Tempo: 30 minutos
Objetivo: Entender vibecoding, sua importância, e o roadmap do workshop
VibeCoding é uma metodologia moderna onde humanos e IA colaboram estruturadamente para desenvolver software melhor e mais rápido.
Diferente de:
- ❌ Usar IA como simples autocomplete
- ❌ Pedir código pronto sem pensar
- ✅ Planejamento + Comunicação Clara + Agentes Autônomos
Tradicional:
Ideia → Escrever Código → Testar → Debug → Iterar
VibeCoding:
Ideia → Planejamento Estruturado
→ Agentes IA Autônomos
→ Código + Validação Automática
→ Feedback Humano
→ Iteração Consciente
Desenvolvimento tradicional é:
- ⏱️ Lento: Muita discussão, pouco código
- 🐛 Cheio de bugs: Humanos cometemos erros
- 😴 Repetitivo: Copy-paste, refactoring manual
- 📉 Pouca documentação: Ninguém gosta de escrever docs
- ✅ Rápido: IA gera múltiplas opções em segundos
- ✅ Mais seguro: Agentes verificam antes de executar
- ✅ Menos repetição: IA cuida de tarefas chatas
- ✅ Documentação automática: IA documenta enquanto trabalha
Problema: Criar API REST com 10 endpoints
Tradicional: 8 horas de coding manual
VibeCoding: 2 horas (planejamento + refinamento)
Um bom plano previne 80% dos problemas.
❌ Planejar 5 min, codificar 7 horas, debug 2 horas
✅ Planejar 1 hora, codificar 2 horas, debug 15 min
Programas IA que:
- Pensam sobre o problema
- Planejam uma solução
- Executam passo-a-passo
- Validam o resultado
Comunicação padronizada entre humano e IA:
- Humano: "Aqui estão minhas ferramentas"
- IA: "Entendi, vou usar isso para resolver"
- Humano: "Valido seu trabalho"
Feedback estruturado leva a melhoria contínua
Conversas claras com IA = código claro
Tradicional:
- Spec em Word (15 min)
- Reunião de esclarecimento (1h)
- Desenvolvimento (1 semana)
- Code review (2 dias)
- Ajustes (2 dias) Total: ~2 semanas
VibeCoding:
- IA decompose problema automaticamente (5 min)
- Agentes geram protótipos (2h)
- Refinamento humano (3h)
- Validação (30 min) Total: ~6 horas
Tradicional:
- Ler logs (20 min)
- Debugar manual (1-2h)
- Testar fix (30 min)
VibeCoding:
- IA analisa logs e código
- Propõe 3 soluções possíveis (2 min)
- Escolhe e testa a melhor (5 min) Total: ~15 minutos
Ao final deste workshop, você conseguirá:
✅ Explicar como LLMs funcionam internamente
✅ Desenhar um agente autônomo
✅ Usar MCP para comunicação estruturada
✅ Planejar um projeto do zero com IA
✅ Otimizar prompts para melhor qualidade
✅ Construir sistemas multi-agente
✅ Integrar IA em pipelines reais de desenvolvimento
TOTAL: 4-6 horas
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 00 - INTRODUÇÃO (30 min) ← Você está aqui
│ Entender vibecoding, importância
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│ 01 - CONCEITOS FUNDAMENTAIS (45 min)
│ Como LLMs funcionam, tokens, prompting básico
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│ 02 - AGENTES IA (60 min)
│ O que são agentes, tool use, loops de ação
│ Exercício: Estender agente
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↓
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│ 03 - MCP PROTOCOLO (45 min)
│ Model Context Protocol, cliente/servidor
│ Exercício: MCP básico
└─────────────────────────────────────────┘
↓
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│ 04 - PLANEJAMENTO ⭐ (45 min)
│ POR QUE é crucial, COMO estruturar
│ Exercício: Planejar um projeto
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↓
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│ 05 - TÉCNICAS PRÁTICAS (60 min)
│ Prompt engineering, chain-of-thought, RAG
│ Exercício: Otimizar prompts
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↓
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│ 06 - PROJETO CAPSTONE (90 min) 🎉
│ Assistente de Planejamento de Projetos
│ Integra: Agentes + MCP + Planejamento
│ Resultado: Sistema funcional
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Total: ~315 minutos = 5,25 horas (ajustável)
- ✅ Leia cada módulo na sequência
- ✅ Execute os exemplos de código
- ✅ Faça os exercícios
- ✅ Consulte as soluções depois
- ✅ Implemente o projeto capstone
Tempo estimado: 8-12 horas (você pode acelerar ou aprofundar)
- Instrutor apresenta conceitos
- Você executa exemplos em paralelo
- Grupo faz exercícios juntos
- Dúvidas durante a aula
Tempo: 4-6 horas conforme planejado
Há roteiros de aula estruturados em cada módulo!
Você precisa saber:
- ✅ Python básico (variáveis, funções, loops)
- ✅ Conceitos de API REST (GET, POST)
- ✅ Git básico (clone, commit, push)
Não precisa saber:
- ❌ Machine Learning avançado
- ❌ Redes neurais profundas
- ❌ Calculus ou álgebra linear
Antes de começar os módulos:
# 1. Clone este repositório
git clone <repo>
cd lab-vibecoding
# 2. Crie ambiente virtual
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/macOS
# ou venv\Scripts\activate # Windows
# 3. Instale dependências
pip install -r requirements.txt
# 4. Configure seu LLM (escolha um)
# Opção A: Ollama (local)
ollama pull llama2
ollama serve
# Opção B: OpenAI
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
# Opção C: Groq
export GROQ_API_KEY="grsk-..."
# 5. Teste a instalação
python tests/check_setup.pyDetalhes em INSTALL.md
→ Leia por-que-vibecoding.md para aprofundar a motivação
→ Módulo 01 cobre conceitos fundamentais de LLMs
→ slides.md tem apresentação visual
- 📖 Veja
../INSTALL.mdpara setup - 🛠️ Veja
../ferramentas-gratuitas.mdpara ferramentas - 📚 Veja
../recursos-extras.mdpara aprofundamento - 💬 Abra uma issue no GitHub
Pronto? Vá para o próximo arquivo: Módulo 01 - Conceitos Fundamentais
Ou continue lendo:
por-que-vibecoding.md- Motivação profundaslides.md- Apresentação visual