AIOS | Grade Curricular Pedagógica

Informações do Curso

Formato	Cohort ao vivo
Duração	16h (encontros) + 16h (PS) = 32h
Semanas	4 semanas
Módulos	4
Encontros	8 oficiais (E1-E8)
Pronto Socorro	8 sessões (PS1-PS8)
Max por aula	2 horas
Idioma	pt-BR

Instrutor

José Amorim

Criador do AIOS-FULLSTACK. Opera no Nível 5 (Squads). Ensina a pensar com IA, não apenas usar ferramentas.

Persona	MMOS (jose_amorim)
Fidelidade	≥90%
Arquétipo	O TRADUTOR APAIXONADO

Assinatura de Voz

Entusiasmo intelectual + Intimidade imediata + Metáforas visuais obsessivas

Frameworks Pedagógicos

Principal

Backward Design

Estilo

Prático (mão na massa)

Referência

Masterclass

Foco Bloom's

Apply (50%)

Promessa de Marketing

"Nós não prometemos que você vai ganhar dinheiro.

Nós prometemos que em 4 semanas você vai ter:
• Domínio de Claude Code
• Portfólio provando suas habilidades
• O conhecimento que empresas estão pagando R$5-15k pra ter

O resto é execução sua."

Versão Verificável (Sintaxe IEM)

Ao final do cohort, o aluno terá CONSTRUÍDO um PORTFÓLIO NO GITHUB demonstrando DOMÍNIO de Claude Code + AIOS + PRD + Subagentes em 4 SEMANAS

Componentes

Verbo	construído
Evidência	Portfólio no GitHub com projetos funcionais
Tempo	4 semanas
Tipo	Artefato

Critérios de Verificação

Repo GitHub existe
CLAUDE.md configurado
Pelo menos 1 projeto criado
PRD.md presente
Evidência de subagentes

Teste do Arbitro Neutro

"O aluno tem GitHub com projetos demonstrando Claude Code + AIOS + PRD + Subagentes?" → Verificável por qualquer pessoa: Link existe? Arquivos existem? Sim/Não.

Arquétipos Primários

Duck Stacker

Dor: Não sabe programar mas quer construir

Meta: Autonomia para criar MVPs

Empreendedor

Dor: Dependência de devs, alto custo

Meta: Reduzir time-to-market

Criativo

Dor: Tarefas repetitivas consomem tempo

Meta: Automatizar e escalar output

Em Transicao

Dor: Não sabe por onde começar

Meta: Skill set atualizado

Demografia

Idade	25-45 anos
Local	Brasil (pt-BR)
Nível técnico	Básico a intermediário

NAO e para

• Devs seniors que já dominam Claude Code
• Quem quer só teoria sem mão na massa
• Quem não tem tempo para 4 encontros/semana

Pré-requisitos

Obrigatórios

Computador (Mac/Windows/Linux)
Conta no Claude (claude.ai)
Vontade de aprender construindo

Transformação Geral

ANTES

Usa ChatGPT avulso
Copia prompts prontos
1 chat por vez
Perde contexto sempre
É USUÁRIO

→

DEPOIS

Claude Code como cockpit
Cria sistemas próprios
Múltiplos agentes paralelos
PRD como memória
COMANDA

SEMANA 1 | NÍVEL 1

CLAUDE CODE - O Cockpit

4h total | 2 encontros × 2h | 2 PS × 2h

▼

ANTES

Usa ChatGPT avulso, copia prompts prontos. É usuário.

→

DEPOIS

Claude Code como cockpit, workflow profissional. É piloto.

E1 | Setup & Fundamentos

120 min Bloom: Apply

O setup que 95% ignora. Interface completa. CLAUDE.md.

Objetivos de Aprendizagem

Executar o setup completo de Claude Code
Identificar todas as partes da interface
Criar arquivo CLAUDE.md configurado
Organizar estrutura de pastas

Entregavel

Ambiente Claude Code configurado
Verificação: Screenshot do terminal funcionando

E2 | Vibe Coding Export

120 min Bloom: Apply

Como trazer qualquer projeto de Bolt/v0/Lovable para Claude Code.

