Você tem uma ideia e quer colocar de pé para testar. A IA escreve o código. O que você aprende aqui é a parte que ninguém mostra: montar o ambiente que mantém a IA no trilho, sem alucinar, sem se perder e sem acabar com o seu limite no meio do dia.
Ontem combinou um padrão, hoje escreve outro. Sem regras persistentes, cada conversa começa do zero.
Função que não existe, biblioteca que não está instalada. Alucinação é falta de contexto certo, não falta de inteligência.
Conserta um erro e cria dois. Sem testes e sem feedback, não existe forma objetiva de saber se melhorou.
Colar o projeto inteiro no chat lota a janela de contexto. O resultado piora e a cota acaba antes do almoço.
O modelo é o motor. O Harness é o chassi, o volante e o painel. São três camadas que você configura uma vez e que passam a guiar a IA em toda sessão. Explore cada peça:
I · Conhecimento
As regras da casa. Um arquivo que a IA lê antes de qualquer tarefa: linguagem, padrões, estrutura de pastas e o que ela nunca deve fazer.
Evita: estilos diferentes a cada conversa e decisões repetidas.
# AGENTS.md
## Sempre
- Conteúdo em português do Brasil
- Um CSS por página, sem frameworks
## Nunca
- Estilos inline
- Apagar arquivos sem confirmarI · Conhecimento
Sua ideia escrita de um jeito que a IA consegue executar: objetivo, público, telas, regras e critério de pronto. Antes do código, o plano.
Evita: a IA "completar" sua ideia com suposições erradas.
# feature-agendamento.md
Objetivo: cliente marca horário sozinho
Telas: calendário, confirmação
Regra: sem horários duplicados
Pronto quando: teste de conflito passaI · Conhecimento
Decisões, aprendizados e histórico do projeto registrados em arquivos. A próxima sessão começa de onde a anterior parou, não do zero.
Evita: explicar o projeto inteiro de novo toda manhã.
# decisions/003-banco.md
Decisão: SQLite no MVP
Motivo: zero custo, fácil de testar
Revisar quando: passar de 1.000 usuáriosI · Conhecimento
A janela de contexto é a mesa de trabalho da IA, e ela tem tamanho. Você aprende a colocar na mesa só o que importa para a tarefa atual.
Evita: respostas piores e gasto de tokens com coisa irrelevante.
// em vez de colar tudo:
@specs/agendamento.md
@src/calendario.js
"Implemente a regra de conflito."II · Capacidade
Pacotes de instrução que só entram em cena quando são úteis. A skill de formulários carrega quando você mexe em formulário, e só aí.
Evita: um prompt gigante carregado em toda mensagem.
# skills/formularios/SKILL.md
name: formularios
description: validar e enviar forms
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1. Validar no cliente e no servidor
2. Mensagens de erro acessíveisII · Capacidade
O Model Context Protocol é a tomada universal: conecta a IA ao banco de dados, ao navegador, ao GitHub, à documentação oficial. Ela consulta em vez de chutar.
Evita: a IA supor como está o seu banco ou a sua API.
// mcp_config.json
{ "servers": {
"banco": { "command": "mcp-sqlite" },
"docs": { "command": "mcp-docs" } } }II · Capacidade
O agente principal delega tarefas paralelas (pesquisar, revisar, testar no navegador) para agentes menores, que voltam só com o resultado.
Evita: poluir a conversa principal com milhares de linhas de pesquisa.
principal → subagente "revisor"
tarefa: checar acessibilidade da página
retorno: 3 problemas, 3 correções
// contexto principal intactoII · Capacidade
Ações automáticas antes ou depois de cada passo (formatar, rodar teste) e limites claros do que a IA pode executar sem pedir sua autorização.
Evita: comandos destrutivos e chaves de API expostas.
