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• Curso Desenvolvimento de Apps com FlutterFlow https://rseat.in/curso-novo-FlutterFlow
Neste vídeo, você vai aprender como desenvolver aplicativos utilizando o FlutterFlow, conhecendo a estrutura da plataforma e criando sua primeira interface de forma prática. Ao longo da aula, você entenderá como funciona o ambiente de desenvolvimento, como organizar projetos e como utilizar os principais componentes para acelerar a criação de aplicações sem precisar começar tudo do zero.
Além da demonstração prática, você verá como personalizar telas, configurar propriedades dos componentes e aplicar boas práticas de organização para construir interfaces mais profissionais e fáceis de manter.
• O que é o FlutterFlow e como funciona a plataforma
• Como criar um projeto do zero e conhecer a interface
• Como adicionar textos, botões e outros componentes
• Como personalizar layouts, alinhamentos e espaçamentos
• Como configurar cores, tipografia e temas da aplicação
• Como utilizar IA para gerar a identidade visual do projeto
• Boas práticas para organizar aplicações no FlutterFlow
Dê o play e veja acontecendo na prática 👇
00:00 - 00:42 - O que é o FlutterFlow e como começar a desenvolver aplicativos?
00:42 - 01:44 - FlutterFlow gratuito ou pago: qual plano vale a pena?
01:44 - 02:57 - O FlutterFlow gera código que é seu?
02:57 - 03:59 - Como criar uma conta e acessar o painel do FlutterFlow?
03:59 - 05:31 - Como funciona a interface e os projetos no FlutterFlow?
05:31 - 06:22 - Como criar um novo projeto no FlutterFlow do zero?
06:22 - 07:23 - Como navegar pela interface de desenvolvimento do FlutterFlow?
07:23 - 08:34 - Como criar a primeira tela no FlutterFlow?
08:34 - 09:03 - Como adicionar textos e botões no FlutterFlow?
09:03 - 11:09 - Como personalizar títulos, layouts e espaçamentos no FlutterFlow?
11:09 - 12:20 - Como alinhar componentes e organizar a interface do app?
12:20 - 12:45 - Como configurar botões e aplicar boas práticas no FlutterFlow?
12:45 - 13:24 - Como alterar cores, tipografia e criar um Design System?
13:24 - 13:44 - Como usar IA para gerar o tema do FlutterFlow?
13:44 - 14:20 - Como criar sua primeira interface completa no FlutterFlow?
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• Curso Vibe Coding com Lovable: Criando produtos com IA https://rseat.in/curso-novo-lovable
Neste vídeo, você vai aprender como criar aplicações com IA utilizando o Lovable, entendendo como escrever prompts mais eficientes para transformar uma ideia em um produto funcional. Ao longo da aula, você verá por que desenvolver em etapas gera resultados melhores, como fornecer contexto para a IA e quais recursos da plataforma ajudam a aumentar a qualidade das entregas.
Além da demonstração prática, você conhecerá funcionalidades como planejamento, Visual Edits, Base de Conhecimento, histórico de versões e integrações, aprendendo um fluxo de trabalho que permite criar, refinar e evoluir aplicações de forma muito mais estratégica.
• Como criar prompts eficientes no Lovable
• Por que desenvolver aplicações em etapas gera melhores resultados
• Como utilizar imagens e referências para aumentar a precisão da IA
• Como funciona o modo Planejamento e o Visual Edits
• Como configurar uma Base de Conhecimento para orientar a IA
• Como restaurar versões anteriores sem desperdiçar créditos
• Boas práticas para criar produtos com IA de forma mais rápida e organizada
Dê o play e veja acontecendo na prática 👇
00:00 - 00:15 - Por que pedir tudo de uma vez ao Lovable prejudica o resultado da IA?
00:15 - 00:44 - Como criar prompts eficientes no Lovable passo a passo?
00:44 - 01:17 - Como criar um cardápio digital com IA usando um prompt simples?
01:17 - 02:14 - Como usar imagens e referências para melhorar os resultados do Lovable?
02:14 - 02:44 - O que é o modo Planejamento do Lovable e quando ativá-lo?
02:44 - 03:16 - O Lovable entende prompts em português?
03:16 - 04:18 - O que acontece quando você envia o primeiro prompt no Lovable?
04:18 - 04:58 - Quantos créditos gratuitos o Lovable oferece por dia?
04:58 - 05:32 - Como usar outra IA para criar prompts melhores no Lovable?
05:32 - 06:08 - Como visualizar o preview da aplicação criada pelo Lovable?
06:08 - 06:52 - O que um único prompt já consegue criar no Lovable?
06:52 - 07:18 - Por que a qualidade do resultado depende do seu prompt?
07:18 - 07:51 - Como usar as sugestões automáticas do Lovable para evoluir seu projeto?
07:51 - 08:22 - Como conectar GitHub e gerenciar projetos no Lovable?
08:22 - 09:28 - Quais configurações do projeto você pode personalizar no Lovable?
09:28 - 10:31 - Como conectar um domínio personalizado no Lovable?
10:31 - 11:23 - Como funciona a Base de Conhecimento (Knowledge Base) do Lovable?
11:23 - 12:27 - Como restaurar versões anteriores sem gastar créditos no Lovable?
12:27 - 13:32 - Como editar componentes visualmente com o Visual Edits do Lovable?
13:32 - 14:14 - Como solicitar alterações específicas usando o Visual Edits?
14:14 - 14:47 - O que acontece depois de enviar uma edição no Visual Edits?