Objetivos de Aprendizagem

Exportar projeto de Bolt/v0/Lovable
Usar Git como ponte entre plataformas
Configurar Claude Code como cérebro central
Aplicar workflow profissional de importação

Entregavel

Projeto importado e funcionando no Claude Code
Verificação: Link GitHub + screenshot do projeto

Pronto Socorro

PS1	Dúvidas de Setup	Debugging de instalação, problemas de ambiente	120 min
PS2	Dúvidas de Export	Problemas de importação, Git, estrutura	120 min

SEMANA 2 | NÍVEL 2

AIOS - A Filosofia

4h total | 2 encontros × 2h | 2 PS × 2h

▼

ANTES

Faz tudo manualmente, 1 chat por vez. É piloto.

→

DEPOIS

Orquestra agentes, delega execução. É CEO.

E3 | A Filosofia AIOS

120 min Bloom: Understand

Vibe CEO'ing. Two-phase approach. 8 princípios.

Objetivos de Aprendizagem

Explicar a mentalidade CEO'ing
Aplicar two-phase approach para economia de tokens
Demonstrar por que contexto limpo = resultado 10x
Listar os 8 princípios do AIOS

Entregavel

Lista de tarefas mapeadas para delegação
Verificação: Documento com 5+ tarefas categorizadas

E4 | A Estrutura AIOS

120 min Bloom: Understand

Anatomia do .aios-core/. Agentes. Expansion Packs.

Objetivos de Aprendizagem

Navegar a estrutura completa do .aios-core/
Identificar agentes especializados (PM, Dev, Architect, QA, SM)
Explicar como agents, tasks, templates e workflows se conectam
Explorar Expansion Packs disponíveis

Entregavel

Mapa mental do sistema AIOS
Verificação: Diagrama mostrando conexões

Pronto Socorro

PS3	Dúvidas de Filosofia	Clarificação de conceitos, mentalidade	120 min
PS4	Dúvidas de Estrutura	Navegação, agentes, expansion packs	120 min

SEMANA 3 | NÍVEL 3

PRD - A Alma do Projeto

4h total | 2 encontros × 2h | 2 PS × 2h

▼

ANTES

Perde contexto sempre, não sabe começar. Tem "ideias".

→

DEPOIS

PRD como memória persistente, blueprint claro. Tem blueprints.

E5 | Por Que PRD E a Alma

120 min Bloom: Understand

A cadeia. PRD bom vs ruim. Erros fatais.

Objetivos de Aprendizagem

Explicar a cadeia PRD → Architecture → Stories → Code
Comparar características de PRD bom vs PRD ruim
Identificar por que IA precisa de PRD
Listar erros que matam projetos antes de começar

Entregavel

Análise de PRD (bom vs ruim)
Verificação: Documento com 5+ diferenças

E6 | PRD - Mao na Massa

120 min Bloom: Apply

Template. PM Agent. Elicitation. Sharding.

Objetivos de Aprendizagem

Usar template AIOS para criar PRD
Operar PM Agent para gerar PRD do brief
Aplicar Elicitation para refinar requisitos
Executar Sharding para quebrar PRD em contextos

Entregavel

PRD completo do projeto pessoal
Verificação: Arquivo PRD.md no repositório

Pronto Socorro

PS5	Dúvidas de PRD	Revisão de PRDs, clarificação de requisitos	120 min
PS6	Refinamento de PRD	Elicitation individual, sharding	120 min

SEMANA 4 | NÍVEL 4-5

SUBAGENTES - A Fabrica

4h total | 2 encontros × 2h | 2 PS × 2h

▼

ANTES

1 chat por vez, executa tudo. Tem assistente.

→

DEPOIS

Múltiplos agentes paralelos, orquestra. Tem equipe.

E7 | Subagentes - Conceito

120 min Bloom: Apply

Task Tool. Tipos de subagentes. Paralelismo.

Objetivos de Aprendizagem

Explicar o funcionamento do Task Tool
Diferenciar subagent types (Bash, Explore, Plan, general-purpose)
Identificar quando usar paralelismo vs sequencial
Implementar background execution

Entregavel

Demonstração de subagentes funcionando
Verificação: Video/screenshot de execução paralela

E8 | A Fabrica - Projeto Final

120 min Bloom: Create

Squad patterns. Integração total. Sistema completo.

Objetivos de Aprendizagem

Implementar squad patterns funcionais
Integrar Claude Code + AIOS + PRD + Subagentes
Demonstrar sistema completo em ação
Apresentar projeto final

Entregavel

Projeto completo funcionando com squad
Verificação: Demo ao vivo OU vídeo de 5min

Pronto Socorro

PS7	Debugging de Subagentes	Problemas de execução, paralelismo	120 min
PS8	Finalização de Projetos	Últimos ajustes, preparação para demo	120 min

O que e o IEM?

