixo do título para encontrar a trilha que corresponde ao que você quer construir.
- Abra uma etapa.Cada linha leva à explicação do conceito, aos livros relacionados e aos conhecimentos anteriores.
- Produza a evidência.Conclua a trilha demonstrando o resultado descrito no bloco final, e não apenas marcando leituras.
Criar seu primeiro site ou aplicativo Web
Como atravessar interface, API, dados, segurança e entrega sem pular fundamentos?
Para quem: Iniciante que quer entregar um produto Web
Começar pela primeira etapa- 01Problema e especificação
Transformar intenção em comportamento, limites e critérios verificáveis.
- 02Fatias verticais
Entregar pequenos fluxos completos atravessando as camadas necessárias.
- 03Plataforma Web
Tecnologias abertas de documentos, estilos, execução e comunicação no navegador.
- 04APIs e contratos
Interfaces explícitas pelas quais componentes trocam dados e solicitam comportamentos.
- 05Modelagem de dados
Representar entidades, relações, invariantes e ciclos de vida dos dados.
- 06Identidade e acesso
Autenticar identidades e autorizar ações segundo políticas e menor privilégio.
- 07Segurança de aplicações
Reduzir riscos em identidade, dados, código, dependências, execução e operação.
- 08Testes de software
Obter evidência reproduzível de comportamento, integração e regressão.
- 09Entrega e operação
Construir, implantar, observar e recuperar software em ambientes reais.
Desenvolver com agentes
Como delegar trabalho à IA mantendo controle, evidência e segurança?
Para quem: Pessoa que já entende o ciclo básico de software
Começar pela primeira etapa- 01Problema e especificação
Transformar intenção em comportamento, limites e critérios verificáveis.
- 02Context engineering
Selecionar e organizar as informações que um modelo precisa para executar uma tarefa.
- 03Prompt engineering
Projetar instruções e exemplos para orientar uma interação com um modelo.
- 04Coding agents
Agentes que inspecionam repositórios, usam ferramentas e produzem mudanças verificáveis.
- 05Skills
Procedimentos especializados carregados sob demanda para uma tarefa recorrente.
- 06Harness engineering
Projetar contexto, ferramentas, permissões, estado, testes e condições de parada ao redor do modelo.
- 07Testes de software
Obter evidência reproduzível de comportamento, integração e regressão.
- 08Avaliação de sistemas de IA
Medir qualidade, segurança, custo e regressão com casos, métricas, graders e revisão humana adequada ao risco.
Construir um módulo de ERP
Como preservar regras, transações, auditoria e integração num fluxo empresarial?
Para quem: Pessoa que precisa modelar processos empresariais
Começar pela primeira etapa- 01Problema e especificação
Transformar intenção em comportamento, limites e critérios verificáveis.
- 02Fatias verticais
Entregar pequenos fluxos completos atravessando as camadas necessárias.
- 03APIs e contratos
Interfaces explícitas pelas quais componentes trocam dados e solicitam comportamentos.
- 04Modelagem de dados
Representar entidades, relações, invariantes e ciclos de vida dos dados.
- 05Bancos de dados
Sistemas que persistem, consultam e protegem dados com garantias explícitas.
- 06Identidade e acesso
Autenticar identidades e autorizar ações segundo políticas e menor privilégio.
- 07Testes de software
Obter evidência reproduzível de comportamento, integração e regressão.
- 08Segurança de aplicações
Reduzir riscos em identidade, dados, código, dependências, execução e operação.
- 09Entrega e operação
Construir, implantar, observar e recuperar software em ambientes reais.
Construir um sistema que contém IA
Como medir se um modelo realmente melhora o produto e continua seguro em produção?
Para quem: Pessoa que já programa e quer criar funcionalidade dependente de modelos
Começar pela primeira etapa- 01Machine learning
Construir funções a partir de dados e objetivos de otimização, em vez de codificar todas as regras manualmente.
- 02Large language models (LLMs)
Modelos treinados para estimar e gerar sequências de tokens em linguagem e outros dados.
- 03Tokenização e inferência
Converter entradas em unidades do modelo e executar o cálculo que produz uma saída.
- 04Embeddings e RAG
Representar significado vetorialmente e recuperar evidências externas para compor respostas fundamentadas.
- 05Tool use e MCP
Permitir que modelos solicitem ações estruturadas; MCP padroniza a exposição de contexto e ferramentas.
- 06Avaliação de sistemas de IA
Medir qualidade, segurança, custo e regressão com casos, métricas, graders e revisão humana adequada ao risco.
- 07Agentes de IA
Sistemas que combinam modelo, ferramentas, estado e um ciclo controlado para perseguir objetivos.