Aprenda o método científico que devs experientes usam pra diagnosticar qualquer bug — isolando variáveis, formulando hipóteses e chegando à causa-raiz com clareza. Mesmo se você está começando.
●Sem spam. Você recebe um email quando as vagas abrirem.
A mensagem aparece, você lê três vezes, não formula nenhuma hipótese. Copia pro Google. Copia pro ChatGPT. Ainda sem evidência útil.
A variável de ambiente não foi isolada. Você não sabe o que mudou entre os ambientes — então não tem como testar uma hipótese.
A IA dá uma resposta confiante. Você aplica. Algo pior aparece. Aplica de novo. Loop infinito sem entender o que mudou — terceirizou o pensamento, não o problema.
Sem erro no console. Sem exception. A evidência aponta pra nada porque você não sabe o que observar primeiro.
Não é lista de comandos pra decorar. É o método científico aplicado ao debug — o mesmo raciocínio que devs experientes usam, sem perceber, toda vez que algo quebra. Funciona com ou sem IA — e fica muito melhor quando você sabe encaixá-la em cada etapa.
Como coletar dados antes de formular qualquer hipótese. Decodificar stack traces, logs e exceptions sem entrar em pânico.
Como transformar "não funciona" num problema testável. A qualidade da sua hipótese depende da qualidade da sua pergunta.
Como gerar hipóteses boas, ordenadas por custo de teste, e saber quando uma evidência descarta uma trilha.
Isolamento de ambiente (local vs prod), reprodução mínima e controle de variáveis. Sem isolamento, o teste não prova nada.
Como interpretar o resultado do teste. A evidência confirma, refuta ou é ambígua? Logs de sistema, containers, rede, banco.
Como documentar a solução de forma útil. IA como ferramenta de diagnóstico — e como evitar as armadilhas de pedir resposta sem evidência.
Bugs intermitentes, race conditions e timing issues. Como ampliar o aprendizado de um bug pra toda uma categoria de problemas.
Como encaixar IA em cada etapa do método sem terceirizar o raciocínio. A diferença entre usar IA pra gerar hipóteses e usá-la como oráculo.
Dev fullstack e administrador de sistemas que vive de resolver bugs dos outros. Opera infra de produção — Linux, Docker, Kubernetes, monitoramento — e atende múltiplos clientes simultaneamente. Quando o sistema de alguém cai às 2h da manhã, ele é quem atende.
Não aprendeu isso num bootcamp. Aprendeu aplicando método científico em produção — formulando hipóteses às 2h da manhã com o sistema do cliente fora do ar.
O passo-a-passo em formato de checklist pra você usar durante qualquer debug, sem depender de memória.
Templates testados em produção pra extrair hipóteses úteis de IA no contexto de debug. Não os prompts que viralizaram no Twitter.
Sessões ao vivo pra tirar dúvidas diretamente com João. Debug em tempo real, com casos reais.
Comunidade dos alunos. Para trocar, tirar dúvidas, e ter um lugar pra postar aquele bug que você não entende.
5–10 min cada. Densas, diretas, sem enrolação. Você termina em dias, não meses.
Comprou, é seu. Atualizações inclusas quando o conteúdo for revisado.
Sem spam. Um email quando as vagas abrirem — provavelmente com condição de lançamento.
●Sem spam. Sem número inventado de alunos. Sem depoimento fake.