O IEM e a metrica que responde: "O curso realmente entrega o que promete?" Ele cruza a taxa de sucesso dos alunos (quem entregou o portfolio) com a taxa de retencao (quem nao pediu reembolso), gerando um numero unico e auditavel.

Formula

$$IEM = \frac{S_{kpi}}{A_{70}} \times \left(1 - \frac{R}{N_{total}}\right) \times 100$$

Taxa de sucesso academico × Taxa de retencao comercial × 100

Glossario de Variaveis

Fontes de Dados

N_total

Total de Matriculados

Numero total de alunos que compraram o curso, independente de frequencia ou reembolso.

Fonte: Hotmart / PagTrust / Stripe

Reembolsos

Alunos que pediram reembolso dentro do prazo de garantia. Meta: no maximo 7% de N_total.

Fonte: Hotmart / PagTrust / Stripe

A₇₀

Alunos Ativos (70%+ presenca)

Alunos que participaram de pelo menos 6 dos 8 encontros. Representa engajamento real.

Fonte: Lista de presenca (Zoom / plataforma)

S_kpi

Sucesso no KPI

Alunos que entregaram o portfolio funcional no GitHub com evidencia de Claude Code + AIOS + PRD + Subagentes.

Fonte: Revisao manual de repos GitHub

Metas

Criterios de Sucesso

IEM Minimo

≥30%

Didatico

Engajamento

≥60%

6+ de 8 encontros

Reembolso

≤7%

maximo

Escala

Classificacao IEM

Faixa	Nome	Acao
< 5%	Falacioso	PARAR - Repensar metodo
5-15%	Delirante	Revisao maior necessaria
15-30%	Funcional	Otimizar didatica
30-40%	Didatico	SUCESSO - Escalar
> 40%	Axiomatico	EXCEPCIONAL - Documentar

Referencia

Simulacao: Cenario Ideal com 50 Alunos

N_total

matriculados

R (reembolsos)

4% — abaixo de 7%

A₇₀

64% com 6+/8 encontros

S_kpi

portfolios entregues

IEM Final

33%

Didatico — Sucesso

Calculo passo a passo

$$IEM = \frac{11}{32} \times \left(1 - \frac{2}{50}\right) \times 100 = 0{,}344 \times 0{,}96 \times 100 = \textbf{33\%}$$

Pos-Lancamento

Metricas Reais (preencher apos 30 dias)

N_total — Total Matriculados

Fonte: Hotmart / PagTrust / Stripe

R — Reembolsos

Meta: ≤7% de N_total

A₇₀ — Alunos Ativos (6+/8)

Fonte: Lista de presenca

S_kpi — Portfolios Entregues

Fonte: Revisao de repos GitHub

IEM Calculado

--%

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Conteúdo

Todos os módulos têm objetivos
Cada aula tem entregável definido
Checkpoints por semana configurados
Projeto final especificado

Promessa Verificável

Promessa segue sintaxe IEM
Teste do Árbitro Neutro passou
MRV é atingível por 40%+
Sistema de verificação definido

IEM

Fontes de dados mapeadas
Metas definidas
Processo de coleta pós-lançamento

Recursos

Ferramentas listadas
Templates prontos para alunos
Ambiente de teste configurado

Informações do Curso

Formato	Cohort ao vivo
Duração	16h (encontros) + 16h (PS) = 32h
Semanas	4 semanas
Módulos	4
Encontros	8 oficiais (E1-E8) — Quartas-feiras
PS1	Sextas-feiras (3 tracks simultâneos)
PS2	Terças-feiras (3 tracks simultâneos)
Max por aula	2 horas
Idioma	pt-BR
Tracks PS	Fundamental \| Tech \| Business

Instrutor Principal

Alan Nicolas

Criador da Academia Lendária. Opera com 141 agents em produção. Ensina a construir fábricas de IA, não apenas usar ferramentas.

