R5/AI/Ementa · 10 módulos · Workflow Spec→QA
Grade curricular
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R5 AI Academy
10 módulos cobrindo a orquestra completa de agentes: engenharia de prompts, Cursor, Claude Code, Gemini CLI, MCP servers, integração com APIs e projetos finais.
T.01 Fundamentos de IA Aplicada
Antes das ferramentas, o raciocínio. Como LLMs realmente funcionam e como decompor problemas para extrair valor real.
Módulo 01 · Como LLMs funcionam
01.01Tokens, embeddings e contexto — o que importa pra dev
01.02Temperature, top-p e quando ajustar
01.03Limitações reais — alucinações, contexto e custos
01.04Diferença prática entre modelos (Claude, GPT, Gemini)
Módulo 02 · Engenharia de Prompts
02.01Roles, contexto e instruções — anatomia do prompt eficaz
02.02Chain-of-thought e few-shot — quando aplicar
02.03Prompt engineering para código — padrões que funcionam
02.04Sistema de prompts reutilizáveis para sua stack
T.02 Arsenal de Ferramentas
As 4 ferramentas que separam o dev medíocre do orquestrador.
Módulo 03 · Cursor a fundo
03.01Setup, regras (.cursorrules) e contexto do projeto
03.02Composer, Tab, Chat — quando usar cada um
03.03Agent Mode e fluxos multi-arquivo
03.04Atalhos, snippets e produtividade real
Módulo 04 · Claude Code
04.01Instalação, CLAUDE.md e configuração do terminal
04.02Subagents — paralelizando trabalho com agentes especializados
04.03Hooks e slash commands customizados
04.04Automação de tarefas repetitivas — review, refactor, docs
Módulo 05 · Gemini CLI & multimodal
05.01Setup do Gemini CLI e quando ele é a melhor escolha
05.02Fluxos multimodais — imagens, áudio, PDFs no workflow
05.03Contexto longo — usando 1M+ tokens estrategicamente
T.03 Orquestração de Agentes
O coração do método R5: o workflow Spec → Code → QA → Review. Não escreva código sozinho — orquestre.
Módulo 06 · Workflow Spec→QA na prática
06.01Decomposição — transformando ideias em specs precisas
06.02Spec Agent — modelos de spec que funcionam
06.03Code Agent — implementação guiada por contexto
06.04QA Agent — testes automatizados e cobertura de edge cases
06.05Review Agent — code review com olhar de sênior
06.06Coordenação humano-agente — você como maestro
T.04 Avançado — Customização e Integração
Para quem quer construir seus próprios agentes integrados ao stack real da empresa.
Módulo 07 · MCP Servers
07.01O que é Model Context Protocol e por que importa
07.02Construindo um MCP server do zero
07.03Conectando agentes ao seu Jira, GitHub, Slack, Linear
07.04Padrões de segurança em MCP — o que NÃO expor
Módulo 08 · Integração com APIs (Anthropic, OpenAI, Google)
08.01Anthropic API — tool use, prompt caching, batch
08.02Streaming responses e UX assíncrona
08.03Custos — prompt caching, modelos econômicos e estratégias
08.04Construindo agentes customizados — arquitetura recomendada
Módulo 09 · Ética, governança e segurança
09.01Vazamento de dados — como evitar exposição em prompts
09.02LGPD, dados sensíveis e compliance
09.03Política de uso de IA em times — guia prático
Módulo 10 · Projetos finais
10.01Projeto 1 — workflow Spec→QA automatizado para seu stack
10.02Projeto 2 — MCP server customizado integrado ao codebase
10.03Projeto 3 — agente customizado via Anthropic API
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