Plan Szkolenia
Czteropoziomowa warstwa personalizacji
Poziom 1 | Wie – Reguły i AGENTS.md
Poruszane tematy:
• Definiowanie konwencji projektowych i standardów programowania
• Dokumentowanie architektury i ograniczeń technicznych
• Tworzenie neutralnych przewodników po projekcie dla narzędzi
• Zapewnienie spójności między zespołami deweloperskimi a narzędziami AI
Poziom 2 | Potrafi – Umiejętności
Poruszane tematy:
• Tworzenie wielokrotnego użytku jednostek specjalistycznej wiedzy
• Ładowanie informacji kontekstowych tylko wtedy, gdy są potrzebne
• Zmniejszanie rozmiaru kontekstu przy jednoczesnym poprawianiu wydajności zadań
• Budowanie bibliotek wielokrotnego przepływu pracy i wiedzy
Poziom 3 | Dotyka – MCP
Poruszane tematy:
• Łączenie narzędzi AI z systemami zewnętrznymi i usługami
• Dostęp do repozytoriów, baz danych i źródeł dokumentacji
• Rozszerzanie możliwości asystentów AI do programowania
• Wdrażanie bezpiecznych integracji i kontroli sprawowania
Poziom 4 | Działa – Agenci
Poruszane tematy:
• Zrozumienie autonomicznych agentów AI i ich możliwości
• Autonomiczne czytanie, pisanie, testowanie i poprawianie kodu
• Zarządzanie przepływami pracy ukierunkowanymi na cele oraz zadaniami delegowanymi
• Ustalanie mechanizmów nadzoru i kontroli ludzkiej dla systemów agencji
Dzień 1 | Delegacja i Rozszerzanie Narzędzi
Moduł 1 | Od Asystenta do Agenta
Poruszane tematy:
• Zrozumienie różnic między asystentami AI a autonomicznymi agentami
• Wskaźnikowe uzupełnianie kodu w przeciwieństwie do delegowania agentom
• Jak przepływy pracy agencji zmieniają sposób strukturyzowania zadań deweloperskich
• Identyfikacja zadań odpowiednich do delegowania agentom
• Najlepsze praktyki współpracy z autonomicznymi systemami AI
Moduł 2 | Delegacje Działające Bez Nadzoru i Pętli
Poruszane tematy:
• Pisanie skutecznych instrukcji dla agentów AI
• Zapewnienie odpowiedniego kontekstu i wymagań biznesowych
• Definiowanie ograniczeń i granic wykonania
• Ustalanie jasnych kryteriów akceptacji i mierników sukcesu
• Minimalizacja interwencji ludzkiej przy jednoczesnym utrzymaniu jakości
• Jak budować Pętle
Moduł 3 | Warstwa Personalizacji i Gdzie Co Się Nadaje
Poruszane tematy:
• Zrozumienie czteropoziomowej warstwy personalizacji
• Używanie Reguł i AGENTS.md do definiowania konwencji projektowych
• Określanie, które mechanizmy personalizacji są odpowiednie w różnych sytuacjach
• Efektywne zarządzanie kontekstem między narzędziami a projektami
• Tworzenie spójnych środowisk deweloperskich wspomaganych AI
Moduł 4 | Umiejętności i Sub-Agenty
Poruszane tematy:
• Tworzenie wielokrotnego przepływu pracy dla typowych zadań i procesów
• Pakowanie specjalistycznej wiedzy do ponownego wykorzystania
• Zrozumienie roli sub-agentów i izolowanych kontekstów
• Delegowanie ograniczonych zadań do wyspecjalizowanych agentów
‡ Poprawa efektywności poprzez modułowe przepływy pracy AI
Dzień 2 | Łączenie Narzędzi, Równoległość i Sprawowanie
Moduł 5 | MCP: Połącz i Zbuduj
Poruszane tematy:
• Zrozumienie zasad Protokołu Kontekstu Modelowego (MCP)
• Łączenie narzędzi AI z systemami zewnętrznymi i usługami
• Integracja przeglądarek, baz danych, repozytoriów i źródeł dokumentacji
