Plan Szkolenia
Rozumienie narzędzi i pierwsza implementacja
Jak faktycznie działają narzędzia do kodowania z AI
Omawiane tematy:
• Rozumienie okien kontekstowych i ich ograniczeń
• Bezwymiarowość (statelessness) i sposób, w jaki modele AI zachowują informacje podczas sesji
• Przepływ pracy Planuj → Wykonaj → Przeglądaj
• Co narzędzia do kodowania z AI potrafią dobrze, a gdzie mają trudności
• Najlepsze praktyki współpracy z asystentami AI
Pejzaż kodowania z AI
Omawiane tematy:
• Przegląd bieżącego ekosystemu kodowania z AI
• Rozumienie różnic między narzędziami takimi jak Cursor, GitHub Copilot i Claude Code
• Wybór odpowiedniego modelu i narzędzia dla różnych zadań
• Zalety i ograniczenia różnych asystentów kodowania
• Praktyczne zalecenia dotyczące wdrażania narzędzi w zespołach developerskich
Anatomia promptu
Omawiane tematy:
• Kluczowe elementy skutecznego promptu
• Dostarczanie kontekstu i precyzyjne definiowanie zadania
• Specyfikacja formatu wyjściowego i ograniczeń
• Popularne ramy (frameworki) i szablony promptowania
• Techniki poprawy jakości i spójności promptów
Pierwszy kod: budowanie od zera
Omawiane tematy:
• Budowanie projektu z pustego folderu
• Tworzenie początkowej struktury aplikacji i szkieletu (scaffolding)
• Zarządzanie zależnościami i konfiguracją projektu
• Iteracyjna ulepszanie generowanego kodu
• Testowanie i doskonalenie końcowego rozwiązania
Istniejące bazy kodu, personalizacja i weryfikacja
Praca w bazie kodu
Omawiane tematy:
• Nawigowanie po i rozumienie obcej bazy kodu
• Pytanie i analiza istniejących projektów przy użyciu narzędzi AI
• Mapowanie struktury aplikacji i zależności
• Generowanie dokumentacji i podsumowań technicznych
• Przyspieszanie wdrażania (onboarding) w istniejących projektach
Zadania codzienne: naprawa, funkcje i testy
Omawiane tematy:
• Używanie narzędzi AI do badawania i naprawy błędów
• Implementacja nowych funkcji i ulepszeń
• Pisanie i ulepszanie automatycznych testów
• Walidacja generowanego kodu i zmian
• Zwiększanie produktywności w codziennych zadaniach developerskich
Personalizacja: czym jest
Omawiane tematy:
• Rozumienie reguł projektu i plików konfiguracyjnych
• Wprowadzenie do koncepcji AGENTS.md i pamięci projektu
• Kiedy i gdzie stosować mechanizmy personalizacji
• Najlepsze praktyki konfigurowania asystentów AI
• Przegląd zaawansowanych podejść implementacyjnych
Bariery, ryzyka i osąd
Omawiane tematy:
• Przeglądanie i walidacja kodu generowanego przez AI
• Rozumienie typowych trybów awarii i ograniczeń
• Rozpoznawanie ataków prompt injection i ryzyk bezpieczeństwa
• Określanie, jakie prace można delegować do AI
• Stosowanie ludzkiego osądu i utrzymywanie odpowiedzialności w rozwoju oprogramowania
Wymagania
Brak wymaganych wcześniej doświadczeń programistycznych lub z zakresu narzędzi AI.
Podstawowa znajomość kodu lub Gitu jest przydatna.
Wydane konto (Claude Code / Cursor / Copilot)
Grupa docelowa:
Osoby nowe w zakresie rozwoju oprogramowania wspomaganych przez AI, w tym osoby nieprogramujące i sporadycznie programujące, a także stanowiska techniczne powiązane z QA, danymi, produktami lub operacjami. Nie zakłada się posiadania tła programistycznego.
Opinie uczestników (2)
Rozważania na temat prywatności i polityki
Angelo Stefano Soglia - Parkino srl
Szkolenie - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
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