14:47 - 15:23 - Como o Lovable aplica melhorias de design automaticamente?
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• Curso Desenvolvimento AI Native: Copilot, MCP, Agentes, Tasks e Skills: https://rseat.in/novo-curso-desenvolvimento
Neste vídeo, você vai aprender como utilizar o Agent Mode do GitHub Copilot para desenvolver aplicações de forma muito mais rápida, transformando uma simples especificação em um projeto funcional. Ao longo da aula, você entenderá como criar uma Spec (especificação do projeto), fornecer o contexto correto para a IA e acompanhar todo o processo de geração automática de código, mantendo o controle sobre cada etapa do desenvolvimento.
Além da demonstração prática, você verá como estruturar requisitos, definir regras de negócio e orientar a IA para criar aplicações mais organizadas, escaláveis e alinhadas com o que realmente foi planejado.
• O que é o Agent Mode e como ele funciona na prática
• Como criar uma Spec para orientar a IA durante o desenvolvimento
• Como transformar requisitos em uma especificação clara e eficiente
• Como utilizar Markdown para documentar projetos antes da implementação
• Como configurar um projeto Node.js para trabalhar com o Copilot Agent
• Como fazer a IA gerar a estrutura completa de uma aplicação
• Como revisar, validar e interferir no código gerado pela IA
• Boas práticas para desenvolver aplicações com IA sem perder o controle da arquitetura
• Estratégias para reduzir retrabalho utilizando planejamento e especificações
• Como aplicar um fluxo de desenvolvimento AI Native em projetos reais
Dê o play e veja acontecendo na prática 👇
00:00 - 00:29 - O que é o Agent Mode e como ele programa sozinho?
00:29 - 00:54 - Como o Copilot Agent cria arquivos, código e estrutura automaticamente?
00:54 - 02:05 - Como evitar erros ao usar IA para gerar código?
02:05 - 03:00 - O que é uma Spec e por que ela melhora o resultado da IA?
03:00 - 04:39 - Como planejar um projeto antes de pedir código para a IA?
04:39 - 05:12 - Como usar o Copilot para criar uma Spec automaticamente?
05:12 - 06:48 - Como definir tecnologias e requisitos na sua Spec?
06:48 - 08:23 - Quais regras incluir para gerar um projeto mais consistente?
08:23 - 10:16 - Como a IA transforma uma Spec em um plano de implementação?
10:16 - 10:58 - Vale mais a pena criar a Spec manualmente ou com IA?
10:59 - 12:34 - Como escrever uma Spec em Markdown para um projeto real?
12:34 - 15:46 - Como detalhar API, rotas e regras para a IA programar melhor?
15:46 - 16:49 - Como preparar um projeto Node.js antes de usar o Agent Mode?
16:49 - 18:21 - Como fazer o Copilot ler a Spec e gerar o back-end completo?
18:21 - 20:00 - Como a IA implementa validações e regras automaticamente?
20:00 - 22:24 - Como revisar o código gerado pela IA antes de aprovar?
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• Curso Desenvolvendo uma Aplicação Full Stack com GraphQL: https://rseat.in/curso-rocketseat-fullstack
Neste vídeo, você vai aprender como desenvolver a autenticação de uma aplicação Full Stack com GraphQL utilizando Apollo Client, criando toda a comunicação entre o front-end e o back-end. Ao longo da aula, você verá como configurar o Apollo Client, criar Mutations, integrar o cadastro de usuários, gerenciar autenticação com Zustand e aplicar tipagem utilizando TypeScript.
Além da implementação prática, você entenderá como estruturar a arquitetura da aplicação para manter o código organizado, reutilizável e escalável, utilizando boas práticas de desenvolvimento com React, GraphQL e gerenciamento de estado.
Você vai aprender sobre:
Como estruturar a camada de comunicação entre React e GraphQL
Como organizar a arquitetura de uma aplicação Full Stack de forma escalável
Como criar um fluxo de autenticação mais seguro e organizado
Como integrar diferentes tecnologias mantendo o código limpo e reutilizável
Boas práticas para escalabilidade e manutenção de aplicações React
Estratégias para reduzir código repetitivo durante o desenvolvimento
Como preparar a base do projeto para futuras funcionalidades de autenticação
Como aplicar conceitos utilizados em aplicações reais do mercado
Dá o play e vem conferir na prática 👇
00:00 - 01:13 - Como configurar o Apollo Client em uma aplicação Full Stack com GraphQL?
01:13 - 02:37 - Como conectar o Apollo Client ao back-end GraphQL?
02:37 - 04:26 - Como criar uma Mutation de cadastro (Register) no GraphQL?
04:26 - 05:33 - Como testar uma Mutation no Apollo Server?
05:33 - 06:37 - Como gerenciar autenticação com Zustand no React?
06:37 - 07:49 - Como criar a tipagem do usuário com TypeScript?
07:49 - 08:46 - Como estruturar o estado de autenticação da aplicação?
08:46 - 10:09 - Como implementar o método de cadastro (Signup) com GraphQL?
10:09 - 10:46 - Como tratar erros em requisições GraphQL?
10:46 - 11:51 - Como executar uma Mutation usando o Apollo Client?
11:51 - 13:42 - Como salvar token e usuário após o cadastro?
13:42 - 16:18 - Como tipar Mutations no GraphQL com TypeScript e revisar toda a implementação?
