Aprender e construir
Aprenda a transformar problemas reais em sistemas de IA que funcionam.
Prompts, skills, repositórios e playbooks organizados por objetivo, com nível técnico, tempo estimado e o que você precisa ter antes de começar.
O que existe na Biblioteca
Cinco formatos, um critério: funciona em projeto real.
Trilhas por objetivo
Escolha pelo que você quer conseguir fazer.
Cada trilha reúne os materiais que já existem para aquele objetivo, em ordem de aplicação. Não é curso: é sequência de uso, com nível e tempo estimados a partir dos próprios materiais.
Trilha 01
Encontrar oportunidades de IA.
Uma lista curta de processos onde IA ou automação valem o esforço, em ordem de prioridade.
- Nível
- Iniciante
- Tempo estimado
- 225 min de aplicação
- Materiais
- 4
Antes de começar: Nome do processo e objetivo. · Quem inicia e quem recebe o resultado. · Gatilho, frequência e entradas usadas hoje.
Ver os 4 materiais da trilha
- Diagnóstico de automação antes da ferramentaTransforma uma vontade vaga — “precisamos automatizar isso” — em uma descrição verificável do trabalho e uma matriz de prioridade comparável.
- Mapa de oportunidades com IAOrganiza oportunidades de IA por esforço, impacto e necessidade de revisão humana.
- Primeira automação com critérioConduz uma primeira automação pequena e reversível, sem transformar hipótese em sistema cedo demais.
- Transformar uma ideia de IA em hipótese testávelTransforma entusiasmo de solução em teste reversível que pode falhar sem virar projeto permanente.
Trilha 02
Automatizar um processo.
O processo roda sem depender de memória, com exceções tratadas e alguém responsável pelo que a máquina não decide.
- Nível
- Intermediário
- Tempo estimado
- 420 min de aplicação
- Materiais
- 9
Antes de começar: Nome do processo e objetivo. · Quem inicia e quem recebe o resultado. · Gatilho, frequência e entradas usadas hoje.
Ver os 9 materiais da trilha
- Diagnóstico de automação antes da ferramentaTransforma uma vontade vaga — “precisamos automatizar isso” — em uma descrição verificável do trabalho e uma matriz de prioridade comparável.
- MakeRecomendado para ligar aplicativos e transformar dados entre etapas de um fluxo que já tem contorno operacional.
- n8nO n8n entrou porque permite observar, no mesmo ambiente, o que deve ser workflow determinístico, o que realmente pede decisão por IA e onde código ou MCP ampliam a integração.
- Briefing operacionalOrganiza objetivo, contexto, restrições, entregável e critério de qualidade antes da produção.
- Primeira automação com critérioConduz uma primeira automação pequena e reversível, sem transformar hipótese em sistema cedo demais.
- Do piloto à operação: escalar IA sem perder controleConduz uma equipe que já possui um piloto com alguma evidência a expandir alcance sem confundir viabilidade com escala, nem escala com autonomia.
- Mapear exceções e dependências de um processoEvita que o happy path seja confundido com a operação real.
- Transformar uma falha em regra de exceçãoAjuda a distinguir falha recuperável, bloqueio e necessidade de intervenção humana.
- Planejar rollout de IA em estágios com rollbackEvita que mais usuários, mais dados, mais permissões e novo modelo mudem ao mesmo tempo.
Trilha 03
Reduzir trabalho manual.
Menos etapas feitas à mão, menos erro de digitação e mais tempo para o que exige julgamento.
- Nível
- Intermediário
- Tempo estimado
- 60 min de aplicação
- Materiais
- 4
Antes de começar: Descrição atual do fluxo. · Atores, sistemas e exemplos de falha.
Ver os 4 materiais da trilha
- MakeRecomendado para ligar aplicativos e transformar dados entre etapas de um fluxo que já tem contorno operacional.
- Briefing operacionalOrganiza objetivo, contexto, restrições, entregável e critério de qualidade antes da produção.
- Granola: notas de reunião que continuam pesquisáveisAjuda a reduzir a perda entre conversa, registro e recuperação posterior — sem transformar uma síntese plausível em decisão confirmada.
- Mapear exceções e dependências de um processoEvita que o happy path seja confundido com a operação real.
Trilha 04
Melhorar atendimento e vendas.
Resposta mais rápida no que é rotina, e a equipe concentrada nas conversas que fecham negócio.
- Nível
- Iniciante
- Tempo estimado
- varia por material
- Materiais
- 0
Ainda não há material classificado nesta trilha. Ela existe porque o problema existe; os materiais entram conforme forem publicados.
Trilha 05
Organizar conhecimento e dados.
Uma base que a equipe e a IA conseguem consultar, com dono, validade e regra de conflito.
- Nível
- Intermediário
- Tempo estimado
- 100 min de aplicação
- Materiais
- 8
Antes de começar: Decisão proposta. · Alternativas consideradas. · Evidências, owner e prazo de revisão.
