Tudo que eu uso pra colocar agentes de IA em produção — destilado em guias que você executa hoje. Sem teoria de feed, sem hello-world: o passo a passo real, do primeiro prompt ao agente que entrega resultado.
Nunca usou IA? Não comece por aqui — comece pelo curso do zero em 6 missões, feito para qualquer idade, com pontos e conquistas.
Claude, ChatGPT e Gemini do básico ao avançado. Cobre todo o ecossistema: Gems, NotebookLM, Sora, Veo, MCP, Skills.
O que separa quem prompta de quem constrói sistemas. Vale pra qualquer LLM — começando por Engenharia de Loops.
Pela sua indústria e pela sua área, não por ferramenta. Cada agente vem com system prompt completo, limites de atuação e o resultado esperado.
Skills do GitHub com install 1-click, agentes prontos por indústria e a stack de ferramentas testada em produção.
6 missões curtas, 20 passos práticos: escolher sua IA e mandar a primeira mensagem, aprender a pedir bem em 4 partes, usar com segurança, aplicar em dinheiro, documentos, estudo e conversas difíceis, usar voz e foto, e montar sua rotina semanal. Sem termo técnico sem explicação.
Organize objetivo, problema, usuário, processo, dados, risco, valor e escala antes de escolher uma ferramenta. Ajuda líderes a comparar iniciativas e transformar ideias dispersas em uma carteira executável.
Mova uma oportunidade por prontidão, experimento, adoção e escala sem confundir piloto com valor realizado. Cada estágio traz a evidência necessária para avançar com confiança.
Enxergue além da licença: dados, integração, segurança, avaliação, monitoramento, treinamento e supervisão. Use o mapa para comparar construir, comprar ou combinar antes da produção.
Equilibre pessoas, processo, tecnologia e governança para transformar uma implantação em comportamento recorrente. Identifique por que uma solução tecnicamente correta ainda não virou hábito.
Diferencie regras, previsão, geração, conversa e agentes para escolher a capacidade mais simples que resolve a tarefa. Evite adicionar autonomia, custo e risco onde uma solução menor funciona melhor.
Leve pessoas da compreensão à experimentação, aplicação e liderança. Estruture aprendizagem baseada em tarefas reais e meça o comportamento que muda depois do treinamento.
Monte um placar equilibrado com valor de negócio, mudança no processo, adoção, qualidade e risco. Escolha poucas métricas que contem a história inteira, não apenas horas poupadas.
Distribua responsabilidades entre negócio, tecnologia, dados, segurança, jurídico, pessoas e operações. Defina quem decide, qual evidência é exigida e quando a revisão humana entra.
Proteja agentes com controles de governança, modelo operacional, processo e sistema. Aplique defesa em profundidade para que segurança não dependa apenas de o modelo seguir o prompt.
Entenda como intenção, modelo, RAG, memória, agente, MCP, ferramentas, guardrails, observabilidade e avaliações trabalham juntos para transformar um pedido em ação segura.
Compare regressão, árvores, Random Forest, boosting, SVM, k-NN, Naive Bayes, redes neurais e séries temporais. Escolha pelo problema, pelos dados e pelo custo do erro.
Escolha entre trilhas oficiais de Google, Microsoft, Meta, OpenAI, Anthropic, NVIDIA, AWS, IBM e instituições acadêmicas. Conecte cada curso a uma entrega prática para transformar conteúdo em capacidade.
Pare de promptar agentes. Comece a desenhar loops que promptam por você. As 5 etapas, os 6 blocos de construção, single-agent vs fleet, open vs closed, e o problema do custo.
Biblioteca de prompts prontos pra colar: liderar o time, dar e receber feedback, delegar, resolver conflito, apresentar dados e crescer na carreira. Copiar 1-clique.
58 conceitos sem jargão: MCP, CLI, RAG, SQL, API, LLM, token, embedding, mais gestão e as ferramentas (Copilot, Midjourney, Synthesia…). Busca instantânea e filtro por categoria.
As certificações grátis que valem no LinkedIn: Anthropic, Google, Microsoft, NVIDIA, OpenAI, AWS, IBM. O que é grátis de verdade vs exame pago, e como adicionar ao perfil em 3 passos.
Do "o que é o Claude" ao primeiro prompt útil. Anatomia do prompt, 5 casos de uso pessoais.
System prompts, personas, formatação XML, prompts em cadeia, projetos, docs longos.
Claude Code, API, MCP servers, agentes multi-step, prompt engineering com XML.
Construa sua primeira skill: SKILL.md, scripts, estrutura de pasta, integração com Claude Code.
Projects compartilhados, knowledge base do time, governance e adopção de equipe. 4 templates + política de 1 página.
Modelos (4o, o1, o3, GPT-5), Canvas, Code Interpreter, GPT Store. Quando usar cada um.
Construa seu primeiro Custom GPT (OpenAI) e Gem (Google) do zero. Instruções, knowledge, actions.
Geração de imagem, edição, in-painting. Sora pra vídeo: ângulos, continuidade, prompt-stacking.
Setup do Codex CLI, Cursor, Claude Code. Agentes que abrem PR. 4 prompt patterns testados em produção.
O navegador Atlas, ChatGPT Apps integrados (Notion, Linear, Spotify), e como rodar pesquisa profunda 24/7.
Setup completo do ecossistema Google. Primeiros prompts. Gems (Custom GPT do Google). NotebookLM pra docs e podcast.
Nano Banana 2 pra imagem (e por que substitui Midjourney pra muita coisa). Veo 3 pra vídeo com áudio. Workflows híbridos.
API + AI Studio. Antigravity (agente de coding Google). Function calling. 5 casos profundos: SDR, RAG, automação de marketing, dev agent.
skills do GitHub. Anthropic + obra/superpowers + Karpathy + Vercel + Microsoft + Supabase + comunidade. Filtro por categoria.
Agentes especificados por indústria e por segmento — saúde, financeiro, imobiliário, arquitetura e interiores, jurídico, varejo, indústria e as funções que toda empresa tem. System prompt completo pra colar, escrito pra qualquer LLM: Claude, ChatGPT, Gemini ou a sua API.
As ferramentas que rodam junto com Claude Code e Codex CLI. GitHub, Vercel, Supabase, Stripe, Resend, Sentry, PostHog, Linear, Notion. Por categoria, com pick/alt, free tier e quando usar.