Automação de IA
Uma formação prática para programadores: pare de tomar conta de editores de IA e automatize todo o ciclo de vida do desenvolvimento com CodeFactory, harnesses por níveis de risco e GitHub Actions.
Você aprenderá:
Você aprenderá:
A maioria dos programadores hoje utiliza IA da forma errada. Ficam no Cursor ou Copilot Chat, aceitam uma sugestão, fazem scroll, aceitam outra, desfazem, tentam de novo, colam um erro de volta no chat e dão o dia por terminado. Parece produtivo, mas é trabalho manual vestido de IA. O humano continua a ser o estrangulamento. O agente continua a adivinhar. Nada é repetível, nada é revisável, e nada escala para além de um programador e de um branch.
Esta formação inverte o modelo. A sua equipa vai aprender a tirar o código assistido por IA de dentro do editor e colocá-lo no GitHub Actions, onde os agentes correm em runners efémeros, protegidos por prompts versionados e portas de qualidade automatizadas. O programador abre uma issue, revê um pull request e clica em merge. Tudo o que está pelo meio — triagem, planeamento, implementação, revisão de código, remediação — acontece automaticamente, sobre infraestrutura de CI comum.
Ensinamos em cima do CodeFactory
, um CLI open-source que arranca um harness de segurança de agentes completo em qualquer repositório existente. Um único comando — codefactory init — e o seu repo ganha 16 harnesses e mais de 14 workflows do GitHub Actions adaptados ao seu stack:
harness.config.json) que classifica cada ficheiro em Tier 1, 2 ou 3 e impõe o nível de escrutínio adequadoCLAUDE.md) que descrevem convenções, regras de dependências e ficheiros protegidosTudo vive no repositório. Sem dashboards externos, sem vendor lock-in, sem estado escondido. Editar um prompt é um pull request normal.
Percorremos o QualityUnit/sport-affiliate , um monorepo de produção real (três sites Next.js, um motor partilhado e um pipeline de dados em Python) a correr o harness completo do CodeFactory. Vai ler os ficheiros de workflow, prompts e scripts guard reais que o impulsionam:
.codefactory/prompts/ (issue-triage.md, issue-planner.md, issue-implementer.md, review-agent.md)scripts/*-guard.ts) que fazem pre-flight a cada execução de agente e decidem se esta deve sequer arrancar.github/workflows/*, harness.config.json, CLAUDE.md, ficheiros de lock, configurações de deployment) que são automaticamente revertidos se um agente lhes tocarorigin/main — e não do branch do PR — para que PRs escritos por agentes não possam adulterar o seu próprio revisorA experiência de desenvolvimento de ponta a ponta é assim: um humano abre uma issue. O agente de triagem atribui etiquetas, pede esclarecimentos se necessário, e entrega-a ao planner. O planner publica um plano de implementação como comentário. O implementer cria issue-N, implementa a alteração, corre as portas de qualidade e abre um PR. O agente de revisão revê. Se forem pedidas alterações, o implementer é de novo despachado em modo review-fix — até três ciclos — antes de escalar para um humano. Os únicos pontos de toque humanos são abrir a issue e aprovar o merge final.
No final da formação, os seus programadores serão capazes de arrancar exatamente esta configuração nos seus próprios repositórios, escrever e afinar os seus próprios prompts de agentes, definir níveis de risco que correspondam à sua arquitetura e medir se o harness está realmente a funcionar através de métricas Mean-Time-To-Harness e SLO. Sairão com um harness a correr num dos seus repositórios reais — e não num exemplo de brincar.
Garanta já o seu lugar!
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Prepare a sua equipa de engenharia com as competências para executar agentes de código de IA dentro do GitHub Actions — com níveis de risco, bots de revisão e ciclos de remediação incorporados no repositório. Os humanos conduzem, os agentes executam.
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