Visão Geral

O curso GH-300T00-A: GitHub Copilot apresenta os principais conceitos, recursos e práticas para utilização do GitHub Copilot como ferramenta de Inteligência Artificial Generativa aplicada ao desenvolvimento de software. O treinamento aborda desde a utilização do Copilot em ambientes de desenvolvimento até recursos avançados de assistência à programação, geração e refatoração de código, testes, documentação, revisão de código, engenharia de prompts e utilização de recursos baseados em agentes.

Durante o curso, os participantes compreenderão como utilizar o GitHub Copilot de forma produtiva, responsável e segura, considerando limitações dos modelos de IA, tratamento de dados, privacidade, exclusões de conteúdo e validação das respostas geradas.

O conteúdo também contempla recursos atuais do ecossistema GitHub Copilot, incluindo Copilot Chat, sugestões inline, Copilot CLI, Agent Mode, Copilot Edits, MCP, Code Review, Spaces, Spark e arquivos de instruções, proporcionando uma visão prática dos recursos disponíveis para apoiar o ciclo de desenvolvimento de software.

Objetivo

Após realizar este curso GH-300T00-A: GitHub Copilot, você será capaz de:

• Compreender os conceitos fundamentais do GitHub Copilot
• Utilizar o GitHub Copilot para aumentar a produtividade no desenvolvimento de software
• Utilizar sugestões de código e recursos do Copilot Chat
• Utilizar o GitHub Copilot em um IDE
• Criar prompts mais eficientes para diferentes tarefas de desenvolvimento
• Aplicar técnicas de engenharia de prompts e criação de contexto
• Utilizar o Copilot para geração, explicação, refatoração e documentação de código
• Utilizar o Copilot para criação de testes unitários e de integração
• Utilizar o Copilot para identificar possíveis problemas de segurança e qualidade
• Utilizar recursos de revisão de código assistida por IA
• Utilizar o GitHub Copilot CLI
• Compreender e utilizar o Agent Mode
• Compreender Copilot Edits e seus recursos
• Compreender a integração com MCP (Model Context Protocol)
• Utilizar arquivos de instruções para fornecer contexto consistente ao Copilot
• Compreender o tratamento e fluxo de dados do GitHub Copilot
• Identificar limitações e riscos associados ao uso de IA generativa
• Aplicar princípios de IA responsável no desenvolvimento de software
• Configurar recursos relacionados à privacidade e exclusões de conteúdo
• Compreender as opções de gerenciamento e políticas do GitHub Copilot em organizações

Publico Alvo

• Desenvolvedores de software
• Engenheiros de software
• Engenheiros DevOps
• Administradores GitHub
• Profissionais de desenvolvimento de aplicações
• Engenheiros de DevSecOps
• Arquitetos de software
• Profissionais que utilizam GitHub e desejam incorporar IA ao desenvolvimento
• Profissionais que desejam se preparar para a certificação GitHub Copilot

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de Git e GitHub
• Experiência com pelo menos uma linguagem de programação
• Conhecimentos básicos de desenvolvimento de software
• Conta GitHub
• Acesso a uma assinatura compatível com GitHub Copilot para realização dos laboratórios práticos

A experiência prévia com Visual Studio Code ou outro IDE compatível é recomendada.

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introdução ao GitHub Copilot

1. Conceitos de Inteligência Artificial Generativa aplicados ao desenvolvimento
2. O que é o GitHub Copilot
3. Arquitetura e funcionamento geral do GitHub Copilot
4. Principais recursos e modalidades de utilização
5. Planos e funcionalidades do GitHub Copilot
6. Cenários de utilização no ciclo de desenvolvimento
7. Limitações dos modelos de linguagem e do GitHub Copilot

Module 2: GitHub Copilot no IDE

1. Instalação e configuração do GitHub Copilot
2. Ativação do Copilot no ambiente de desenvolvimento
3. Sugestões de código inline
4. Aceitação, rejeição e navegação pelas sugestões
5. Copilot Chat
6. Perguntas sobre código e projetos
7. Explicação e geração de código
8. Refatoração assistida
9. Geração de documentação

Module 3: Engenharia de Prompts e Contexto

1. Fundamentos de prompt engineering
2. Estrutura de prompts eficientes
3. Contexto e sua influência nas respostas
4. Zero-shot prompting
5. Few-shot prompting
6. Definição de objetivos e restrições
7. Utilização do histórico de conversação
8. Arquivos de prompt e instruções
9. Boas práticas para obtenção de respostas mais consistentes

Module 4: Desenvolvimento Assistido por IA

1. Geração de código
2. Explicação de código existente
3. Refatoração e modernização de aplicações
4. Conversão entre linguagens de programação
5. Geração de dados de exemplo
6. Tratamento de código legado
7. Criação de funções e componentes
8. Otimização de código
9. Documentação técnica
10. Redução de tarefas repetitivas no desenvolvimento

Module 5: Testes, Qualidade e Segurança

1. Geração de testes unitários
2. Geração de testes de integração
3. Identificação de casos extremos
4. Criação de assertions
5. Análise e melhoria de código
6. Identificação de possíveis vulnerabilidades
7. Recomendações de segurança
8. Otimização de desempenho
9. Validação das respostas e do código gerado
10. Responsabilidade do desenvolvedor na revisão do código

Module 6: Copilot CLI, Agent Mode e Recursos Avançados

1. Introdução ao GitHub Copilot CLI
2. Instalação e configuração
3. Utilização interativa da CLI
4. Execução de sessões
5. Geração de scripts
6. Gerenciamento de arquivos
7. Agent Mode
8. Agent Sessions
9. Delegação de tarefas para agentes e subagentes
10. Copilot Edits
11. Model Context Protocol (MCP)
12. Utilização de contexto externo em fluxos de desenvolvimento

Module 7: GitHub Copilot para GitHub e Colaboração

1. Copilot no GitHub.com
2. Assistência na criação e manutenção de código
3. Code Review assistido por IA
4. Pull Request summaries
5. Instruções personalizadas para revisão
6. GitHub Copilot Spaces
7. GitHub Spark
8. Utilização do Copilot em fluxos colaborativos
9. Automação de tarefas de desenvolvimento

Module 8: IA Responsável, Privacidade e Governança

1. Princípios de IA responsável
2. Riscos e limitações da IA generativa
3. Validação das respostas produzidas pelo Copilot
4. Tratamento e fluxo de dados
5. Processamento de entradas e construção de prompts
6. Filtragem e pós-processamento
7. Privacidade e proteção de informações
8. Content Exclusions
9. Public code filtering
10. Propriedade e limitações dos resultados gerados
11. Configurações organizacionais e políticas do Copilot
12. Auditoria e gerenciamento do uso do GitHub Copilot

Module 9: Laboratório Prático – Desenvolvimento com GitHub Copilot

1. Configuração do ambiente de desenvolvimento
2. Criação de uma aplicação utilizando GitHub Copilot
3. Geração e explicação de código
4. Refatoração de código existente
5. Criação de testes automatizados
6. Documentação assistida por IA
7. Identificação e correção de problemas
8. Utilização do Copilot Chat
9. Utilização do Agent Mode
10. Utilização do Copilot CLI
11. Aplicação de técnicas de engenharia de prompts
12. Validação final e revisão do código gerado