Toda a gente te ensina a fazer prompts. Ninguém te ensina a verificar.
Aprende a programar a sério. Depois constrói com IA.
O único curso que te torna bom o suficiente para apanhar os erros da IA. Três cursos, vinte e dois módulos: escreve e depura código sem depender de ninguém, usa a IA como multiplicador e depois lança produtos reais sobre LLMs — com um portão a meio onde a IA é proibida.
O que tens construído no fim de cada etapa. Não são capturas de ecrã de um curso acabado — são os projetos que o currículo te obriga a lançar.
A IA escreve quase qualquer código. Quase ninguém sabe quando está errado.
Inventa opções de API que nunca existiram. Ignora o caso limite que interessa. Escreve tratamento de erros que só parece tratamento de erros. Tudo compila. Uma parte vai para produção.
Ficas rápido. Não ficas bom.
Se a IA escreve o teu código desde a primeira linha, nunca constróis os modelos mentais de que precisas para julgar o que ela produz. Por isso este curso vai ao contrário: escreves à mão até conseguires ler código de relance. A partir daí, a IA é um multiplicador em vez de uma muleta.
Três produtos. Vinte e dois módulos. 155 lições.
Cada produto indica o anterior como pré-requisito recomendado e nunca repete o conteúdo dele. Nada está bloqueado: se já programas, começa em M9 ou M15.
Learn to Code (For Real)
Escreves cada linha tu. A IA explica conceitos e traduz erros — nunca te entrega uma solução.
entregável — Um ambiente validado pelo ship-it doctor, o teu primeiro script, um repositório no GitHub.
Um diagnóstico coloca-te em M0, M5, M9 ou M15 — nunca ficas sentado no que já sabes.
a IA explica
entregável — Uma CLI que lê um ficheiro, transforma os dados e escreve o resultado.
a IA explica
entregável — Quinze katas, todos os testes verdes.
a IA explica
entregável — Um repositório com histórico de git, pull requests, testes, lint e CI.
a IA escreve boilerplate
entregável — Uma interface a funcionar: responsiva, acessível, construída a partir de estado.
a IA escreve boilerplate
entregável — Um cliente resiliente para uma API autenticada: timeouts, retries, backoff.
Ponto de entrada se já programas.
a IA escreve boilerplate
entregável — A tua própria API com um esquema Postgres, auth, armazenamento de ficheiros e um deploy público.
a IA escreve boilerplate
entregável — Uma app que aceita pagamentos e responde a mensagens: webhooks, idempotência, OAuth, Stripe, email.
a IA escreve boilerplate
entregável — Uma aplicação completa — CRUD, auth, base de dados, pagamentos, deploy — escrita à mão.
Nenhuma geração de código, de qualquer tipo. Não avanças até passar a rubrica.
IA proibida
Code With AI
Agora a IA escreve. O teu trabalho muda: ler, testar e encontrar o que ela errou antes que a produção encontre.
entregável — Um relatório a comparar três modelos na mesma tarefa, com custos e latências reais.
a IA gera
entregável — Uma biblioteca de prompts versionada, com testes.
a IA gera
entregável — Uma funcionalidade completa construída em lotes pequenos, cada commit verificável.
Claude Code de ponta a ponta: contexto, âmbito, spec antes do código — e as tarefas em que a IA te custa tempo.
a IA gera
entregável — Um relatório de revisão sobre um pull request gerado por IA, com os bugs que encontraste.
APIs inventadas, casos limite ignorados, tratamento de erros que só parece tratamento de erros.
a IA gera
entregável — Uma funcionalidade entregue num repositório já existente, do issue ao merge.
a IA gera
entregável — Um portefólio público, um perfil que passa filtros, e uma proposta enviada a um cliente real.
a IA gera
Build With AI
A IA deixa de ser a ferramenta e passa a ser o produto: structured outputs, RAG, agentes, evals, custo.
entregável — O teu próprio endpoint com streaming, tratamento de erros e um registo de custo por utilizador.
a IA é o objeto de estudo
entregável — Um endpoint que devolve JSON validado por esquema, e um modelo a chamar funções reais.
a IA é o objeto de estudo
entregável — Pesquisa semântica sobre os documentos do utilizador, com citações e um pipeline medido.
a IA é o objeto de estudo
entregável — Um agente com um ciclo, ferramentas, guardrails e um registo de decisões auditável.
a IA é o objeto de estudo
entregável — Uma app com auth, quotas, cache, evals em CI e alertas de custo.
