COURSE PREVIEWAbout this course
Este curso contém o uso de inteligência artificial.
A maioria dos cursos de Claude ensina a superfície da API. Este ensina qual decisão evita qual falha em produção.
Todas as seções seguem um mesmo eixo: uma integração com o Claude que funcionou bem em desenvolvimento agora precisa aguentar a produção. Sessões mais longas, saídas de ferramentas maiores, streams interrompidos, limites de custo mais apertados e ações que não podem ser desfeitas. Vinte e duas aulas começam com um incidente real — um agente que editou um arquivo de produção, um stream que deixou uma chamada de ferramenta pela metade no histórico, uma página buscada na web que passou a dar as ordens — e depois diagnosticam o problema e constroem o mecanismo que o teria evitado.
Você vai aprender tokens, a janela de contexto e a amostragem como comportamentos previsíveis; a técnica de prompting e os structured outputs; o loop de tool use e o design de schemas; streaming sem corromper o estado; context engineering; construção de agentes e escopo de memória; o modelo de permissões do Claude Code, hooks, subagents e servidores MCP; evals, avaliadores e juízes calibrados; tratamento de falhas, alavancas de custo e defesa contra injeção de prompt; e, por fim, empacotamento, contribuição de volta, implantação e fronteiras de confiança.
Cada detalhe técnico foi verificado na documentação vigente no momento da gravação. Onde o material de origem estava errado — e em vários pontos estava — a correção é apontada em vez de feita em silêncio, para que você veja como conferir essas coisas por conta própria.
Inclui 5 quizzes de seção, 11 tarefas de depuração avaliadas com respostas modelo completas e um simulado final de 53 questões ponderado pelo blueprint publicado do CCDV-F.
Este curso é uma preparação independente para o exame Claude Certified Developer – Foundations. Não é oficial, não é endossado pela Anthropic e não tem afiliação com ela. Concluir este curso não concede a credencial; cada aluno se inscreve e faz o exame por conta própria.
What you'll learn
- Prever o comportamento do Claude pelo mecanismo: tokens, janela de contexto, amostragem e não determinismo
- Diagnosticar um prompt com falha por quatro sintomas, em vez de acrescentar palavras até funcionar
- Levar o controle da saída do prompt para a API com structured outputs, conhecendo seus custos reais
- Montar um loop de tool use com schemas que o Claude escolhe corretamente e saber qual etapa é do seu código
- Consumir um stream sem corromper o estado quando ele cai no meio da mensagem
- Fazer engenharia de contexto de forma deliberada: o que entra, o que volta como resumo, o que nunca entra
- Decidir entre workflow e agente antes da primeira linha e montar um loop com condições de saída e um portão humano
- Operar corretamente os seis modos de permissão do Claude Code, a hierarquia de configurações, os hooks e os subagents
- Criar e configurar servidores MCP, escolhendo transporte e escopo sem vazar credenciais
- Definir o que é pronto com evals, adequar avaliadores ao formato da saída e calibrar um juiz defensável
- Tratar falhas do jeito certo: recuperável ou terminal, e as respostas HTTP 200 que não são respostas utilizáveis
- Defender-se da injeção de prompt com limites de capacidade, hooks e contenção, não com redação
- Empacotar um build como acelerador reutilizável e contribuir de volta de um jeito que o mantenedor possa aceitar
- Escolher uma plataforma, fixar uma versão e mapear fronteiras de confiança que resistam a uma revisão regulatória
Before you begin
- Saber escrever código em Python ou TypeScript com tranquilidade
- Familiaridade com APIs REST e JSON
- Uma chave de API da Anthropic para as partes práticas (um pouco de crédito basta)
- Não é preciso experiência prévia com o Claude ou com APIs de LLM
Who this is for
- Desenvolvedores que criam aplicações de produção no Claude, e não protótipos
- Engenheiros que se preparam para o exame Claude Certified Developer – Foundations
- Equipes que colocaram um recurso de LLM em produção e se surpreenderam com custo, latência ou uma falha silenciosa
- Quem precisa defender uma integração de IA numa revisão de segurança ou de compras
- Desenvolvedores que estão indo da experimentação com prompts para agentes com ferramentas e consequências reais
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