Persona	MMOS (alan_nicolas)
Fidelidade	≥90%
Arquétipo	O ENGENHEIRO LENDÁRIO

Assinatura de Voz

Clareza técnica + Intensidade de execução + Metáforas industriais (fábrica, pipeline, motor)

Agenda Semanal

Quarta-feira

Encontro Principal

Alan Nicolas — Todos os alunos

Sexta-feira

PS1 — 3 Tracks

Fundamental | Tech | Business

Terça-feira

PS2 — 3 Tracks

Fundamental | Tech | Business

Frameworks Pedagógicos

Principal

Backward Design

Estilo

Prático (mão na massa)

Referência

Masterclass

Foco Bloom's

Apply (50%)

Promessa de Marketing

"Você já sabe usar IA. Aqui você aprende a CONSTRUIR sistemas de IA.

Em 4 semanas você vai ter:
• Sistema AIOS funcional com agents, workflows e quality gates
• Deploy profissional em produção com CI/CD
• Capacidade de orquestrar 141 agents simultaneamente

Não é curso de prompt. É engenharia de sistemas de IA."

Versão Verificável (Sintaxe IEM)

Ao final do cohort, o aluno terá DEPLOYADO um SISTEMA AIOS FUNCIONAL com agents, workflows e quality gates ACESSÍVEL VIA URL PÚBLICA em 4 SEMANAS

Componentes

Verbo	deployado
Evidência	Sistema AIOS funcional acessível via URL pública
Tempo	4 semanas
Tipo	Artefato

Critérios de Verificação

URL pública retorna 200
Sistema tem mínimo 3 agents funcionais
1 workflow executa end-to-end
Quality gates bloqueiam erros
Supabase com RLS configurado
CI/CD pipeline verde

Teste do Árbitro Neutro

"O aluno tem URL pública com sistema AIOS que contém agents, workflow e quality gates?" → Verificável por qualquer pessoa: URL existe? Agents respondem? Pipeline verde? Sim/Não.

Arquétipos Primários

Dev Profissional

Dor: Usa IA de forma fragmentada, sem orquestração

Meta: Orquestrar AI agents em produção com arquitetura real

Vibe CEO

Dor: Gasta tempo operando, quer delegar para IA

Meta: Time de IA autônomo rodando operações em escala

Autodidata Avançado

Dor: Aprendeu sozinho, falta framework e metodologia

Meta: Sistema profissional deployado em produção

Graduado Fundamental

Dor: Domina o básico (Claude Code + AIOS + PRD), quer escalar

Meta: Deploy com 141 agents, workflows e quality gates

Demografia

Idade	25-45 anos
Local	Brasil (pt-BR)
Nível técnico	Intermediário a avançado

NÃO é para

• Iniciantes que nunca usaram Claude Code (devem fazer o Fundamental primeiro)
• Quem quer copy-paste sem entender a arquitetura
• Quem não tem disponibilidade para 2 encontros/semana + PS
• Quem quer só teoria sem mão na massa

Pré-requisitos

Obrigatórios

Completou AIOS Fundamental OU demonstra domínio de Claude Code + AIOS
Computador (Mac/Windows/Linux)
Conta no Claude (claude.ai)
Git instalado e configurado

Transformação Geral

ANTES

Usa agents isolados
Tasks manuais, sem validação
Sem estrutura, improvisa
Deploy manual (reza e publica)
É OPERADOR

→

DEPOIS

Orquestra squads de 141 agents
Quality gates bloqueiam erros automaticamente
Arquitetura AIOS profissional
CI/CD com rollback automático
É ARQUITETO

Filosofia Central

Um currículo, três velocidades. Todo mundo chega no mesmo destino — mas pelo caminho que faz sentido pro seu momento.

Os encontros principais (Quartas) são para todos. As sessões de Pronto Socorro (Sexta + Terça) se dividem em 3 tracks especializados, cada um com professor e suporte dedicados.

Track Técnico

Acelerador

Para quem já programa e quer acelerar a implementação de IA em projetos reais.

Programação	Já programa em qualquer linguagem
GitHub	Repositório ativo com commits recentes
Ferramentas	Domina Git, terminal, APIs
Objetivo	Ir além do básico, construir sistemas

Equipe

Professor: Talles Sousa

Suporte: Adavio Tittoni

Entrega Final

CI/CD Automatizado
Testes Implementados
Documentação Técnica Completa
→ Projeto Production-Ready

Critérios de Entrada

Score > 70% no assessment técnico
GitHub com commits nos últimos 3 meses
Projeto funcional para migrar/evoluir

Track Business

Aplicação

Para quem tem negócio ativo e quer aplicar IA para gerar ROI real.