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Faaala, devs! O bate-papo de boas-vindas é um espaço exclusivo para conversar sobre seus primeiros passos na jornada com a Rocketseat. Vem conhecer a plataforma, os recursos e a comunidade🚀 Amanda Barbosa e Juliana Villena, do time de Sucesso do Aluno, irão tocar esse espaço...
Faaala, devs!
O bate-papo de boas-vindas é um espaço exclusivo para conversar sobre seus primeiros passos na jornada com a Rocketseat.
Vem conhecer a plataforma, os recursos e a comunidade🚀
Amanda Barbosa e Juliana Villena, do time de Sucesso do Aluno, irão tocar esse espaço exclusivo.
Vem com a gente!
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• Criando sites profissionais com Webflow: https://rseat.in/curso-webflow
Neste vídeo, você vai aprender como criar animações profissionais no Webflow utilizando o recurso Scroll Into View, fazendo com que elementos e seções apareçam de forma fluida conforme o usuário rola a página. Você verá todo o processo de configuração das interações, desde a criação da animação do zero até sua aplicação em diferentes elementos do projeto.
Ao longo do conteúdo, você entenderá como configurar movimento, opacidade, estado inicial e curvas de easing para criar animações mais naturais e melhorar a experiência de navegação do usuário. Além disso, aprenderá como aplicar a mesma interação em todas as seções do site, tornando seu fluxo de trabalho mais escalável e eficiente.
Você vai aprender sobre:
• Como criar animações de scroll no Webflow
• Como configurar o gatilho Scroll Into View
• Como criar uma animação personalizada do zero
• Como animar elementos utilizando movimento e opacidade
• Como sincronizar diferentes propriedades na mesma animação
• Como configurar o Initial State corretamente
• Como utilizar curvas de Easing para criar movimentos mais fluidos
• Como aplicar animações em classes no Webflow
• Como reutilizar animações em várias seções do site
• Como corrigir animações que funcionam apenas em um único elemento
• Boas práticas para criar experiências mais dinâmicas e profissionais no Webflow
• Como melhorar a experiência do usuário com animações de entrada
👉 Dê o play e veja na prática:
00:00 - 00:13 - Como criar animações no Webflow usando Scroll Into View?
00:13 - 00:22 - Como selecionar a seção que receberá a animação no Webflow?
00:22 - 00:57 - Como configurar o gatilho Scroll Into View no Webflow?
00:57 - 01:23 - Como criar uma animação personalizada no Webflow sem usar modelos prontos?
01:23 - 01:44 - Como criar uma animação "Move Up" do zero no Webflow?
01:44 - 02:22 - Como adicionar movimento aos elementos no Webflow?
02:22 - 02:50 - Como combinar movimento e opacidade em uma animação no Webflow?
02:50 - 03:27 - Como sincronizar múltiplas animações no Webflow?
03:27 - 04:30 - Como configurar o estado inicial (Initial State) de uma animação no Webflow?
04:30 - 05:11 - Como aplicar uma animação a uma classe inteira no Webflow?
05:11 - 06:02 - Como deixar as animações do Webflow mais suaves com Easing?
06:02 - 06:37 - Por que a animação está funcionando apenas na primeira seção do Webflow?
06:37 - 07:15 - Como aplicar a mesma animação a todas as seções do Webflow?
07:15 - 07:32 - Como ficou o resultado final da animação de scroll no Webflow?
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Nesta live, vamos mostrar como organizar o uso de diferentes IAs dentro de um mesmo fluxo de desenvolvimento. A proposta é sair da ideia de usar uma única ferramenta para tudo e entender como cada IA pode assumir uma função mais adequada no processo: pesquisa, arquitetura,...
Nesta live, vamos mostrar como organizar o uso de diferentes IAs dentro de um mesmo fluxo de desenvolvimento.
A proposta é sair da ideia de usar uma única ferramenta para tudo e entender como cada IA pode assumir uma função mais adequada no processo: pesquisa, arquitetura, divisão de tarefas, implementação e validação.
Com exemplos práticos, vamos acompanhar como Gemini, Antigravity, Codex, Elixir, JavaScript e o Cortex podem trabalhar de forma coordenada em uma mesma demanda de produto.
Durante a live, você vai entender:
✅ Por que usar uma única IA para tudo pode gerar ruído e perda de contexto
✅ Como definir o papel de cada IA dentro do fluxo de desenvolvimento
✅ Arquitetura e divisão de tarefas com Antigravity
✅ Onde o Codex entra na implementação de uma feature
✅ Como o Cortex centraliza contexto, roteamento e execução
✅ Pontos de atenção com custos, erros, privacidade e limites desse modelo
Se você já usa IA para programar, mas ainda sente que suas ferramentas estão trabalhando de forma solta, essa live é para você.
Deixe nos comentários: qual IA você mais usa hoje no desenvolvimento e em qual etapa ela mais ajuda você? 👇
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• Criando aplicações com modelos públicos de IA: https://rseat.in/curso-app-rocketseat
Neste vídeo, você vai entender por que cada vez mais empresas estão adotando modelos públicos de IA em vez de depender exclusivamente de APIs proprietárias como ChatGPT, Gemini e Claude. Além da redução de custos, esses modelos oferecem mais controle, personalização, governança e segurança sobre os dados utilizados nas aplicações.
Ao longo do conteúdo, você vai descobrir os principais benefícios de executar modelos de IA na própria infraestrutura, entender os impactos dessa decisão na privacidade dos dados e conhecer os trade-offs relacionados a performance, hardware e manutenção. Uma visão essencial para desenvolvedores que desejam construir aplicações de IA com mais autonomia e previsibilidade.