Prompt injection, dados pessoais, migração de fornecedor sem partir a app.
a IA é o objeto de estudo
entregável — O teu próprio produto público, com um README, evals e uma análise de custos.
a IA é o objeto de estudo
entregável — Referência, não sequência: os mesmos padrões em Python, diferenças entre fornecedores, multimodal, segurança web, glossário.
a IA é o objeto de estudo
O que a IA pode fazer, em cada fase
Esta é a decisão pedagógica central do curso, e é imposta em vez de sugerida. Cada lição declara a sua política num aviso no topo.
Explicar conceitos, traduzir mensagens de erro, gerar exercícios extra.
Gerar o código da solução. Fazer os teus exercícios.
Gerar boilerplate e configuração, explicar bibliotecas.
Escrever a tua lógica de negócio.
Nada.
Qualquer geração de código.
Gerar, refatorizar, testar, documentar.
Aceitar output que não leste e não testaste.
É o objeto de estudo.
—
Há qualquer coisa a correr o teu trabalho e a dizer-te se está certo.
Um curso que só te mostra código não te consegue dizer se o teu funciona. Este traz a maquinaria para verificar.
Confirma versões, PATH e permissões em Windows/WSL, macOS e Linux, e imprime um relatório que podes colar quando pedires ajuda. É na configuração que a maioria dos principiantes desiste.
Nenhum exercício entra no curso sem um teste automático. Recebes verde ou vermelho contra um critério de aceitação legível — não uma opinião.
Cada módulo traz um repositório inicial e um ramo com a solução, para que nenhuma noite desapareça em andaimes.
Dependências e modelos fixados por versão, uma data de verificação em cada lição, um changelog público por produto. As atualizações estão incluídas na compra.
Escolhe onde começas.
M0–M21 · os três cursos, um preço.
Três meses. Verifico o teu código e o teu caminho.
o IVA pode ser aplicado no checkout · checkout seguro — stripe · política de reembolso
Alunos reais. Trabalho realmente lançado.
ainda não há resultados publicados. vão viver aqui.
Faz o trabalho. Se não for para ti, recebes o dinheiro de volta.
Não. Learn to Code (For Real) começa em M0: o que é um ficheiro, o que faz o terminal, o teu primeiro script. Se já programas, o diagnóstico da primeira lição manda-te para M5, M9 ou M15 — nunca ficas sentado no que já sabes.
O objetivo é conseguires julgar o que ela escreve. Se a IA gera o teu código desde a primeira linha, nunca constróis os modelos mentais necessários para avaliar o resultado — ficas rápido e incompetente. M8 é a prova: uma aplicação full-stack escrita inteiramente à mão, sem geração de código. Depois desse portão, tudo é assistido por IA.
Não. Os três cursos são produtos independentes. Compra um, compra os três em pacote, ou começa a meio. Se fizeres upgrade mais tarde pagas só a diferença entre o que já pagaste e o novo produto.
Build With AI (M15–M21) foi escrito para ti: structured outputs, tool calling, MCP, RAG com citações, agentes com guardrails, evals em CI, quotas e controlo de custo. Assume que já sabes ler e testar código, e nada te obriga a comprar os produtos anteriores.
Os três produtos juntos são 155 lições, cerca de 85 horas a ler e a fazer — e esse número é a soma das lições em si, não uma estimativa de marketing. Os projetos ficam por cima disso: o portão M8, os dois projetos de construção e o capstone medem-se em dias, não em minutos, e é aí que acontece a maior parte da aprendizagem. Cada produto vive por si, e é exatamente por isso que são vendidos em separado: um único curso de 155 lições é um bootcamp que ninguém acaba.
O Claude, mais os planos gratuitos do Supabase e da Vercel, cobrem o curso. Conta com uns $20–40 por mês de utilização de API enquanto constróis — e M9 tem uma lição sobre limitar o gasto para que um ciclo não te esvazie a conta.
Dependências e modelos estão fixados por versão nos repositórios iniciais, cada lição traz uma data de verificação, cada produto tem um changelog público, e tudo é revisto trimestralmente. As atualizações estão incluídas no que pagaste. M19 ensina-te ainda a abstrair o fornecedor e a validar uma troca de modelo com evals.
Não — e foge de quem garantir. M14 cobre o portefólio, o preço, o primeiro cliente e os contratos que vale a pena recusar. O que fizeres com isso é teu.
O mesmo conteúdo, mais eu: 6 chamadas 1:1 de 45 minutos ao longo de três meses, revisão assíncrona de até dois pull requests por mês, e um canal direto onde respondo em 48 horas úteis. Não é chat ao vivo nem acesso ilimitado — duração fixa, renovável. 10 vagas por trimestre, por candidatura.
Ensinam-te a perguntar. Nenhum te ensina a avaliar a resposta, porque isso exige ensinar programação a sério primeiro — o que é lento de produzir e não dá demo viral. É essa a diferença toda, e é por isso que o portão existe.