Negócio	Empresa ativa, faturando ou com clientes
Foco	Resultado de negócio, não código
Time	Pode ter dev no time ou terceirizar
Mentalidade	ROI > Tecnologia

Equipe

Professor: José Amorim

Suporte: Gabriel Fofonka

Entrega Final

Feature IA Implementada
Processo Documentado
Plano de Expansão
→ ROI Mensurável

Critérios de Entrada

Negócio ativo comprovado
Caso de uso claro para aplicação de IA
Objetivo de ROI definido (métrica específica)

Track Fundamentos

Base Sólida

Para quem está começando e precisa de fundação sólida com mais suporte.

Nível	Iniciante em programação
Background	Não-técnico querendo aprender
Suporte	Mais repetição e acompanhamento
Ritmo	Mais lento, mais mão na massa

Equipe

Professor: Klaus Deor

Suporte: Lucas Charão

Suporte: João Lozano

Entrega Final

Mesmo Projeto Core
Checkpoints Intermediários (3/3)
Documentação Simplificada
→ Base Sólida Para Evoluir

Critérios de Entrada

Score < 50% no assessment técnico
Auto-seleção (prefere mais suporte)
Compromisso com horas extras de estudo

Suporte Extra

Mentoria Individual Sessões de Dúvidas Material Complementar Comunidade de Apoio

Matriz de Alocação

Score Técnico	Negócio Ativo	Track Recomendado
> 70%	Sim ou Não	Técnico
50-70%	Sim	Business
50-70%	Não	Fundamentos ou Técnico (escolha)
< 50%	Sim	Business ou Fundamentos (escolha)
< 50%	Não	Fundamentos

Mobilidade Entre Tracks

Ninguém fica preso. O sistema é flexível — mas com critérios claros.

Transição	Quando	Processo
→ Fund → Técnico	Após semana 4	Avaliação do professor + desejo do aluno
→ Técnico → Business	Qualquer momento	Participação como ouvinte nas sessões
→ Business → Técnico	Após semana 4	Verificação de skills desenvolvidos

Métricas de Sucesso por Track

Track Técnico

Cobertura Testes	> 60%
Pipeline CI/CD	Funcional
Documentação	Completa
Code Review	Aprovado

Track Business

Feature IA	Em produção
ROI Documentado	Positivo
Processo Auto.	≥ 1
Plano Expansão	Aprovado

Track Fundamentos

Checkpoints	3/3 concluídos
Projeto Final	Funcional
Documentação	Simplificada
Evolução Técnica	Mensurável

Assessment Técnico — Estrutura

Programação

Lógica básica
Estruturas de dados
Funções e módulos
Debug básico

Ferramentas

Git/GitHub
Terminal/CLI
IDE básica
Documentação

APIs

REST básico
JSON handling
Autenticação
Rate limits

IA Básico

Prompts
Tokens
Modelos
Casos de uso

SEMANA 1 | FUNDAMENTOS

Cases + Estrutura

4h total | 2 encontros × 2h | 2 PS × 2h

▼

ANTES

Sabe usar IA mas não sabe CONSTRUIR sistemas. Vê ferramentas, não arquitetura.

→

DEPOIS

Vê o destino completo. Tem projeto estruturado com config.yaml funcional. Vê arquitetura.

E1 | Cases Reais - Sistemas em Produção

120 min Bloom: Understand + Apply

Primeiro você vê funcionando. Depois você aprende como.

Objetivos de Aprendizagem

Identificar os componentes do pipeline MMOS e descrever o fluxo de 6 fases
Analisar o output do Creator-OS e mapear os elementos pedagógicos
Comparar a estrutura de 3+ expansion packs e identificar padrões comuns
Executar setup completo do ambiente de desenvolvimento
Clonar e configurar repositório base do cohort

Entregavel

Setup ambiente + repo clonado + 1 agent command executado com sucesso
Verificação: Screenshot do terminal com output de agent command

Rubrica

PASS Ambiente funcional + repo clonado + executou *help de 1 agent
WARNING Ambiente funcional mas não executou agent command
FAIL Setup incompleto ou repo não clona

E2 | A Planta do Sistema - Estrutura que Escala

120 min Bloom: Apply + Analyze

Arquiteto desenha antes de construir. Engenheiro pensa antes de codar.