Você vai aprender sobre:
• Diferenças entre modelos públicos de IA e APIs proprietárias
• Quando vale a pena utilizar modelos open source em aplicações reais
• Como obter mais controle sobre o processamento de IA
• Vantagens de governança e rastreabilidade dos modelos
• Como personalizar modelos para tarefas específicas
• Como reduzir a dependência de fornecedores externos
• Os impactos do uso de APIs de IA na privacidade dos dados
• Como proteger informações sensíveis dentro da sua infraestrutura
• Custos envolvidos na execução de modelos de IA localmente
• Requisitos de hardware para rodar modelos open source
• Os principais trade-offs entre custo, performance e autonomia
• Como tomar decisões mais estratégicas ao desenvolver aplicações com IA
Dê o play e vem se desenvolver na prática 👇
00:00 - 00:37 - Por que usar modelos públicos de IA em vez da API do ChatGPT?
00:37 - 01:30 - Quais vantagens os modelos open source oferecem em controle e governança?
01:30 - 02:18 - Como os modelos públicos permitem maior customização e adaptação?
02:18 - 03:05 - Por que modelos de IA abertos oferecem mais previsibilidade e controle de versões?
03:05 - 04:02 - Modelos públicos de IA podem reduzir custos em aplicações de IA?
04:02 - 05:02 - Como proteger dados sensíveis usando modelos de IA na própria infraestrutura?
05:02 - 05:58 - Quais os riscos de compartilhar dados com APIs de IA proprietárias?
05:58 - 06:35 - Modelos públicos de IA têm desempenho inferior aos modelos comerciais?
06:35 - 07:02 - Qual hardware é necessário para rodar modelos open source de IA?
07:02 - 07:41 - Quais conhecimentos técnicos são necessários para manter modelos públicos de IA?
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IA sozinha responde. Mas como fazer ela lembrar, acessar informações externas e executar ações de verdade? Nesta live, você vai acompanhar a construção de uma aplicação AI Native utilizando IA, RAG e MCP na prática, entendendo como conectar modelos de linguagem a dados,...
IA sozinha responde.
Mas como fazer ela lembrar, acessar informações externas e executar ações de verdade?
Nesta live, você vai acompanhar a construção de uma aplicação AI Native utilizando IA, RAG e MCP na prática, entendendo como conectar modelos de linguagem a dados, contexto e ferramentas para criar experiências realmente úteis.
Tudo aplicado em um projeto real, mostrando como transformar LLMs em sistemas capazes de agir, tomar decisões e automatizar tarefas do dia a dia.
📅 24/06 às 12h - Ao vivo
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Neste vídeo, você vai entender o que um dos estudos mais relevantes já realizados sobre Inteligência Artificial e produtividade de devs descobriu na prática. Com base em uma pesquisa apresentada por Stanford, analisamos dados reais sobre o impacto da IA no desenvolvimento de software e respondemos uma pergunta que está em alta no mercado: a IA realmente aumenta a produtividade de devs?
Ao longo do conteúdo, você verá como a Inteligência Artificial influencia a geração de código, quais são seus limites em projetos complexos e por que o ganho percebido muitas vezes é diferente do ganho real. Além disso, entenderá em quais cenários a IA entrega os melhores resultados e quando ela pode até reduzir a produtividade de equipes de desenvolvimento.
Se você quer utilizar IA de forma mais estratégica na programação, este conteúdo vai te ajudar a aprender sobre:
• O que o estudo de Stanford revelou sobre produtividade com IA
• Quanto a Inteligência Artificial realmente aumenta a velocidade de desenvolvimento
• Por que parte do código gerado por IA precisa ser refeito
• Como medir o ganho real de produtividade em projetos de software
• Quando a IA funciona melhor em tarefas simples e projetos novos
• Os desafios de utilizar IA em sistemas legados e bases de código complexas
• Como a complexidade do projeto impacta os resultados obtidos com IA
• A relação entre retrabalho, bugs e código gerado por Inteligência Artificial
• Por que linguagens populares têm melhores resultados com IA
• Como o tamanho da codebase influencia a eficiência das ferramentas de IA
• O papel de devs na validação e revisão do código gerado
• O que esperar do futuro da IA no desenvolvimento de software
👉 Dê o play e veja na prática:
00:00 - 00:40 - A IA realmente aumenta a produtividade de devs?
00:40 - 01:28 - Por que o estudo de Stanford sobre IA chamou tanta atenção?
01:28 - 02:18 - Quanto código gerado por IA precisa ser refeito depois?
02:18 - 03:23 - O ganho de produtividade com IA é real ou uma ilusão?
03:23 - 04:15 - O que aconteceu quando 120 devs começaram a usar IA?
04:15 - 05:05 - Como a IA impactou a produção e a manutenção de código?
05:05 - 06:27 - Por que mais código gerado por IA significa mais retrabalho?
06:27 - 07:24 - Qual é o ganho líquido de produtividade ao programar com IA?
07:24 - 08:24 - Vale a pena usar IA mesmo com erros e retrabalho?
08:24 - 09:17 - Em quais tarefas a IA entrega os melhores resultados?
09:17 - 10:33 - Por que a IA funciona melhor em projetos criados do zero?
10:33 - 11:41 - A IA ajuda em tarefas complexas de programação?
11:41 - 12:58 - O que acontece quando a IA trabalha em código legado?
12:58 - 13:52 - Quanto a IA aumenta a produtividade em projetos novos?
