🚀 Scratch to Stack

https://scratchtostack.netlify.app/

Do zero à fluência nas tecnologias que movem o mercado.

Bem-vindo ao Scratch to Stack, um repositório open-source focado em criar trilhas de estudo curadas, modernas e pragmáticas para iniciantes e profissionais em transição de carreira.

O objetivo deste projeto não é listar tutoriais infinitos, mas sim criar um mapa direto e interativo com o que realmente importa no dia a dia da engenharia de software e inteligência artificial.

✨ Destaques do Projeto

• 100% Client-Side: Funciona direto no navegador (Single Page Application - SPA). Sem necessidade de backend para acompanhar os estudos.
• Persistência Local: O seu progresso de estudo é salvo automaticamente no localStorage do navegador. Você pode fechar a página hoje e continuar amanhã do mesmo ponto.
• Design Minimalista & Dark Mode: A interface possui suporte nativo a Light Theme e um confortável Dark Theme (inspirado no Anthropic Claude) para não cansar a visão durante horas de leitura.
• Teoria + Prática: Cada trilha acompanha um "Guia Teórico" focado nos fundamentos daquela disciplina antes de partir para as aulas.

🧠 Trilha Atual: Modern AI Engineering (GenAI & LLMs)

A Engenharia de Inteligência Artificial mudou. O AI Engineer Moderno precisa saber orquestrar modelos fundacionais (LLMs), integrar bancos de dados vetoriais e criar Agentes Autônomos.

Nossa trilha interativa de AI Engineering cobre:

• Fundamentos & APIs: Python, FastAPI, Pydantic.
• Engenharia de Prompts: CoT, ReAct, Interação com LLMs.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Embeddings, Vector Databases, Chunking.
• Orquestração: LangChain e LlamaIndex.
• Agentic AI: Tool Calling e fluxos Multi-Agentes com CrewAI/LangGraph.
• LLMOps: Deploy, LangSmith, RAGAS e vLLM.

🛠️ Como usar este repositório?

1. Acesse diretamente o site do projeto pelo GitHub Pages (Se configurado).
2. Ou, faça o clone do repositório para rodar localmente:

   git clone [https://github.com/jsaraivx/scratch-to-stack.git](https://github.com/jsaraivx/scratch-to-stack.git)

3. Abra o arquivo index.html no seu navegador favorito.
4. Navegue pelas abas, leia os Guias e marque as aulas como concluídas!

🗺️ Próximas Trilhas (Roadmap)

O Scratch to Stack está em constante evolução. Em breve, adicionaremos novas rotas de aprendizado interativas:

• Data Engineering (Pipeline, Airflow, dbt, Cloud)
• Python para Análise de Dados
• Backend Development (Go / Node.js)

👨‍💻 Autor & Manutenção

Este projeto é idealizado e mantido por João Saraiva (@jsaraivx).

🤝 Contribua!

Acha que faltou um link importante? Viu uma aula melhor sobre RAG? Quer ajudar a desenhar a trilha de Engenharia de Dados?

Pull Requests são extremamente bem-vindos! Sinta-se livre para abrir issues sugerindo melhorias na interface, no conteúdo teórico ou na curadoria dos vídeos.