9 min de leitura voltar

Can Machine Read? Yes! (part 1)

This is the first part of a series on how to teach the machine how to read!
readingleasson

Objetivos de Aprendizado

Oi, eu sou o Fernando e este material/curso/série foi feito pensando exatamente no que eu gostaria de ter dominado há uns anos atrás — e no que vejo fazer muita diferença hoje em dia nos projetos reais, nas entrevistas e na vida de times que entregam produto de verdade.

Ao final deste percurso, eu quero que você saia daqui se sentindo muito mais seguro e poderoso para lidar com TypeScript no nível sênior, escrever código limpo que escala e adotar práticas profissionais que realmente impressionam (e facilitam a vida) em empresas sérias.

O que pretendo dominar de forma prática e profunda no final dessa semana?:

Entender e aplicar com naturalidade os recursos mais poderosos do sistema de tipos:

Generics avançados (constraints, keyof, infer, distributive conditional types),

Conditional Types em profundidade (inferência condicional, tipos utilitários customizados, tipo “é isso ou aquilo”),

Mapped Types e Template Literal Types para criar tipos dinâmicos, transformações de objetos e utilitários extremamente expressivos.

Criação de tipos utilitários próprios que imitam os do próprio TypeScript (Partial, Required, Pick, Omit, etc.)

Princípios SOLID – vou aplicar, quebrar e consertar na prática Chega de ler teoria bonita. Eu quero viver cada letra no código que eu escrevo sozinho:

Single Responsibility: refatorar códigos meus antigos e ver onde a responsabilidade vaza

Open/Closed: criar sistemas extensíveis sem tocar no código existente

Liskov Substitution: caçar exemplos reais onde herança quebra o princípio (e eu já caí nisso)

Interface Segregation: aplicar em APIs e componentes React/Next.js que eu crio

Dependency Inversion: praticar injeção de dependência manual e testar com containers leves

github.com/fevunge/tache-cli

import { Command } from 'commander';
import { run } from './commands/run';
			

Gostou do artigo? Compartilhe

X LinkedIn Copiar Link