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🤖 Explicar com IA

Primeiros passos com o 4Geeks AI Studio: Do console ao primeiro deploy

Visão geral

O 4Geeks AI Studio oferece acesso a uma equipe de desenvolvimento aumentada por IA, alimentada pelo 4Geeks AI Factory — uma infraestrutura proprietária que orquestra os LLMs mais poderosos do mundo (Claude 4.5, GPT-5, Gemini 3 Pro e DeepSeek) para escrever, testar e refatorar código até 5 vezes mais rápido que um desenvolvedor padrão.

Neste tutorial, você vai:

  • Criar sua conta no 4Geeks AI Studio
  • Navegar pelo painel do console
  • Configurar seu primeiro projeto e definir limites de tokens
  • Enviar sua primeira tarefa de IA
  • Monitorar resultados em tempo real

Pré-requisitos

  • Uma conta 4Geeks (inscreva-se em console.4geeks.io)
  • Um repositório de código (GitHub, GitLab ou Bitbucket)
  • Conhecimento básico de fluxos de trabalho de desenvolvimento de software

Passo 1: Criar sua conta

  1. Acesse console.4geeks.io/ai-studio
  2. Clique em “Get Started”
  3. Preencha as informações da sua empresa e selecione seu plano:
  4. AI Solo ($1.950/mês) — Ideal para desenvolvimento de MVP
  5. AI Starter ($3.450/mês) — Ideal para escalar produtos
  6. AI Pro ($5.900/mês) — Ideal para cargas de trabalho empresariais
  7. Complete o processo de integração e verifique seu e-mail

Passo 2: Explorar o painel do console

Após fazer login, você verá o painel do AI Studio com as seguintes seções:

Seção Descrição
Projects Lista de todos os seus projetos ativos com IA
Token Usage Medidor de consumo em tempo real com controles de limite
AI Tasks Fila de tarefas enviadas e seus status
Team Seu arquiteto sênior designado e gerentes de projeto
Billing Detalhes da assinatura, faturas e histórico de consumo de tokens

Passo 3: Criar seu primeiro projeto

  1. Clique em “New Project” no painel
  2. Insira os detalhes do seu projeto:
  3. Project Name: Um nome descritivo para sua iniciativa
  4. Repository URL: Link para seu repositório GitHub/GitLab/Bitbucket
  5. Tech Stack: Selecione os principais linguagens e frameworks
  6. Description: Breve resumo do que você deseja construir
  7. Clique em “Create Project”

Seu arquiteto sênior será designado em até 24 horas e começará a mapear sua base de código para Injeção de Contexto Inteligente.

Passo 4: Configurar limites de tokens

Um dos recursos principais do AI Studio é a Proteção de Limite Rígido — você controla exatamente quanto gasta em computação de IA.

  1. Navegue até as configurações do seu projeto
  2. Vá para “Token Configuration”
  3. Defina seu limite mensal de tokens (ex: $150/mês)
  4. Escolha sua preferência de alerta:
  5. Pause — As tarefas de IA param quando o limite é atingido
  6. Alert — Você recebe uma notificação, mas as tarefas continuam
  7. Clique em “Save”

Dica: Comece com um limite conservador e aumente conforme você entende os padrões de consumo de tokens do seu projeto.

Passo 5: Enviar sua primeira tarefa de IA

Uma Tarefa de IA é uma unidade de trabalho atômica e testável — como um Pull Request, um endpoint de API específico, um componente de UI ou uma correção de bug. Não é um épico inteiro do projeto.

  1. Vá para a aba “AI Tasks” do seu projeto
  2. Clique em “New Task”
  3. Preencha os detalhes da tarefa:
  4. Title: Descrição clara e específica (ex: “Criar endpoint de autenticação de usuário”)
  5. Type: Feature, Bug Fix, Refactor ou Test
  6. Priority: Low, Medium, High ou Critical
  7. Description: Requisitos detalhados, critérios de aceitação e qualquer contexto relevante
  8. Anexe quaisquer arquivos, designs ou especificações de API relevantes
  9. Clique em “Submit Task”

Passo 6: Monitorar o progresso

Seu arquiteto sênior irá:

  1. Revisar a tarefa e escrever prompts otimizados
  2. Injetar o contexto correto do projeto no AI Factory
  3. Gerar código usando o LLM mais adequado
  4. Executar QA automatizado e barreiras de segurança
  5. Revisar e aprovar o resultado
  6. Enviar um Pull Request para seu repositório

Você pode acompanhar o progresso em tempo real no painel AI Tasks, que mostra:

  • Status da tarefa (Pending, In Progress, Under Review, Completed)
  • Consumo de tokens por tarefa
  • Estimativas de tempo e tempo real de conclusão
  • Links de PR e comentários de revisão de código

Passo 7: Revisar e fazer merge

Quando uma tarefa é concluída:

  1. Você receberá uma notificação (e-mail ou Slack, com base nas suas preferências)
  2. Revise o Pull Request no seu repositório
  3. O código já passou por:
  4. Verificações automatizadas de vulnerabilidades
  5. Testes unitários impulsionados por IA
  6. Revisão humana pelo seu arquiteto sênior
  7. Adicione comentários adicionais, se necessário
  8. Faça merge do PR quando estiver satisfeito

Melhores práticas

Escrever tarefas de IA eficazes

  • Seja específico: Em vez de “Construir o backend,” escreva “Criar endpoint REST POST /api/users com validação de email e hash de senha”
  • Inclua critérios de aceitação: Defina o que significa “concluído”
  • Forneça contexto: Link para designs, documentos de API ou PRs relacionados
  • Comece pequeno: Comece com tarefas bem definidas para calibrar expectativas

Gerenciar o orçamento de tokens

  • Monitore o painel Real-Time Token Audit diariamente
  • Use as análises LiteLLM para identificar quais recursos consomem mais tokens
  • Defina limites em nível de projeto para evitar cobranças inesperadas
  • Revise o relatório mensal de tokens para otimizar futuras tarefas

Trabalhar com seu arquiteto sênior

  • Agende um encontro semanal para alinhar prioridades
  • Forneça feedback sobre qualidade de código e decisões arquiteturais
  • Compartilhe seus padrões de código e convenções de nomenclatura desde o início
  • Use o chat integrado para perguntas rápidas e esclarecimentos

Próximos passos

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