13:52 - 14:54 - Quanto a IA ajuda em sistemas já existentes?
14:54 - 16:05 - Por que projetos complexos reduzem o impacto da IA?
16:05 - 16:42 - A popularidade da linguagem influencia a qualidade da IA?
16:42 - 17:34 - Quais linguagens têm mais ganhos com inteligência artificial?
17:34 - 18:35 - Por que linguagens menos populares dificultam o uso da IA?
18:35 - 19:34 - O tamanho da base de código reduz a produtividade da IA?
19:34 - 20:29 - Como a IA pode evoluir para lidar com sistemas maiores?
20:29 - 21:16 - Quando a IA é realmente uma vantagem para devs?
21:16 - 21:21 - Como usar IA na programação de forma prática?
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Se você usa IA para programar, precisa conhecer o Superpowers.
O grande diferencial dele é que ele entende o fluxo completo de desenvolvimento: desde o brainstorm e criação das specs até implementação, revisão e commit. Tudo de forma muito mais automática e organizada.
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• Curso Criação de Agentes de IA do Zero: https://rseat.in/curso-agentes-rocketseat
Neste vídeo, você vai acompanhar na prática a implementação das funções que permitem a um agente de IA interagir com ferramentas externas, um dos conceitos mais importantes para a construção de agentes inteligentes. Utilizando JavaScript, você verá como criar funções para consultar calendários, agendar compromissos, remarcar eventos, acessar e-mails e enviar mensagens, preparando a base necessária para que a IA execute ações reais.
Ao longo do conteúdo, você entenderá como organizar declarações e funções em uma estrutura reutilizável, criar dados simulados para testes utilizando o ChatGPT e implementar mecanismos que permitem ao agente acessar informações e realizar tarefas de forma automatizada. Além disso, verá como validar chamadas de função, tratar erros e testar cada funcionalidade antes de conectá-la ao modelo de IA.
Se você quer aprender a criar agentes de IA capazes de executar ações e interagir com sistemas externos, este conteúdo vai te ajudar a evoluir em aprendizados sobre:
• Como estruturar funções para agentes de IA
• Como implementar Function Calling na prática
• Como organizar declarações e ferramentas utilizadas pela IA
• Como criar um sistema de calendário para testes de agentes inteligentes
• Como consultar eventos através de chamadas de função
• Como agendar e remarcar compromissos automaticamente
• Como tratar erros em funções utilizadas por agentes de IA
• Como utilizar o ChatGPT para gerar dados de teste rapidamente
• Como criar uma caixa de entrada de e-mails simulada
• Como implementar funções de leitura e envio de e-mails
• Como validar o comportamento das ferramentas antes de integrá-las à IA
• Como preparar a camada de orquestração entre o modelo e as funções externas
• Boas práticas para construir agentes de IA mais confiáveis e funcionais
Dê play e veja acontecendo na prática 👇
00:00 - 00:20 — Como implementar funções em um agente de IA de forma organizada?
00:20 - 00:58 — Como estruturar declarações e funções para Function Calling?
00:58 - 02:11 — Como criar uma função que retorna a data atual em agentes de IA?
02:11 - 02:45 — Como simular um calendário para testar um agente inteligente?
02:45 - 05:54 — Como usar o ChatGPT para gerar dados de teste em JSON?
05:55 - 06:53 — Como buscar eventos do calendário usando Function Calling?
06:54 - 08:56 — Como criar uma função para agendar eventos em agentes de IA?
08:57 - 11:27 — Como remarcar eventos automaticamente com IA?
11:28 - 12:35 — Como criar uma caixa de entrada de e-mails para um agente virtual?
12:36 - 14:18 — Como implementar uma função de envio de e-mails com IA?
14:18 - 15:24 — Como testar funções de calendário em um agente de IA?
15:25 - 16:41 — Como validar o agendamento de eventos usando Function Calling?
16:43 - 18:46 — Como tratar erros ao remarcar eventos em agentes inteligentes?
18:47 - 19:37 — Como testar funções de leitura e envio de e-mails com IA?
19:37 - 20:10 — Qual é o próximo passo após implementar as funções de um agente de IA?
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Subir um projeto para produção vai muito além de apertar um botão. Nesta live, vamos falar sobre as principais decisões que um dev precisa tomar na hora de fazer um deploy. Além disso, vamos fazer um benchmark com ferramentas de IA para entender como elas podem ajudar no...
Subir um projeto para produção vai muito além de apertar um botão.
Nesta live, vamos falar sobre as principais decisões que um dev precisa tomar na hora de fazer um deploy. Além disso, vamos fazer um benchmark com ferramentas de IA para entender como elas podem ajudar no processo: desde análise até sugestões de arquitetura, debugging, documentação e produtividade.
Durante a live, você vai acompanhar:
✅ Principais escolhas antes de subir um projeto
✅ Comparação entre caminhos possíveis de deploy
✅ Pontos de atenção com banco, autenticação, ambiente e custos
✅ Benchmark prático com ferramentas de IA
Se você está desenvolvendo projetos ou quer entender melhor como levar uma aplicação para produção com mais segurança, essa live é para você.
📅 18/06 às 15h
📍 Ao vivo
Deixe nos comentários quais ferramentas de IA você gostaria de ver nesse benchmark e quais dúvidas você tem na hora de subir um projeto. 👇
Construa, ao vivo, uma Agenda Pessoal Inteligente utilizando agentes de IA capazes de entender contexto, executar ações e automatizar tarefas do dia a dia. Durante a live, você vai acompanhar o desenvolvimento de uma aplicação AI Native na prática, explorando conceitos como...
