Aprenda a tornar o trabalho com IA mais previsível por meio de contexto focado, prompts verificáveis e escolha consciente de modelos.
- Para quem é: pessoas desenvolvedoras que já usam GitHub Copilot Chat e conhecem Git, pull requests, VS Code e fundamentos de TypeScript/React.
- O que você vai aprender: como controlar o contexto, experimentar técnicas de prompt, comparar modelos e revisar resultados antes da entrega.
- O que você vai construir: um autocomplete acessível para as tags da página Upload da Luma Gallery, acompanhado das evidências que justificam cada decisão.
- Pré-requisitos:
- GitHub Copilot Fundamentals
- GitHub Copilot Personalization
- Licença ativa do GitHub Copilot e permissão para criar um Codespace
- Duração: 2 horas em ritmo facilitado ou de 2 a 2,5 horas em autoestudo. A extensão opcional leva de 30 a 45 minutos com o ambiente preparado; reserve até 60 minutos para autenticação e políticas.
Você já deve conhecer Ask, Plan e Agent, além de instructions, skills e custom agents. Este exercício não repete a criação desses recursos: ele os aplica em um processo de engenharia baseado em evidências.
Neste exercício, você vai:
- Escolher conscientemente entre comandos, participantes, referências e modos do Chat.
- Comparar contexto insuficiente, excessivo e mínimo suficiente.
- Separar instruções estáveis do contexto específico da tarefa.
- Avaliar prompts no-shot, com exemplos e step-back.
- Selecionar um modelo com base em evidências e implementar uma melhoria.
- Revisar a mudança, abrir um pull request e tomar a decisão final como responsável humano.
Quando Copilot Spaces, GitHub MCP e Copilot coding agent estiverem habilitados pela conta ou organização, uma atividade adicional conecta os três recursos:
- Curar um Space para revisar a feature e o pull request.
- Usar o GitHub MCP para criar uma issue pequena de hardening.
- Atribuir a issue ao coding agent, inspecionar a sessão e revisar o pull request gerado.
Esses recursos dependem de licença e políticas organizacionais. A indisponibilidade deles não impede a conclusão do exercício principal.
Note
A extensão só começa depois que o workflow publicar a revisão final. O facilitador decide se a turma seguirá a atividade completa, apenas os recursos disponíveis ou um walkthrough identificado como simulação.
Copie o exercício para sua conta e aguarde cerca de 20 segundos enquanto a primeira lição é preparada. Depois, atualize a página.
Está com problemas?
- Use sua conta pessoal ou uma organização na qual você possa criar repositórios e Codespaces.
- Repositórios públicos não consomem minutos privados de GitHub Actions.
- Se a primeira lição não aparecer, confira a aba Actions e atualize esta página.
- Antes do workshop, confirme que o GitHub Copilot Chat funciona no Codespace. O seletor de modelos, Spaces, GitHub MCP e coding agent são verificados separadamente e possuem alternativas conduzidas pelo facilitador.
Parte da aplicação foi adaptada de ps-copilot-sandbox/copilot-intermediate-gallery-repo, sob licença MIT.