Objetivos de Aprendizagem

Configurar arquivo config.yaml funcional com parâmetros reais
Implementar estrutura de projeto seguindo separação framework vs código
Analisar modelo semântico de relacionamento entre entidades AIOS
Criar sistema de design tokens para consistência visual
Diagnosticar erros de configuração comuns e corrigi-los

Entregavel

1 estrutura completa de projeto AIOS + config.yaml funcional
Verificação: config.yaml válido + diretórios corretos + YAML lint passa

Rubrica

PASS Estrutura completa + config.yaml sem erros + entende separação framework/projeto
WARNING Estrutura parcial ou config.yaml com warnings
FAIL Sem config.yaml ou estrutura errada

Pronto Socorro

PS1	Dúvidas de Setup	Debugging de instalação, problemas de ambiente, Git	120 min
PS2	Dúvidas de Estrutura	Configuração, YAML, diretórios, troubleshooting	120 min

SEMANA 2 | BUILDING BLOCKS

Tasks + Agents

4h total | 2 encontros × 2h | 2 PS × 2h

▼

ANTES

Sabe o que é AIOS mas não sabe criar peças. Vê a planta, não construiu nada.

→

DEPOIS

Criou task com validação + agent com persona. Tem peças funcionais testadas.

E3 | Tasks + Quality Gates - O Filtro Profissional

120 min Bloom: Apply + Create

Amador entrega. Profissional valida antes de entregar.

Objetivos de Aprendizagem

Criar task funcional com YAML frontmatter e elicitation obrigatória
Implementar quality gates em 3 camadas (pre-commit, PR automation, human review)
Desenvolver checklist executável que bloqueia erros automaticamente
Executar task com elicit:true e validar interação antes de processar
Integrar validação no pipeline de desenvolvimento

Entregavel

1 Task funcional com elicitation + 1 Checklist que bloqueia erros reais
Verificação: Task executa com elicit:true + Checklist bloqueia caso de teste

Rubrica

PASS Task executa com elicitation + Checklist bloqueia pelo menos 1 cenário de erro real
WARNING Task funciona mas sem elicitation OU Checklist não bloqueia
FAIL Task não executa ou YAML inválido

E4 | Criando Agents - De Usuário para Arquiteto

120 min Bloom: Apply + Create

Você não USA agents. Você CRIA. Quem domina isso projeta times inteiros de IA.

Objetivos de Aprendizagem

Criar agent completo com persona, commands e dependencies
Configurar fluxo de ativação de 10 passos (Load → HALT → Process → Execute → Exit)
Implementar bindings entre agent e tasks específicas
Testar agent em cenário real e validar consistência de persona
Comparar trade-offs entre agents core e agents customizados

Entregavel

1 Agent funcional com persona, commands e dependencies
Verificação: Agent ativa com greeting + responde 2+ commands + persona consistente

Rubrica

PASS Agent ativa com greeting personalizado + 3+ commands funcionais + dependencies carregam + persona consistente
WARNING Agent ativa mas com 1-2 commands ou dependencies parciais
FAIL Agent não ativa ou YAML com erros de sintaxe

Pronto Socorro

PS3	Dúvidas de Tasks	Quality gates, elicitation, YAML debugging	120 min
PS4	Dúvidas de Agents	Persona, commands, activation flow, troubleshooting	120 min

SEMANA 3 | COMPOSIÇÃO

Workflows + Squads

4h total | 2 encontros × 2h | 2 PS × 2h

▼

ANTES

Tem peças individuais (tasks, agents). Não sabe orquestrar em conjunto.

→

DEPOIS

Orquestra agents em workflows. Compõe squads com execução paralela. Tem fábrica.

E5 | Workflows - A Planta da Fábrica

120 min Bloom: Apply + Create

Workflow é a planta da fábrica. Desenha uma vez, executa infinitas vezes.

Objetivos de Aprendizagem

Criar workflow customizado com 3+ phases e checkpoints
Implementar routing inteligente (greenfield vs brownfield)
Configurar handoffs entre agents com deliverables claros
Executar workflow end-to-end com validação em cada fase
Diagnosticar falhas de workflow e implementar recovery

Entregavel

1 Workflow funcional com 3+ phases e checkpoints
Verificação: Workflow executa end-to-end + checkpoints validam + handoffs limpos

Rubrica

PASS Workflow com 3+ phases + checkpoints funcionais + handoffs claros + executa end-to-end
WARNING Workflow funciona mas sem checkpoints ou com handoffs vagos
FAIL Workflow não executa ou phases desconectadas

E6 | Squads Avançados - Times de IA

120 min Bloom: Apply + Create + Evaluate

Um squad é um time. Você é o técnico. Curator lidera. Specialists executam.