Ver os 8 materiais da trilha
- PerplexityAjuda a abrir uma investigação e localizar fontes para leitura, não substitui a verificação da fonte primária.
- Notion AIAjuda a trabalhar sobre documentos e notas já existentes quando a base de conhecimento está organizada.
- Pesquisa com fontesSepara descoberta, evidência e interpretação antes de transformar pesquisa em resposta.
- Claude Projects: contexto persistente para um trabalho delimitadoOrganiza documentos, instruções e conversas em um espaço de trabalho delimitado, tornando explícito qual corpus deve orientar uma tarefa recorrente.
- Elicit: investigação acadêmica com corpus rastreávelAjuda a descobrir literatura, estruturar campos comparáveis e preservar um corpus auditável para perguntas acadêmicas delimitadas — sem terceirizar a conclusão para a ferramenta.
- Granola: notas de reunião que continuam pesquisáveisAjuda a reduzir a perda entre conversa, registro e recuperação posterior — sem transformar uma síntese plausível em decisão confirmada.
- Registrar uma decisão de IA com evidência e validadeEvita que escolha de modelo, ferramenta ou regra de fluxo vire conhecimento oral impossível de auditar depois.
- Revisar uma base de conhecimento por validade e conflitoEvita que uma base aparentemente organizada entregue instruções antigas, contraditórias ou fora de escopo como resposta atual.
Trilha 06
Criar conteúdo com mais consistência.
Um processo de produção com critério, revisão humana e ritmo sustentável.
- Nível
- Intermediário
- Tempo estimado
- 200 min de aplicação
- Materiais
- 8
Antes de começar: Afirmação original. · Fontes disponíveis. · Data e público da publicação.
Ver os 8 materiais da trilha
- Briefing de projeto com IATransforma uma demanda solta em briefing com objetivo, contexto, restrições e critério de saída.
- Notion AIAjuda a trabalhar sobre documentos e notas já existentes quando a base de conhecimento está organizada.
- Pesquisa com fontesSepara descoberta, evidência e interpretação antes de transformar pesquisa em resposta.
- Revisão editorialCria uma sequência de revisão de estrutura, clareza, prova e tom antes da publicação.
- IA no processo editorialUm guia de organização para testar IA na pesquisa, rascunho, revisão e distribuição de conteúdo.
- Claude Projects: contexto persistente para um trabalho delimitadoOrganiza documentos, instruções e conversas em um espaço de trabalho delimitado, tornando explícito qual corpus deve orientar uma tarefa recorrente.
- Checar uma afirmação antes de publicarAjuda a reduzir conclusões com aparência de fato quando uma fonte só sustenta parte da frase.
- Comparar fontes sem achatar divergênciasPreserva escopo, método, data e interesse de cada fonte antes de elaborar uma leitura.
Trilha 07
Construir um agente ou produto.
Um agente ou produto com escopo definido, testes e limites explícitos antes de escalar.
- Nível
- Avançado
- Tempo estimado
- 50 min de aplicação
- Materiais
- 10
Antes de começar: Pedido original. · Público e decisão apoiada. · Fontes autorizadas e restrições conhecidas.
Ver os 10 materiais da trilha
- n8nO n8n entrou porque permite observar, no mesmo ambiente, o que deve ser workflow determinístico, o que realmente pede decisão por IA e onde código ou MCP ampliam a integração.
- LangChainVale investigar quando o projeto precisa de integrações, modelos, ferramentas e recuperação de contexto em uma aplicação construída por desenvolvedores.
- CrewAIÚtil para experimentar colaboração entre agentes quando as tarefas, dados e responsabilidade de cada papel estão claros.
- LangSmith: avaliação offline antes de descobrir o erro em produçãoAjuda equipes que já têm comportamento de IA para comparar a transformar exemplos dispersos em avaliação repetível antes de promover uma versão.
- Langfuse: observabilidade e avaliação sem tratar trace como respostaO Langfuse entrou para investigar observabilidade e avaliação de aplicações com IA: ligar comportamento a uma execução concreta, sem tratar telemetria como prova de qualidade.
- MCP reference servers: estudar o protocolo sem confundir referência com produçãoEnsina a ler uma integração MCP pelo contrato e pela superfície de acesso. Os exemplos são educativos e não devem ser promovidos automaticamente a componentes de produção.
- Desenhar escalonamento humano por riscoConverte a ideia vaga de human-in-the-loop em mapa de gatilhos, autoridade, evidência e resposta para cada ação de um fluxo ou agente.
- Cursor: edição com agente sem abrir mão do diffServe como laboratório para editar vários arquivos com IA sem perder baseline, escopo, teste, revisão de diff e capacidade de rollback.
- Vercel AI SDK: uma camada TypeScript entre aplicação e provedores de IAAjuda a construir aplicações, streaming, saída estruturada e ferramentas em JavaScript/TypeScript, mantendo explícito onde modelo, credencial e capacidade continuam específicos do provedor.