• Tworzenie własnego serwera MCP
• Zarządzanie kontrolą dostępu a rozważaniami bezpieczeństwa
Moduł 6 | Dyscyplinowany Przepływ Pracy Agencji
Poruszane tematy:
• Ustalanie powtarzalnego procesu deweloperskiego wspieranego AI
• Burzenie mózgów i planowanie z agentami AI
• Współtworzenie i wdrażanie rozwiązań w trybie kolaboratywnym
• Testowanie i walidacja wygenerowanych wyników
• Przegląd i finalizacja dostarczonych rezultatów z odpowiednimi krokami weryfikacji
• Jak ustawiać cele
Moduł 7 | Praca Równoległa
Poruszane tematy:
• Uruchamianie wielu agentów AI jednocześnie
• Praca z izolowanymi gałęziami i drzewami roboczymi Git-a
• Koordinowanie działań deweloperskich między przepływami równoległymi
• Łączenie i weryfikacja rezultatów z wielu agentów
• Poprawa produktywności poprzez strategie wykonania równoległego
Moduł 8: Ryzyka, Przegląd i Sprawowanie
Poruszane tematy:
• Ewaluacja i weryfikacja zewnętrznych Umiejętności i serwerów MCP
• Zrozumienie ryzyk związanych z bezpieczeństwem i kontrolą
• Zarządzanie uprawnieniami i prawami dostępu
• Ochrona wrażliwych danych i własności intelektualnej
• Ustalanie procesów przeglądowych i praktyk zapewniania jakości
Moduł 9 | Wdrożenia AI w Inżynierii Oprogramowania: Przykłady Zastosowań i Dalsze Kierunki
Poruszane tematy:
• Jak organizacje integrują AI z Cyklem Życia Oprogramowania (SDLC)
• Przykłady praktyczne i implementacyjne z różnych branż
• Typowe podejścia do wdrożeń AI: indywidualne, zespołowe oraz umożliwiające całościową organizację
‡ Typowe przypadki użycia na całym cyklu SDLC:
• Zbieranie wymagań i dokumentacja
• Generowanie kodu i prototypowanie
• Testowanie i zapewnianie jakości
• Przegląd kodu i refaktoryzacja
• Dokumentacja i zarządzanie wiedzą
• DevOps i zarządzanie incydentami
‡ Modele sprawowania, polityki oraz rozważania bezpieczeństwa
• Pomiar produktywności i zwrotu z inwestycji (ROI) wspomaganej AI deweloperskiej
• Budowanie wewnętrznej mapy drogowej wdrożeń AI
• Ustalanie praktycznych kolejnych kroków dla uczestników i ich zespołów
Interaktywne Warsztaty Dyskusyjne
• Aktualne wyzwania w ramach zespołów deweloperskich uczestników
• Identyfikacja przypadków użycia o wysokiej wartości dla natychmiastowego wdrożenia
‡ Ryzyka, blokery oraz aspekty organizacyjne
‡ Stworzenie wstępnej mapy działania integracji AI.
Wymagania
Doświadczenie zawodowe w programowaniu, zaawansowana obsługa terminala oraz wiedza na temat Git-a. Regularne używanie narzędzia AI do programowania lub ukończenie kursu Podstawy.
Grupa docelowa
Programiści korzystający już z narzędzi AI, kierownicy techniczni odpowiedzialni za wdrożenia zespołowe oraz inżynierowie platformowi lub DevOps budujący Umiejętności i serwery MCP.
Opinie uczestników (2)
Nauka, jak używać podpowiedzi dla Claude i wykorzystywać go do przetwarzania wszystkich dostępnych danych.
Mike Hartleroad - Furniture Row
Szkolenie - Claude AI for Data Analysis and Business Intelligence
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
jak angażować się w środowisko pakietu Office i konfigurować powtarzalne zadania
Matthew Wallace - Group CBS
Szkolenie - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję