Programação com IA - Aula 4.1 - Crie um Projeto Python Completo com GitHub Spec Kit!

Quer aprender a usar a Inteligência Artificial para planejar e construir um aplicativo completo do zero? Neste tutorial, mostro o passo a passo de como utilizar o GitHub Spec Kit, em conjunto com as IAs Gemini e Qwen, para criar um sistema de controle de finanças pessoais. Desde a definição das regras do projeto até a codificação e execução, você verá como ferramentas de IA podem organizar e acelerar seu desenvolvimento, criando uma estrutura de projeto robusta e organizada. Vamos explorar diferentes abordagens e colocar a mão na massa! 🔗 *Recursos Mencionados:* * *Instalador do Spec-Kit (MCP):* https://github.com/ssmvictor/InstalarMCP * *Prompts IA studio:* https://aistudio.google.com/app/prompts?state=%7B%22ids%22:%5B%2219Hx24Rf-GAmhFZ3MxL3tpCQVRCPwry2O%22%5D,%22action%22:%22open%22,%22userId%22:%22117638679265731426669%22,%22resourceKeys%22:%7B%7D%7D&usp=sharing * *Prompts IA Manus:* https://manus.im/share/nXHYtrIhGEa1OvmdJNs8PL?replay=1 * *Código-fonte final do projeto:* https://drive.google.com/drive/folders/1nLhz3llb_D8ANsUGUcCH4hNhM46CBvrE?usp=sharing * *link para usar Manus AI:* https://manus.im/invitation/LOUWSPO7VI7JW *🕒 TIMELINE:* - 00:00 - Introdução às ferramentas de programação com Inteligência Artificial. - 00:15 - Apresentação do GitHub Spec Kit: ideal para iniciar novos projetos (greenfield). - 00:24 - O que é OpenSpec: Foco em gerenciar mudanças em códigos existentes (brownfield-first). - 00:32 - Análise do Traycer AI: Ferramenta paga com verificação de segurança e IA própria. - 01:13 - Conhecendo o BMAD: Uma metodologia complexa que simula uma equipe ágil com agentes de IA. - 01:45 - Taskmaster AI: Ferramenta para dividir um plano de projeto em tarefas menores. - 02:06 - Demonstração prática: Usando o GitHub Spec Kit e a IA Gemini para criar um sistema de finanças. - 03:26 - Comandos essenciais do Spec Kit: `constitution`, `specify` e `plan`. - 03:51 - Geração dos prompts iniciais para cada etapa com a IA Gemini. - 04:45 - Refinando os prompts com a IA Manus para obter melhores resultados. - 05:20 - Aprimorando os prompts com sugestões, incluindo uma seção de documentação. - 05:40 - Trocando o framework de Flask para FastAPI e atualizando os prompts. - 06:10 - Consolidando todos os prompts em um único arquivo Markdown. - 06:44 - Por que o formato Markdown é ideal para interagir com a IA. - 07:18 - Passo a passo: Instalação do GitHub Spec Kit no ambiente de desenvolvimento. - 08:03 - Download e preparação dos arquivos do projeto para instalação. - 08:25 - Execução do instalador e configuração da CLI para interagir com as IAs Gemini e Qwen. - 09:11 - Iniciando o projeto com o Spec Kit e criação automática da estrutura de pastas. - 09:46 - Execução do comando `constitution` para estabelecer as bases do projeto. - 10:20 - Execução do comando `specify` para detalhar as funcionalidades. - 10:50 - A IA identifica uma ambiguidade e solicita esclarecimento sobre a exclusão de categorias. - 11:20 - Após o esclarecimento, a IA finaliza a especificação e cria arquivos de versão. - 11:50 - Execução do comando `plan` para gerar o plano de implementação. - 12:20 - A IA detalha o plano e cria os arquivos de arquitetura do sistema. - 12:50 - Usando o comando `tasks` para dividir o plano em tarefas concretas. - 13:20 - Geração do arquivo `tasks.md` com a organização do desenvolvimento em fases. - 13:50 - Início da fase de implementação com o comando `implement`. - 14:20 - Como o Spec Kit atualiza o arquivo `tasks.md` marcando as tarefas concluídas. - 14:50 - Lidando com um problema comum: IAs gratuitas que travam e como reiniciar o processo. - 15:20 - Executando o comando `implement` novamente após reiniciar a IA. - 15:50 - Solucionando um novo travamento da IA reiniciando o terminal. - 16:20 - Sucesso na execução do `implement Phase 1`. - 16:50 - A importância de uma estrutura de projeto organizada para evitar alucinações da IA. - 17:20 - Solicitando à IA a criação da documentação do projeto (README.md). - 17:50 - A IA gera a documentação inicial em inglês. - 18:20 - Traduzindo a documentação para o português do Brasil. - 19:00 - Novo travamento da IA durante a execução de testes automatizados. - 19:30 - Reiniciando a IA e repetindo o pedido de tradução. - 20:00 - Tradução do README concluída com sucesso. - 20:30 - Executando a aplicação final com o comando `uvicorn`. - 21:00 - Demonstração da aplicação web funcional: adicionando transações e categorias. - 21:30 - Resultado final: um aplicativo funcional criado inteiramente com ferramentas de IA gratuitas. - 22:00 - Encerramento e chamada para ação. ✅ Gostou do vídeo? Deixe seu like e inscreva-se no canal para mais tutoriais sobre programação e inteligência artificial! #InteligenciaArtificial #Programacao #GitHub #Gemini #DesenvolvimentoDeSoftware #Python #FastAPI #AIAssistant