Construa, ao vivo, uma Agenda Pessoal Inteligente utilizando agentes de IA capazes de entender contexto, executar ações e automatizar tarefas do dia a dia.
Durante a live, você vai acompanhar o desenvolvimento de uma aplicação AI Native na prática, explorando conceitos como tool calling, memória, gerenciamento de contexto e integração de agentes para criar uma experiência realmente útil para o usuário.
Uma oportunidade para entender como transformar modelos de IA em sistemas capazes de agir, tomar decisões e resolver problemas reais.
📅 17/06 às 12h
🎙️ Com Gabriel Buzzi, Head de Produto e Tecnologia na Rocketseat!
Confira também a livecoding de arquitetura: https://www.youtube.com/watch?v=RA9Ap9_hwzo
Construa, ao vivo, uma Agenda Pessoal Inteligente utilizando agentes de IA capazes de entender contexto, executar ações e automatizar tarefas do dia a dia. Durante a live, você vai acompanhar o desenvolvimento de uma aplicação AI Native na prática, explorando conceitos como...
Construa, ao vivo, uma Agenda Pessoal Inteligente utilizando agentes de IA capazes de entender contexto, executar ações e automatizar tarefas do dia a dia.
Durante a live, você vai acompanhar o desenvolvimento de uma aplicação AI Native na prática, explorando conceitos como tool calling, memória, gerenciamento de contexto e integração de agentes para criar uma experiência realmente útil para o usuário.
Uma oportunidade para entender como transformar modelos de IA em sistemas capazes de agir, tomar decisões e resolver problemas reais.
📅 17/06 às 12h
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Confira também a livecoding de arquitetura: https://www.youtube.com/watch?v=RA9Ap9_hwzo
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• Veja o vídeo completo com a construção do projeto: https://youtube.com/live/RA9Ap9_hwzo
Neste vídeo, você vai entender por que a arquitetura de software continua sendo uma das etapas mais importantes do desenvolvimento, mesmo na era da Inteligência Artificial. Acompanhando um projeto real, você verá como estruturar corretamente uma aplicação antes de pedir que a IA gere código, criando uma base sólida que resulta em entregas mais organizadas, previsíveis e fáceis de manter.
Ao longo do conteúdo, Gabriel Buzzi mostra como definir stacks, frameworks, design systems e padrões de projeto antes de iniciar o desenvolvimento assistido por IA. Você também vai entender os riscos do chamado "vibe coding" e por que deixar todas as decisões nas mãos da IA pode gerar uma codebase difícil de evoluir no futuro.
Se você quer aprender a utilizar IA de forma estratégica no desenvolvimento de software, este conteúdo vai te ajudar a evoluir em aprendizados sobre:
• Como definir a arquitetura de um projeto antes de utilizar IA
• Como criar um monorepo utilizando ferramentas modernas
• Como estruturar aplicações React e Express de forma organizada
• Como reduzir erros e inconsistências no código gerado por IA
• Como utilizar boilerplates para acelerar a criação de projetos
• Como configurar Design Systems e tokens de design desde o início
• Como preparar uma codebase para obter melhores resultados com IA
• Como evitar os problemas causados pelo "vibe coding"
• Como guiar a IA através de padrões, regras e exemplos de código
• Como criar projetos mais escaláveis e fáceis de manter
• Como utilizar ferramentas de geração de interface com Inteligência Artificial
• Boas práticas para desenvolver software com IA sem perder qualidade técnica
Dê o play e vem conferir na prática 👇
00:00 - 00:37 - Como definir a arquitetura antes de usar IA para programar?
00:38 - 01:22 - Por que a IA não gera o mesmo código todas as vezes?
01:22 - 02:46 - Como criar um monorepo com React, Express e IA?
02:47 - 03:21 - Como evitar que a IA comece seu projeto da forma errada?
03:22 - 04:56 - Qual estrutura inicial um projeto moderno precisa ter?
04:58 - 06:11 - Como reduzir prompts e economizar tokens usando uma boa base?
06:11 - 07:13 - Como gerar interfaces com IA sem usar Figma?
07:13 - 08:19 - Como transformar um design em código com IA?
08:19 - 08:50 - Por que uma codebase bem estruturada melhora os resultados da IA?
08:50 - 09:44 - O que é vibe coding e por que ele pode prejudicar seu projeto?
09:44 - 10:39 - Quais bibliotecas instalar antes de começar a desenvolver com IA?
10:39 - 11:52 - Como criar um Design System que a IA consiga entender?
11:52 - 12:49 - Como organizar componentes e responsabilidades desde o início?
12:50 - 13:29 - Vale a pena pedir para a IA construir tudo de uma vez?
13:31 - 14:30 - Como ensinar a IA a seguir seus padrões de desenvolvimento?
14:31 - 15:16 - O que acontece quando a IA recebe contexto demais?
15:17 - 16:01 - Como evitar padrões inconsistentes no código gerado por IA?
16:02 - 16:28 - Como revisar e guiar a IA durante o desenvolvimento?
16:29 - 16:48 - Como evitar que seu projeto se torne uma bagunça com IA?
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Três dias após o lançamento, os modelos Fable 5 e Mythos 5 tiveram o acesso suspenso para usuários fora dos Estados Unidos após uma ordem do governo americano. O motivo? Alegações ligadas à segurança nacional e possíveis vulnerabilidades no modelo. Mas a discussão vai muito...
