Boas-vindas e enquadramento da LDS
- Apresentação da Lisbon Digital School e da dinâmica da formação
- Explicação das regras de assiduidade, materiais, gravações e certificado
- Criação dos canais de apoio da turma para dúvidas entre sessões
O que aprendemos
Resumo da Sessao
Nesta sessao foram trabalhados os fundamentos do Vibe Coding: partir de uma ideia clara, dar contexto suficiente ao modelo, escolher a ferramenta certa para cada fase e validar o resultado antes de avançar. A aula combina apresentacao da turma, conceitos de prompt e context engineering, e demos com Gemini, Google Stitch e Google AI Studio.
Navegacao temporal
Momentos-Chave
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Apresentações e objetivos da turma
- Ronda inicial para conhecer perfis, áreas profissionais e expectativas
- Identificação de casos reais onde IA pode reduzir tarefas repetitivas
- Foco em aplicar as ferramentas ao trabalho, negócio ou projeto pessoal de cada formando
O que muda com Vibe Coding
- O foco passa de escrever sintaxe para formular bem o problema, o contexto e os critérios de aceitação
- A criatividade continua humana: a IA acelera execução, mas não substitui decisão e validação
- As políticas internas da empresa devem ser respeitadas antes de instalar ou usar novas ferramentas
Stitch, AI Studio e passagem do design para código
- Gemini ajuda a estruturar a ideia e a transformar intenção em requisito mais claro
- Google Stitch entra como etapa visual para criar e ajustar interfaces antes do código
- Google AI Studio permite converter o requisito e o design num protótipo funcional
GitHub, Vercel e controlo do projeto
- GitHub aparece como repositório central para guardar código e acompanhar versões
- Vercel será usado para publicar projetos online de forma simples e repetível
- Agentes e MCPs foram introduzidos como evolução: ligar ferramentas, dados e ações sem saltar manualmente entre plataformas
Contexto, prompt e PRD
- Uma ideia genérica precisa de contexto: público-alvo, objetivo, oferta, tom e restrições
- O PRD organiza o problema, as funcionalidades e os critérios de sucesso antes de pedir código
- Quanto mais específico for o briefing, menor o risco de a ferramenta preencher lacunas com escolhas erradas
Prompts com exemplos e processos empresariais
- Exemplos reais ajudam o modelo a perceber formato, tom e nível de detalhe esperado
- Em empresas, processos repetidos devem ser documentados antes de serem automatizados
- Quando várias pessoas usam o mesmo fluxo, as instruções precisam de ser claras e reutilizáveis
Design systems e referências visuais
- Design systems dão uma base visual consistente para sites, landing pages e aplicações
- Referências como componentes, paletas e estilos reduzem decisões vagas no pedido à IA
- Antes de gerar código, convém definir a direção visual que a ferramenta deve respeitar
Deep Research para enriquecer contexto
- Deep Research ajuda a transformar uma ideia inicial em contexto mais robusto
- O resultado deve alimentar o PRD, não substituir a decisão humana
- O objetivo é chegar à próxima sessão com uma ideia mais clara para prototipar
Toolkit
Ferramentas Essenciais
As plataformas e ferramentas mencionadas ou usadas no fluxo pratico da aula.
ChatGPT
Assistente generalista útil para estruturar ideias, pedir exemplos e rever texto antes de avançar para ferramentas de prototipagem.
Abrir ferramenta
GitHub
Repositório de código que permite guardar versões, colaborar e preparar a publicação controlada dos projetos.
Abrir ferramenta
Gemini
Ferramenta usada para refinar ideias, gerar contexto e preparar prompts ou requisitos antes da fase de design.
Abrir ferramenta
Google AI Studio
Ambiente de prototipagem onde o requisito pode ser transformado em código funcional e pré-visualizado rapidamente.
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Google Stitch
Ferramenta de design da Google para criar interfaces a partir de instruções e exportar referências visuais para o desenvolvimento.
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Figma
Ferramenta de design profissional, útil como referência para comparar o que as ferramentas de IA geram e o que um design system exige.
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Proximos passos
Trabalhos de Casa
Tarefas praticas para transformar a sessao em progresso real antes da proxima aula.
Rever a gravacao e repetir o fluxo principal demonstrado na aula.
Guardar os prompts, decisoes tecnicas e links que produziram melhor resultado.
Escolher uma pequena funcionalidade e entregar uma iteracao testavel no projeto pessoal.
Manter repositorios privados e nunca publicar chaves de API, ficheiros .env ou credenciais.