// hooks.json
"depois_de_editar": "npm test"
"bloquear": ["rm -rf", "git push --force"]
"pedir_aprovação": ["deploy"]III · Feedback
O único jeito objetivo de saber se funcionou. A IA escreve o teste, roda, lê o erro e corrige antes de dizer que terminou.
Evita: o "agora está funcionando" que não está.
✓ agenda horário livre
✓ bloqueia horário duplicado
✗ envia e-mail de confirmação
→ corrigindo e rodando de novo…III · Feedback
Você continua sendo quem decide. Aprende a ler um plano, revisar uma alteração, testar no navegador e dizer "sim", "não" ou "assim não".
Evita: depender cegamente da IA em decisões que são suas.
Plano proposto: 4 passos
[✓] 1. criar tabela
[✓] 2. tela de calendário
[✗] 3. login social ← fora do MVP
[✓] 4. teste de conflitoA janela de contexto é tudo o que a IA "vê" ao responder. Quanto mais lotada de coisa irrelevante, pior a resposta e mais rápido o limite acaba.
96% da janela ocupada
Resposta genérica, risco alto de alucinação e limite perto do fim.
Seis etapas que você aplica no curso com a sua própria ideia. Arraste para o lado.
Problema, público e a menor versão que já dá para testar com alguém de verdade.
entrega: briefingTelas, regras e critério de pronto, escritos para a IA entender sem adivinhar.
entrega: specs/*.mdGuidelines, skills, MCP e permissões configurados no Cursor e no Antigravity.
entrega: AGENTS.md, skills/Plano, execução, teste. Uma funcionalidade por vez, com contexto enxuto.
entrega: MVP localTestes automatizados, revisão no navegador e a sua aprovação em cada etapa.
entrega: testes verdesVersionar no GitHub, colocar no ar e mostrar para os primeiros usuários.
entrega: link público
Google
Ambiente pensado para agentes: planeja, executa em várias etapas, delega a subagentes e testa no navegador sozinho.
Anysphere
Editor de código com IA integrada, muito bom para edição precisa em vários arquivos e para entender o código enquanto ele é escrito.
Também no caminho Git & GitHub · Vercel · Supabase · documentação oficial via MCP
Presencial
Aulas práticas no laboratório da escola, no Centro. Professor na sala, turma reduzida e computadores prontos para uso.
Online · ao vivo · 1:1
Só você e o professor, ao vivo pelo Google Meet. Aula, treinamento e mentoria ao mesmo tempo, tudo em cima da sua ideia, até ela estar pronta para testar.
No presencial seguimos esta trilha com a turma. No online 1:1, a ordem e a profundidade se ajustam ao seu projeto.
Um app, um sistema, uma página. Quer ver funcionando antes de investir pesado.
Precisa de uma ferramenta interna ou de um protótipo para validar com clientes.
Quer entrar em tecnologia já aprendendo do jeito que o mercado trabalha hoje.
Usou IA, chegou num ponto em que tudo quebrava e não sabia por quê.
Não. O curso foi feito para quem está começando. Você aprende a especificar, conduzir e validar o que a IA produz, e vai entendendo o código ao longo do caminho.
Aulas ao vivo pelo Google Meet, só você e o professor, em horários combinados. É aula, treinamento e mentoria ao mesmo tempo, focado em desenvolver e testar o seu projeto. Todas as aulas são gravadas e disponibilizadas depois.
As turmas abrem ao longo do ano. Chame a escola no WhatsApp para verificar a agenda de novas turmas e os horários disponíveis.
Para aprender e montar um MVP, os planos gratuitos ou de entrada costumam bastar. Boa parte do curso é justamente sobre gestão de contexto, para você render mais com o mesmo limite.
Deve. No online 1:1 o curso inteiro gira em torno dela. No presencial, você aplica cada etapa do método no seu projeto.
Sim. A Go Up Treinamentos é uma instituição de cursos profissionalizantes e emite certificado de conclusão, válido para currículo e horas complementares.