Três dias após o lançamento, os modelos Fable 5 e Mythos 5 tiveram o acesso suspenso para usuários fora dos Estados Unidos após uma ordem do governo americano.
O motivo? Alegações ligadas à segurança nacional e possíveis vulnerabilidades no modelo.
Mas a discussão vai muito além da tecnologia.
👉 Qual a sua opinião sobre o caso? Deixe nos comentários!
#Rocketseat #ClaudeFlade5 #InteligênciaArtificia
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Neste vídeo, você acompanha na prática como o Claude Code pode atuar como um verdadeiro parceiro de desenvolvimento, auxiliando desde a identificação de bugs até deploys, code reviews e implementação de novas funcionalidades. Através de um projeto real, você verá como utilizar Inteligência Artificial para acelerar tarefas complexas, documentar decisões técnicas e automatizar processos que normalmente consumiriam horas de trabalho manual.
Além de explorar o potencial do Claude Code, o conteúdo também mostra como integrar esse fluxo com Cloudflare, GitHub e ferramentas modernas de desenvolvimento, criando um ambiente onde a IA não apenas gera código, mas participa ativamente de todo o ciclo de desenvolvimento de software.
Se você quer entender como os desenvolvedores estão utilizando IA para construir aplicações mais rápido, resolver problemas complexos e aumentar sua produtividade, este conteúdo vai te ajudar a evoluir em aprendizados sobre:
• Como utilizar o Claude Code em projetos reais
• Como corrigir bugs e diagnosticar erros com apoio de IA
• Como reutilizar conhecimento de projetos anteriores para resolver problemas mais rapidamente
• Como documentar decisões técnicas e criar uma base de conhecimento para o futuro
• Como realizar deploys e gerenciar secrets na Cloudflare
• Como resolver problemas de autenticação e hashing em Cloudflare Workers
• Como configurar Code Reviews automatizados utilizando Claude Code e GitHub
• Como criar fluxos de desenvolvimento assistidos por IA do início ao fim
• Como utilizar IA para implementar novas funcionalidades e componentes de interface
• Como gerar dashboards, gráficos e relatórios a partir de dados reais
• Como realizar auditorias de segurança em aplicações utilizando Inteligência Artificial
• Boas práticas para trabalhar com IA em projetos de software profissionais
Dê o play e veja na prática tudo acontecendo 👇
00:00 - 01:16 - O que é o Superpowers e como ele transforma o Claude Code em um desenvolvedor sênior?
01:16 - 02:06 - Como diagnosticar e corrigir erros 500 durante o login em aplicações Cloudflare?
02:06 - 03:25 - Como resolver problemas complexos com Claude Code usando tentativa e erro?
03:25 - 04:08 - Como comparar projetos antigos para encontrar soluções mais rapidamente?
04:08 - 05:13 - Como usar outro projeto como referência para corrigir bugs automaticamente?
05:13 - 06:43 - Como corrigir problemas de autenticação e senha inválida em aplicações web?
06:43 - 08:44 - Como documentar bugs, soluções e decisões técnicas para uso futuro?
08:44 - 12:30 - Como fazer deploy na Cloudflare sem expor secrets e variáveis sensíveis?
12:30 - 16:00 - Como resolver erros de autenticação, hashing e login em Cloudflare Workers?
16:00 - 19:30 - Como utilizar GitHub App e Claude Code para revisar código automaticamente?
19:30 - 22:30 - Como criar um fluxo completo de Code Review com IA no GitHub?
22:30 - 24:50 - Como evitar perda de contexto e criar uma base de conhecimento para IA?
24:50 - 26:00 - Como executar auditorias de segurança automáticas com Claude Code?
26:00 - 26:35 - Como criar rapidamente um dashboard com Customer Key e ações de clipboard?
26:35 - 26:50 - Como implementar confirmação de segurança para rotação de chaves de API?
26:50 - 27:01 - Como gerar gráficos e relatórios utilizando dados reais do banco de dados?
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A Anthropic acaba de lançar o Claude Fable 5, o primeiro modelo da nova classe Mythos disponibilizado para uso público. Segundo a empresa, ele foi desenvolvido para lidar com tarefas complexas, engenharia de software e raciocínio avançado, utilizando a mesma arquitetura do...
A Anthropic acaba de lançar o Claude Fable 5, o primeiro modelo da nova classe Mythos disponibilizado para uso público. Segundo a empresa, ele foi desenvolvido para lidar com tarefas complexas, engenharia de software e raciocínio avançado, utilizando a mesma arquitetura do Mythos 5 com camadas adicionais de segurança para uso geral.
Nesta primeira live vamos explorar os novos recursos, colocar o modelo frente a desafios reais, comparar seus resultados com outras IAs do mercado e analisar seus pontos fortes, limitações e possíveis aplicações para desenvolvedores.
Durante a live, você vai acompanhar:
✅ Testes ao vivo
✅ Avaliação de raciocínio e resolução de problemas
✅ Casos de uso para programação e produtividade
✅ Comparações com outros modelos populares
✅ Análises e opiniões da comunidade em tempo real
Se você acompanha as novidades em Inteligência Artificial e quer entender o impacto dessas tecnologias no dia a dia de quem desenvolve software, essa live é para você.
📅11/06 às 12h
📍 Ao vivo
Deixe nos comentários quais testes você gostaria de ver o Claude Fable 5 enfrentando durante a transmissão. 👇
A Anthropic acaba de dar mais um passo importante na corrida da IA! O Claude Fable 5 chega como o primeiro modelo da nova família Mythos disponível para uso público, trazendo foco em raciocínio avançado, tarefas complexas e engenharia de software. Mas na prática, o que...
