Construa um sistema de produto com IA, não apenas um protótipo.
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.
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 e rode primeiro
Experimente a primeira decisão antes de escolher
Leia APD.1 e depois rode o lab offline scope-card em um workflow fictício. Você verá um cartão completo e outro em HOLD; o exercício demonstra um artefato de decisão delimitado, não demanda, segurança ou prontidão de lançamento.
APD.1 é a prévia pública. APD.2–APD.15 exigem matrícula no curso completo.
Ler APD.1O lab offline está incluído com a matrícula.
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.
Inspecione o percurso completo antes de se matricular.
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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R$1.190
Valor regular: R$1.490
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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.