Vision: Do Repositório ao Curso Automático com Agentes e Cloud Code

Описание: Automação e design de cursos audiovisuais usando agentes, Cloud Code e GitHub

INTRODUÇÃO
Nei Maldaner, fundador da SISNEMA e INEMA e autor do canal, mostra ao vivo como transformou um repositório antigo em um curso profissional usando raspagem, agentes orquestradores, Cloud Code e GitHub. Vídeo prático, reflexivo e cheio de insights sobre engenharia de prompt, produção audiovisual e automação de conteúdo.

ASSUNTOS DO VÍDEO
Demonstração do fluxo: raspagem processamento organização
Consolidação de material (PDFs, ZIPs) e crítica humana
Uso do Manus, Cloud Code e orquestradores de agentes
Criação e publicação de repositório GitHub (VISION)
Problemas reais: limites de memória, tokens e otimização

FERRAMENTAS PRINCIPAIS
Manus: pre-processamento e geração de curso (36 arquivos, PDFs e ZIP)
Cloud Code Orquestrador: construção e automação do projeto
ChatGPT: avaliação crítica e refinamento de conteúdo
n8n integrações: automações para pipelines e distribuição

TIPOS DE GERAÇÃO
Texto Curso (PDF Markdown) Imagem Thumbnail Design Documento Estrutura de módulos Conteúdo consolidado Repositório Git

CUSTOS E RENTABILIDADE
Exemplo: 10.000 créditos gastos no pré-processamento (investimento em qualidade)
ROI: aceleração de produção, redução de horas humanas e reciclagem de conteúdo legado
Comparação: mais escalável e econômico que refazer conteúdo manualmente; ideal para cursos técnicos

AUTOMAÇÃO AVANÇADA
Técnicas: compactação de contexto, múltiplos agentes e orquestração de tarefas
APIs: GitHub API, Cloud Code endpoints e integrações com n8n CI
Estratégia: política de fontes permitidas ( arquivo, URLs) e método padronizado para repetibilidade

INSIGHTS RÁPIDOS
Mercado: demanda por fundamentos (engenharia de prompt) consumo de ferramentas pontuais
Tendência: modularizar em níveis (básico intermediário avançado) aumenta retenção
Dica prática: evite duplicatas em PDFs para reduzir custo de tokens
Métrica útil: medir créditos por módulo e tempo de processamento por versão

CTA FINAL
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Principais Pontos:

Fluxo completo: raspagem, processamento, crítica e publicação,Uso de agentes + Cloud Code para automatizar criação de cursos,Métrica prática: 10.000 créditos investidos no processamento inicial,Estrutura em níveis (básico, intermediário, avançado) para retenção,Integrações-chave: GitHub, n8n e APIs para automação contínua

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