Transforme um workflow delimitado em um sistema com contrato explícito, implementação governada, passagem entre papéis, guardrails, testes, evidência de avaliação e próximo ciclo de aprendizado. Este curso pressupõe que você saiba ler Python ou TypeScript e usar Git e terminal.
Vibe coding pode acelerar um protótipo. Este curso ensina o sistema de produto ao redor dele: o que pessoas conseguem inspecionar, alterar, passar adiante, testar e manter em HOLD deliberadamente. Ao final, você será capaz de montar uma pasta inicial reutilizável e tomar a próxima decisão com base em evidência — não uma promessa de tráfego, receita, certificação, adequação produto-mercado ou prontidão de produção.
Antes de começar
Este não é um curso de gestão de produto, no-code ou vibe coding. A pessoa precisa de Git, terminal e capacidade de ler Python ou TypeScript. O caminho obrigatório roda offline e usa dados sintéticos; APIs pagas, implantação em cloud, analytics e domínios são adaptadores opcionais.
Percurso do curso
Conclua APD.1 → APD.15 em ordem. APD.1–APD.9 estabelecem o sistema; APD.10–APD.15 o estendem para especificações, agentes, guardrails, evals, pacote de exportação e registro de pesquisa. De APD.6 a APD.13, o cartão de linhagem da decisão do Event Brief fictício leva adiante candidato, estado do instrumento, cobertura, autoridade da evidência, responsável e próxima ação. Cada lab correspondente é prática obrigatória: rode-o após o módulo, interprete o resultado sintético e mantenha o artefato para a próxima decisão. O download do curso inclui uma pasta inicial com os modelos complementares.
Prévia pública · leia primeiro
Inspecione a primeira decisão antes de escolher
Leia APD.1 para inspecionar uma decisão delimitada em um workflow fictício. O lab offline scope-card correspondente está incluído no curso completo; ele produz um cartão completo e outro em HOLD, demonstrando um artefato de decisão — não demanda, segurança ou prontidão de lançamento.
APD.1 é a prévia pública. APD.2–APD.15 e os labs correspondentes exigem matrícula no curso completo.
Esta é uma trilha pública de inspeção, não um fluxo de compra nem uma autorização de produção.
Fundação do sistema — APD.1 a APD.9
A fundação acompanha um workflow fictício e de baixo risco por nove decisões revisáveis. Todo exercício permanece sintético e sem evidência de produção; ele ensina um sistema de desenvolvimento inspecionável, não faz uma afirmação sobre produto em operação.
A segunda metade estende o mesmo caso fictício para especificações executáveis, passagens entre agentes, guardrails de execução, desacordo de avaliação, revisão de exportação e registro de fontes. Juntos, os 15 módulos formam o percurso completo.
Requer matrículaOferta em pré-lançamento · curso bilíngue completo
Conheça o percurso completo e a oferta do curso.
A oferta inclui o curso completo em EN/PT, 15 laboratórios Python offline, uma pasta inicial reutilizável e o capstone fictício composto. É estudo individual para pessoas técnicas.
Oferta · USD
US$249
Valor regular: US$299
A oferta em dólares é exibida nesta rota em inglês. O total final exibido no checkout é vinculante; tributos locais, custos do meio de pagamento ou conversão podem alterá-lo antes da confirmação.
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Reembolso em até 15 diasSolicite o reembolso pela Hotmart conforme as regras exibidas no checkout.
Licença pessoal permanenteLicença pessoal para a versão baixada, com atualizações do pacote por 12 meses.
Download e uso sem conexãoZIP bilíngue na biblioteca Hotmart após a confirmação do pagamento; os labs rodam no computador.
Suporte à primeira execuçãoAjuda por e-mail para acesso, download e um problema reproduzível na primeira execução.
Estudo individual. Não inclui certificado, crédito acadêmico, tutoria ao vivo, consultoria de implementação, comunidade ou atualizações vitalícias. Git, terminal e capacidade de ler Python ou TypeScript são pré-requisitos; a prática obrigatória permanece offline e sintética.
Este curso ensina
Uma sequência para tornar decisões técnicas de produto com IA inspecionáveis: escopo, especificação, implementação governada, passagem entre agentes, guardrails, testes, evidência de avaliação, exportação e próximo experimento.
O que ele não estabelece
Um exercício sintético não estabelece aprovação de implantação, segurança de dados de produção, demanda, desempenho de SEO, receita ou evidência de mercado.