A Anthropic acaba de dar mais um passo importante na corrida da IA!
O Claude Fable 5 chega como o primeiro modelo da nova família Mythos disponível para uso público, trazendo foco em raciocínio avançado, tarefas complexas e engenharia de software.
Mas na prática, o que realmente mudou? E como isso impacta o dia a dia de quem desenvolve?
Para responder essas e outras perguntas, amanhã (11/06) vamos fazer uma live especial no YouTube da Rocketseat, testando AO VIVO todas as novidades, recursos e capacidades do Claude Fable 5.
Para receber o link da transmissão: comente EU QUERO que enviamos direto na sua DM🚀
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Neste vídeo, você vai entender por que Git e GitHub continuam sendo habilidades indispensáveis para qualquer desenvolvedor, mesmo em um cenário cada vez mais impulsionado por Inteligência Artificial. Muito além de comandos, o conteúdo explora os fundamentos do versionamento de código e como ele se tornou a base da colaboração em projetos modernos.
Você também aprende conceitos essenciais como snapshots, commits, histórico de alterações, recuperação de erros e trabalho colaborativo através de branches. Tudo isso conectado à realidade atual do mercado, onde dominar Git não é apenas um diferencial, mas uma habilidade fundamental para trabalhar com times, IA e produtos em constante evolução.
Se você está começando na programação ou quer consolidar uma das competências mais exigidas pelas empresas de tecnologia, este conteúdo vai te ajudar a evoluir em aprendizados sobre:
• O que é Git e qual a diferença entre Git e GitHub
• Como funciona o versionamento de software na prática
• Conceitos de snapshots, commits e histórico de alterações
• Como recuperar versões anteriores e corrigir erros com segurança
• A importância das branches para desenvolvimento paralelo
• Por que o Git se tornou o padrão do mercado de tecnologia
• Como a IA aumenta, e não substitui, a necessidade de dominar versionamento
• Primeiros passos para instalar, configurar e utilizar o Git em projetos reais
Confira os módulos:
00:00 - 11:13 O que é controle de versão?
11:14 - 15:50 Como instalar e configurações no Git?
15:51 - 17:00 Como instalar o Git no Linux?
17:01 - 20:32 Como instalar o Git no Mac?
20:33 - 23:25 Como instalar o Git no Windows?
23:26 - 29:08 Com iniciar um repositório local?
29:09 -37:49 Como verificar o Ciclo de vida dos arquivos?
37:50 - 43:55 Como adicionar e confirmar as alterações no Git?
43:56 - 01:01:00 Como desfazer alterações no Git SEM quebrar tudo?
1:02:49 Resultado final: o que mudou com git diff?
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Neste vídeo, você aprende como utilizar Inteligência Artificial para apoiar análises de dados no dia a dia, mesmo sem recursos pagos dentro do Power BI. O conteúdo mostra que o valor não está apenas na ferramenta utilizada, mas principalmente em como você conversa com a IA.
A partir de um fluxo prático, você entende o que é um prompt, por que muitas respostas parecem erradas e como estruturar comandos claros para transformar a IA em uma assistente analítica. A proposta não é substituir o analista, e sim ampliar sua capacidade de interpretação e tomada de decisão.
Ao longo da explicação, o vídeo apresenta um método estruturado de criação de prompts e demonstra como utilizar imagens de dashboards, cabeçalhos de bases de dados e perguntas direcionadas para obter interpretações, insights e sugestões de melhoria. Também são discutidos cuidados importantes, como segurança de informações e compartilhamento de dados corporativos.
Durante o conteúdo sobre prompts aplicados à análise de dados, você desbloqueia:
• O que é um prompt e por que ele define a qualidade da resposta da IA
• Como transformar a IA em um “analista de dados assistente”
• Estrutura PACIF: papel, ação, contexto, intenção e formato
• Como pedir interpretações de dashboards e gráficos a partir de imagens
• Como descobrir métricas e indicadores mesmo sem conhecer o negócio
• Cuidados ao usar dados corporativos e informações confidenciais em IAs
Navegue pelos principais momentos da aula:
00:00 - 01:35 - Como a IA pode potencializar análises de dados no Power BI
01:35 - 03:50 - O que é um prompt e por que respostas erradas acontecem
03:50 - 07:45 - Método PACIF: criando prompts claros e direcionados
07:45 - 11:30 - Analisando dashboards e gráficos usando imagens
11:30 - 14:45 - Descobrindo indicadores a partir de bases de dados
14:45 - 17:50 - Segurança: o que nunca enviar para uma IA
17:50 - 19:20 - Testando diferentes IAs e boas práticas de uso
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Os benchmarks divulgados mostram que o novo modelo chegou com melhorias importantes e já está sendo apontado como um dos mais avançados da atualidade. Para ver o uso real, colocamos o modelo à prova em um teste prático para entender se toda essa evolução realmente aparece na...
Os benchmarks divulgados mostram que o novo modelo chegou com melhorias importantes e já está sendo apontado como um dos mais avançados da atualidade.
Para ver o uso real, colocamos o modelo à prova em um teste prático para entender se toda essa evolução realmente aparece na prática 👀
O resultado trouxe alguns pontos que chamaram atenção, assista ao vídeo e nos conta o que você achou👇
#Rocketseat #InteligênciaArtificial
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