- Briefing de trabalho para IA com critérioOrganiza a delegação sem inventar requisito que o responsável ainda não definiu.
Trilha 08
Avaliar qualidade e risco.
Critérios de aceitação, rubrica e um teste comparativo antes de colocar em produção.
- Nível
- Intermediário
- Tempo estimado
- 275 min de aplicação
- Materiais
- 11
Antes de começar: Configuração A e B descritas com precisão. · Amostra de casos autorizados. · Critérios de qualidade definidos antes de olhar o resultado.
Ver os 11 materiais da trilha
- Briefing de projeto com IATransforma uma demanda solta em briefing com objetivo, contexto, restrições e critério de saída.
- Revisão editorialCria uma sequência de revisão de estrutura, clareza, prova e tom antes da publicação.
- Desenhar teste comparativo de saída de IAEstrutura um teste comparativo para duas versões de prompt, modelo, configuração ou fluxo de IA, reduzindo comparações impressionistas e tornando explícitos amostra, rubrica e condições.
- LangSmith: avaliação offline antes de descobrir o erro em produçãoAjuda equipes que já têm comportamento de IA para comparar a transformar exemplos dispersos em avaliação repetível antes de promover uma versão.
- Langfuse: observabilidade e avaliação sem tratar trace como respostaO Langfuse entrou para investigar observabilidade e avaliação de aplicações com IA: ligar comportamento a uma execução concreta, sem tratar telemetria como prova de qualidade.
- Especificar critérios de aceitação para trabalho com IATransforma uma tarefa de IA, seu contexto e o risco de uma saída errada em um contrato de aceitação com critérios observáveis, falhas críticas e responsável pela decisão.
- Briefing de trabalho para IA com critérioOrganiza a delegação sem inventar requisito que o responsável ainda não definiu.
- Transformar uma ideia de IA em hipótese testávelTransforma entusiasmo de solução em teste reversível que pode falhar sem virar projeto permanente.
- Checar uma afirmação antes de publicarAjuda a reduzir conclusões com aparência de fato quando uma fonte só sustenta parte da frase.
- Comparar fontes sem achatar divergênciasPreserva escopo, método, data e interesse de cada fonte antes de elaborar uma leitura.
- Construir uma rubrica antes de avaliar uma saída de IAReduz a tendência de criar uma justificativa de qualidade depois de conhecer a saída do modelo.
Trilha 09
Implantar governança.
Regras mínimas, escalonamento por risco e registro das decisões que a IA toma ou sugere.
- Nível
- Intermediário
- Tempo estimado
- 380 min de aplicação
- Materiais
- 7
Antes de começar: Descrição da falha. · Fluxo afetado. · Evidência e impacto observados.
Ver os 7 materiais da trilha
- Especificar critérios de aceitação para trabalho com IATransforma uma tarefa de IA, seu contexto e o risco de uma saída errada em um contrato de aceitação com critérios observáveis, falhas críticas e responsável pela decisão.
- Governança mínima de IA para uma equipe pequenaConduz uma equipe pequena a criar seis controles mínimos: inventário de usos, fronteiras de dados, permissões, avaliação, resposta a exceção e revisão de decisões.
- Desenhar escalonamento humano por riscoConverte a ideia vaga de human-in-the-loop em mapa de gatilhos, autoridade, evidência e resposta para cada ação de um fluxo ou agente.
- Do piloto à operação: escalar IA sem perder controleConduz uma equipe que já possui um piloto com alguma evidência a expandir alcance sem confundir viabilidade com escala, nem escala com autonomia.
- Transformar uma falha em regra de exceçãoAjuda a distinguir falha recuperável, bloqueio e necessidade de intervenção humana.
- Planejar rollout de IA em estágios com rollbackEvita que mais usuários, mais dados, mais permissões e novo modelo mudem ao mesmo tempo.
- Registrar uma decisão de IA com evidência e validadeEvita que escolha de modelo, ferramenta ou regra de fluxo vire conhecimento oral impossível de auditar depois.
Trilha 10
Aprender os fundamentos.
Base sólida para escolher ferramenta, desenhar teste e conversar de igual para igual com quem implementa.
- Nível
- Intermediário
- Tempo estimado
- varia por material
- Materiais
- 2
Ver os 2 materiais da trilha
- PerplexityAjuda a abrir uma investigação e localizar fontes para leitura, não substitui a verificação da fonte primária.
- Elicit: investigação acadêmica com corpus rastreávelAjuda a descobrir literatura, estruturar campos comparáveis e preservar um corpus auditável para perguntas acadêmicas delimitadas — sem terceirizar a conclusão para a ferramenta.
Pacotes de execução
Para Codex, Claude Code e outros agentes.
Skills e prompts da Biblioteca já nascem para serem colados num agente de código. Pacotes prontos por trilha (skill + prompt + checklist + repositório de exemplo) entram na próxima fase, junto com a primeira trilha guiada.