Conquiste a Certificação GitHub Foundations
De 1 a 22 de Outubro, prepare-se para certificação GitHub Foundations. Aprenda a automatizar fluxos de trabalho com GitHub Actions, aumentar sua produtividade no desenvolvimento com GitHub Copilot e desenvolver na nuvem com GitHub Codespaces. Descubra como o GitHub Advanced Security pode proteger seus projetos contra ameaças e vulnerabilidades.Uma introdução ao GitHub Advanced Security agora nativo no Azure DevOps
GitHub Advanced Security for Azure DevOps (GHAzDO) é o mais novo anúncio do Microsoft Build 2023. Com esta nova funcionalidade adicionada ao suíte de serviços e fortemente integrada ao Azure Repos e Azure Pipelines, times de desenvolvimento terão em mãos uma ferramenta já utilizada no GitHub para identificação e prevenção de vulnerabilidades e brechas de segurança nas aplicações, agora de forma nativa no Azure DevOps.Engenharia de Prompt com o GitHub Copilot
O GitHub Copilot é uma ferramenta de inteligência artificial que ajuda desenvolvedores a escrever código de forma mais rápida e eficiente. Durante o GitHub Copilot Bootcamp Brasil (acesse as gravações), reunimos conteúdos práticos para ensinar como dominar a engenharia de prompts e explorar as funcionalidades do Copilot, aumentando sua produtividade em tarefas do dia a dia, como criar rotas para APIs, automatizar testes e integrar pipelines com GitHub Actions. O GitHub Copilot é um assistente de programação baseado em IA desenvolvido pelo GitHub em parceria com a OpenAI. Ele utiliza modelos avançados de linguagem, como o GPT-4, para oferecer sugestões contextuais diretamente no editor do desenvolvedor. Seja completando funções, gerando trechos de código ou explicando blocos complexos, o Copilot atua como um parceiro que acelera tarefas repetitivas e permite que os desenvolvedores foquem em problemas estratégicos. Principais benefícios do GitHub Copilot: Sugestões Contextuais: Recomendações baseadas no código existente e nos comentários fornecidos. Compatibilidade com Diversos Editores: Funciona com IDEs populares, como Visual Studio Code, JetBrains IDEs e Neovim. Geração de Código Completo: Cria funções inteiras ou snippets com base em descrições textuais. Documentação Automatizada: Auxilia na criação de comentários e documentação alinhados ao código. Com um plano gratuito disponível, basta ter uma conta no GitHub para ativar o Copilot. Ele pode ser usado no Visual Studio Code (VSCode), via chat integrado, autocomplete enquanto você escreve ou até mesmo pela linha de comando (CLI). Também há uma extensão específica para o Azure (GitHub Copilot for Azure). De acordo com estudos realizados pelo GitHub, desenvolvedores que utilizam o Copilot relatam até 55% mais produtividade e maior satisfação no trabalho. Durante a sessão, utilizamos o GitHub Codespaces, uma versão do Visual Studio Code na nuvem. Essa ferramenta permite configurar um ambiente completo de desenvolvimento em poucos minutos, eliminando a necessidade de configurações locais demoradas. O Codespaces oferece 60 horas gratuitas por mês, permitindo pausar e retomar ambientes conforme necessário para uma gestão eficiente dos recursos. Além disso, ele suporta templates prontos para tecnologias como React, Jupyter Notebooks e .NET. Durante a demonstração, configuramos um projeto FastAPI diretamente no Codespaces e mostramos como ele facilita o desenvolvimento de APIs. O que é Engenharia de Prompts? A engenharia de prompts é a prática de estruturar comandos ou instruções para obter os melhores resultados possíveis de modelos de IA generativa. No caso do GitHub Copilot, isso significa criar descrições claras e detalhadas sobre o que você deseja que ele faça. Por exemplo: """ Crie uma função para listar cidades por país: - A função deve aceitar 'country' como parâmetro. - Retorne as cidades associadas ao país especificado. - Trate erros caso o país não seja encontrado. """ Com base nesse prompt, o Copilot pode gerar automaticamente: @app.get("/cities/{country}") def list_cities(country: str): country_cities = { "Brazil": ["São Paulo", "Rio de Janeiro", "Belo Horizonte"], "USA": ["New York", "Los Angeles", "Chicago"], "Japan": ["Tokyo", "Osaka", "Kyoto"] } if country not in country_cities: raise HTTPException(status_code=404, detail="Country not found") return {"cities": country_cities[country]} Essa abordagem economiza tempo e garante que o código gerado esteja alinhado às especificações fornecidas. Por que Engenharia de Prompts é importante? A qualidade das sugestões geradas pelo GitHub Copilot depende diretamente da clareza dos prompts fornecidos. Prompts bem elaborados ajudam a IA a entender melhor o contexto do problema, resultando em saídas mais úteis e precisas. Alguns benefícios: Maior Controle sobre as Respostas: Reduz ambiguidades e direciona a IA para produzir exatamente o que você precisa. Eficiência no Desenvolvimento: Menos ajustes manuais economizam tempo valioso. Versatilidade: Permite explorar diferentes abordagens para resolver problemas complexos. Por exemplo, ao criar uma API com FastAPI, um prompt detalhado pode gerar rotas completas com tratamento de erros: """ Crie uma rota FastAPI para listar cidades por país: - A rota deve ser '/cities/{country}'. - Aceite 'country' como string. - Retorne uma lista das cidades associadas ao país fornecido. - Trate erros caso o país não seja encontrado no dicionário. """ Resultado gerado pelo Copilot: @app.get("/cities/{country}") def list_cities(country: str): country = country.capitalize() country_cities = { "Brazil": ["São Paulo", "Rio de Janeiro", "Belo Horizonte"], "USA": ["New York", "Los Angeles", "Chicago"], "Japan": ["Tokyo", "Osaka", "Kyoto"] } if country not in country_cities: raise HTTPException(status_code=404, detail="Country not found") return {"cities": country_cities[country]} Durante esta sessão do GitHub Copilot Bootcamp Brasil, você aprenderá: Introdução ao GitHub Copilot e Engenharia de Prompts Como usar prompts eficazes para gerar código relevante. Configuração de Ambientes na Nuvem com GitHub Codespaces Criar ambientes rápidos e flexíveis na nuvem. Criação de APIs com FastAPI Desenvolver rotas robustas utilizando sugestões do Copilot. Automatização de Testes com pytest Criar testes automatizados para validar funcionalidades da API. Integração Contínua com GitHub Actions Configurar pipelines automatizados para rodar testes e builds. Conclusão A combinação entre o GitHub Copilot e a engenharia de prompts representa um salto significativo na forma como desenvolvemos software. Ferramentas como essas permitem não apenas acelerar tarefas repetitivas, mas também melhorar a qualidade do código produzido. Se você deseja aprender mais sobre essas técnicas, assista as gravações do GitHub Copilot Bootcamp disponíveis em português, comece a utilizar o GitHub Copilot gratuito e descubra como transformar sua maneira de programar utilizando inteligência artificial!