Objetivos de Aprendizagem

Criar squad funcional com Curator + 2 Specialists
Implementar parallel execution com Promise.allSettled() para fault tolerance
Configurar handoff protocol (from → to → deliverable → checkpoint)
Avaliar trade-offs entre distribuição local vs remota vs marketplace
Validar squad com JSON Schema (*validate-squad --strict)

Entregavel

1 Squad com Curator + 2 Specialists + Workflow de coordenação
Verificação: Squad coordena tarefa real + specialists executam em paralelo + resultado consolidado

Rubrica

PASS Squad com Curator + 2 Specialists + parallel execution funcional + resultado consolidado
WARNING Squad funciona mas sem paralelismo ou com 1 specialist apenas
FAIL Squad não coordena ou agents não se comunicam

Pronto Socorro

PS5	Dúvidas de Workflows	Phases, checkpoints, routing, debugging	120 min
PS6	Dúvidas de Squads	Curator/Specialist, parallel execution, handoffs	120 min

SEMANA 4 | PRODUÇÃO

Escala + Deploy

4h total | 2 encontros × 2h | 2 PS × 2h

▼

ANTES

Tem sistema local. Funciona na máquina. Não está no ar. É engenheiro.

→

DEPOIS

Sistema em produção. URL pública. Pipeline verde. Quality gates passando. É arquiteto.

E7 | Escala Massiva - 141 Agents

120 min Bloom: Apply + Analyze

141 agents trabalhando pra você. Enquanto você dorme, a fábrica roda.

Objetivos de Aprendizagem

Configurar setup multi-terminal com 4 agents simultâneos
Implementar parallel execution com concurrency control
Executar ETL parallel collection e comparar performance serial vs paralelo
Monitorar execução em tempo real via event system
Diagnosticar gargalos de performance na operação paralela

Entregavel

Setup multi-terminal funcional + execução paralela documentada
Verificação: 3+ terminais operando + output documentado em docs/logs/ + evidência de paralelismo

Rubrica

PASS 3+ terminais simultâneos + workflow distribuído executa + output documentado + paralelismo comprovado
WARNING Multi-terminal funciona mas sem documentação ou paralelismo parcial
FAIL Não consegue operar mais de 1 terminal

E8 | Deploy Profissional - Do Código ao Ar

120 min Bloom: Apply + Create

No ar. Funcionando. Profissional. Pipeline configurado. Quality gates passando.

Objetivos de Aprendizagem

Implementar RLS no Supabase com 2 patterns (owner-based + role-based)
Configurar CI/CD pipeline com GitHub Actions e auto-rollback
Deployar projeto completo no Vercel com quality gates
Validar segurança com audit task automatizada
Demonstrar sistema funcional em produção via URL pública

Entregavel

Projeto completo deployado com Supabase seguro (RLS) + CI/CD funcionando
Verificação: URL pública retorna 200 + RLS ativo + pipeline verde + rollback testado

Rubrica

PASS URL pública funcional + RLS com 2 patterns + CI/CD pipeline verde + rollback testado
WARNING Deploy funciona mas sem RLS ou CI/CD parcial
FAIL Projeto não faz deploy ou URL não responde

Pronto Socorro

PS7	Dúvidas de Escala	Multi-terminal, paralelismo, performance	120 min
PS8	Finalização de Projetos	Deploy, RLS, CI/CD, últimos ajustes	120 min

O que é o IEM?

O IEM é a métrica que responde: "O curso realmente entrega o que promete?" Ele cruza a taxa de sucesso dos alunos (quem deployou o sistema) com a taxa de retenção (quem não pediu reembolso), gerando um número único e auditável.

Fórmula

IEM = (S_kpi / A₇₀) × (1 - R / N_total) × 100

Taxa de sucesso acadêmico × Taxa de retenção comercial × 100

Glossário de Variáveis

N_total

Total de Matriculados

Número total de alunos que compraram o curso.

Fonte: Hotmart / PagTrust / Stripe

Reembolsos

Alunos que pediram reembolso. Meta: máximo 7% de N_total.

Fonte: Hotmart / PagTrust / Stripe

A₇₀

Alunos Ativos (70%+)

Alunos com 6+ de 8 encontros. Engajamento real.

Fonte: Lista de presença

S_kpi

Sucesso no KPI

Alunos que deployaram sistema AIOS funcional via URL pública.

