Laboratórios práticos de GitHub Copilot

[!TIP] Baixe apenas o que você precisa: o catálogo de learner kits inclui um ZIP para cada uma das 21 variantes de exercício, com instruções, imagens, testes, dados sintéticos, licenças e verificações de integridade. Os guias de preparação reutilizam o kit do exercício associado em vez de duplicá-lo.

Use estes exercícios numerados para cenários profissionais específicos. Eles compartilham a abordagem orientada a evidências do repositório, mas não são aventuras de fantasia. As durações são estimativas de facilitação, não garantias medidas de conclusão.

[!IMPORTANT] Trabalhe em uma fixture copiada por vez. Mantenha arquivos temporários e caches na unidade de trabalho selecionada; não execute todas as compilações ou profilers em uma estação compartilhada. Comece pela configuração do ambiente.

Preparação

Laboratório	Resultado
Ambiente C#	Compatibilidade entre SDK e destino, uma compilação e descoberta real de testes
Ambiente Python	Interpretador, raiz de importação e testes isolados
Acesso ao Copilot	Evidências de conta, destino e solicitação inofensiva
Configuração do Spec Kit	Integração de skills com versão fixada sem sobrescrever trabalho existente
Configuração do SDK	Lógica offline separada de inferência autenticada

Fluxo principal

Escolha uma trilha de linguagem; não compile as cópias C# e Python simultaneamente.

Laboratório	C#	Python	Resultado
01	Contexto e interface	Exercício compartilhado	Papéis, harnesses, evidências e permissões
02	Analisar/documentar	Analisar/documentar	Integração fundamentada nas fontes
03	Desenvolver disponibilidade	Desenvolver disponibilidade	Disponibilidade de exemplares de livros de ponta a ponta
04	Testes xUnit	Testes pytest	Testes que detectam comportamento incorreto
05	Refatorar	Refatorar	Caracterização e preservação semântica

Engenharia e colaboração

Laboratório	Foco
06 - Protótipo de compras	PRD pequeno, domínio em centavos inteiros e verificações de interface acessível
07 - Duplicação	Mecanismos compartilhados versus regras de negócio distintas
08 - Funções grandes	Caminhos de erro, compensação de estoque e extração
09 - Condições complexas	Tabelas de decisão e limites de igualdade
10 - Análise de desempenho	Medições pequenas, escopo controlado, sem promessa de ganho de velocidade
11 - Issues	Da reprodução local à alteração revisada
12 - Remediação de segredos	Simulação que começa pela revogação, sem credenciais reais

Desenvolvimento orientado a especificações e personalização de agentes

Laboratório	Caso e stack
13 - Projeto novo	Contrato de assinaturas RSS; Node/TypeScript com adaptações para .NET/Python/Go
14 - Funcionalidade em projeto existente	Painel existente; metadados por proprietário e compatibilidade
15 - Personalização	Instruções, prompts, skills e transferências entre agentes
16 - Copilot SDK	Ferramenta de suporte somente leitura, contratos offline e inferência real opcional
17 - Modernização	Python de CSV para SQLite; reconciliação, proteção contra sobrescrita e reversão

Como escolher um caso de Spec Kit

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flowchart TD
    accTitle: Escolher um caso de desenvolvimento orientado a especificações
    accDescr: Diferencie um novo produto, uma nova funcionalidade em um produto existente e uma modernização técnica que preserva o comportamento dos consumidores.
    Start{"Já existe comportamento funcional?"}
    Start -->|Não| Greenfield["13: Especificar um pequeno produto novo"]
    Start -->|Sim| Change{"O que deve mudar?"}
    Change -->|Novo comportamento do usuário| Feature["14: Preservar a linha de base e adicionar uma funcionalidade"]
    Change -->|Limite técnico| Modernize["17: Preservar contratos e migrar dados"]
    Greenfield --> Evidence["Requisitos, implementação e verificações"]
    Feature --> Evidence
    Modernize --> Evidence

Legenda. Os losangos são decisões de escopo, os retângulos são caminhos de exercícios e as setas contínuas mostram o fluxo de seleção. Os rótulos diferenciam novo comportamento de alteração de armazenamento.

Explicação. Os três caminhos usam artefatos do Spec Kit, mas suas evidências iniciais e riscos de falha diferem. A modernização exige saída preservada, dados reconciliados e reversão, não apenas uma nova implementação.