Resumo

Concluído

Neste módulo, você:

• Criei uma definição funcional de IA agentica no SDLC e aprendi como os agentes diferem dos assistentes.

• Aprendi como os agentes aparecem no GitHub como colaboradores através de branches, pull requests, execuções de workflow e reviews.

• Pratiquei o plano → agir → avaliar o ciclo de vida como modelo central para a execução e iteração do agente.

• Aprendi como o GitHub serve como sistema de registos e plano de controlo, usando controlos como conjuntos de regras/proteção de ramos, verificações obrigatórias, revisões obrigatórias, CODEOWNERS e ambientes (quando configurados).

• Identificou riscos comuns e anti-padrões, e aprendeu como a rastreabilidade, juntamente com um modelo de revisão baseado em contribuintes, ajuda a avaliar o trabalho dos agentes de forma fiável.

Mais informações

Para uma leitura mais aprofundada, utilize a documentação oficial do GitHub sobre:

• Revisão de um pull request criado pelo GitHub Copilot

• Criação de conjuntos de regras para um repositório e Sobre ramos protegidos (regras de proteção de ramos)

• Sobre os proprietários do código (CODEOWNERS)

• Use GITHUB_TOKEN para autenticação em fluxos de trabalho

• A carregar um ficheiro SARIF para GitHub (digitalização de código)

• Sobre a proteção contra o empurrar (varredura secreta)

• Registo de auditoria para uma empresa (a disponibilidade depende da configuração da organização/empresa)