Fonte: Revisão manual de URLs + repos GitHub

Metas e Classificação

Critérios de Sucesso

IEM Mínimo	≥30% Didático
Engajamento	≥60% (6+ de 8 encontros)
Reembolso	≤7% máximo

Classificação IEM

< 5%	Falacioso PARAR
5-15%	Delirante Revisão
15-30%	Funcional Otimizar
30-40%	Didático SUCESSO
> 40%	Axiomático EXCEPCIONAL

Simulação: Cenário Ideal com 30 Alunos

N_total

matriculados

R (reembolsos)

3.3% — abaixo de 7%

A₇₀

67% com 6+/8

S_kpi

sistemas deployados

IEM Final

33.8%

Didático — Sucesso

Cálculo passo a passo

IEM = (7 / 20) × (1 - 1 / 30) × 100 = 0,35 × 0,967 × 100 = 33.8%

Validação completa

Executar method-efficacy-validation.md
Referência: expansion-packs/creator-os/checklists/method-efficacy-validation.md

Conteúdo

Todos os módulos têm objetivos com verbos de Bloom
Cada aula tem entregável definido com verificação
Rubricas de avaliação por entregável (PASS/WARNING/FAIL)
Checkpoints por semana configurados (PS sessions)
Projeto final especificado (E8 deploy)

Promessa Verificável (IEM Parte 1)

1.1 Sintaxe: VERBO + EVIDÊNCIA + TEMPO
1.2 Teste do Árbitro Neutro passou
1.3 Tipo de evidência: Artefato (URL pública)
1.4 MRV calibrado (sistema mínimo no ar — atingível por 40%+)
1.5 Infraestrutura de verificação definida

Preparação IEM (IEM Parte 2)

2.1 Fontes de dados mapeadas (Ntotal, R, A70, Skpi)
2.2 Metas definidas (IEM ≥30%, Engajamento ≥60%, Reembolso ≤7%)

ICP

Arquétipos definidos (DV, VC, AA, GF)
Anti-personas definidas
Pré-requisitos listados (obrigatórios + recomendados)
Demografia mapeada

Recursos

Ferramentas listadas
Templates prontos para alunos
Ambiente de teste configurado

Validação Pós-Lançamento (IEM Parte 3)

3.1 Dados coletados (Ntotal, R, A70, Skpi)
3.2 IEM calculado
3.3 Classificação definida e ações tomadas

1. Visao Geral

Informações do Curso

Instrutor

José Amorim

Assinatura de Voz

Frameworks Pedagógicos

Principal

Estilo

Referência

Foco Bloom's

2. Promessa Verificavel (IEM)

Promessa de Marketing

Versão Verificável (Sintaxe IEM)

Componentes

Critérios de Verificação

Teste do Arbitro Neutro

3. Publico-Alvo (ICP)

Arquétipos Primários

Duck Stacker

Empreendedor

Criativo

Em Transicao

Demografia

NAO e para

Pré-requisitos

Obrigatórios

Recomendados

4. Estrutura - O Iceberg

Transformação Geral

ANTES

DEPOIS

CLAUDE CODE - O Cockpit

ANTES

DEPOIS

E1 | Setup & Fundamentos

Objetivos de Aprendizagem

Entregavel

E2 | Vibe Coding Export

Objetivos de Aprendizagem

Entregavel

Pronto Socorro

AIOS - A Filosofia

ANTES

DEPOIS

E3 | A Filosofia AIOS

Objetivos de Aprendizagem

Entregavel

E4 | A Estrutura AIOS

Objetivos de Aprendizagem

Entregavel

Pronto Socorro

PRD - A Alma do Projeto

ANTES

DEPOIS

E5 | Por Que PRD E a Alma

Objetivos de Aprendizagem

Entregavel

E6 | PRD - Mao na Massa

Objetivos de Aprendizagem

Entregavel

Pronto Socorro

SUBAGENTES - A Fabrica

ANTES

DEPOIS

E7 | Subagentes - Conceito

Objetivos de Aprendizagem

Entregavel

E8 | A Fabrica - Projeto Final

Objetivos de Aprendizagem

Entregavel

Pronto Socorro

Metas de Eficacia (IEM) Indice de Eficacia Mensuravel

IEM Minimo

Engajamento

Reembolso

Checklist Pre-Lancamento

Conteúdo

Promessa Verificável

IEM

Recursos