Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Claude Code & inżynierii oprogramowania wspieranej przez AI

  • Czym jest Claude Code i czym różni się od tradycyjnych narzędzi AI
  • Rola agentów generatywnego AI w inżynierii oprogramowania
  • Wykorzystanie długich promptów do budowania całych aplikacji
  • Zrozumienie wzrostu produktywności dzięki rozwojowi wspieranemu przez AI

Praca z AI & produktywność inżynierii oprogramowania

  • Traktowanie Claude Code jako zespołu programistycznego AI
  • Rozwiązywanie typowych lęków i nieporozumień dotyczących AI w inżynierii
  • Zrozumienie ekonomiki pracy z użyciem AI
  • Wykorzystanie wzorca "Best-of-N" do generowania wielu rozwiązań
  • Wybieranie i doskonalenie optymalnych implementacji

Claude Code, projektowanie i jakość kodu

  • Ocenianie, czy AI jest w stanie ocenić jakość kodu
  • Stosowanie zasad projektowania oprogramowania z pomocą AI
  • Wykorzystanie AI do eksploracji wymagań i przestrzeni rozwiązań
  • Szybkie prototypowanie za pomocą konwersacyjnych workflow projektowych
  • Zastosowanie ograniczeń i ustrukturyzowanych promptów w celu poprawy jakości wyniku

Proces, kontekst i Protocol Kontekstu Modelu (MCP)

  • Znaczenie procesu i kontekstu ponad samym generowaniem kodu
  • Trwały globalny kontekst za pomocą pliku CLAUDE.md
  • Strukturyzowanie zasad projektu, architektury i ograniczeń w plikach kontekstowych
  • Powtarzalny, ukierunkowany kontekst dzięki poleceniom Claude Code
  • Nauka w kontekście poprzez uczenie Claude Code na przykładach

Automatyzacja & dokumentacja z użyciem Claude Code

  • Wykorzystanie Claude Code do generowania i utrzymywania dokumentacji
  • Automatyzacja powtarzalnych zadań inżynieryjnych
  • Tworzenie powtarzalnych workflow napędzanych kontekstem i poleceniami

Kontrola wersji & równoległy rozwój z użyciem Claude Code

  • Integracja Claude Code z workflow opartymi na Git
  • Wykorzystanie gałęzi Git i worktree z agentami AI
  • Uruchamianie zadań Claude Code równolegle
  • Koordynacja działania wielu pod-agentów AI nad osobnymi funkcjami
  • Bezpieczne zarządzanie równoległym rozwojem funkcji

Skalowanie Claude Code & wnioskowanie AI

  • Działanie jako ręce, oczy i uszy Claude Code
  • Zapewnienie, że Claude Code przegląda i weryfikuje własną pracę
  • Zarządzanie limitami tokenów oraz złożonością architektoniczną
  • Projektowanie struktury projektu i nazewnictwa plików pod kątem skalowalności AI
  • Pomaganie AI w utrzymaniu zdrowia bazy kodu na długą metę

Promptowanie multimodalne & rozwój napędzany procesem

  • Poprawa procesu i kontekstu przed poprawą kodu
  • Tłumaczenie nieformalnych wpisów (notatki, szkice, specyfikacje) na kod produkcyjny
  • Wykorzystanie danych wejściowych multimodalnych do kierowania implementacją
  • Tworzenie powtarzalnych procesów deweloperskich wspieranych przez AI

Praca końcowa: Definiowanie procesu Claude Code

  • Projektowanie osobistego lub zespołowego workflow Claude Code
  • Kombinowanie plików kontekstowych, poleceń, pod-agentów i promptów
  • Tworzenie powtarzalnego, skalowalnego procesu inżynieryjnego wspieranego przez AI

Wymagania

  • Zrozumienie zasad rozwoju oprogramowania oraz typowych procesów inżynieryjnych.
  • Doświadczenie w pracy z językiem programowania, takim jak JavaScript, Python itp.
  • Doświadczenie w korzystaniu z linii poleceń / terminala oraz znajomość workflow opartych na Git.

Grupa docelowa

  • Programiści dążący do integracji AI ze swoimi procesami deweloperskimi.
  • Liderzy zespołów technicznych chcący zwiększyć efektywność inżynieryjną za pomocą narzędzi AI.
  • Inżynierowie DevOps oraz menedżerowie inżynierii zainteresowani automatyzacją programowania wspieraną przez AI.
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie