Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Claude Code & Programowania Wspomaganego przez AI
- Czym jest Claude Code i czym różni się od tradycyjnych narzędzi AI
- Rola generatywnych agentów AI w inżynierii oprogramowania
- Wykorzystanie dużych promptów do budowania całych aplikacji
- Zrozumienie korzyści produktywnościowych z programowania wspomaganego przez AI
Praca AI & Produktywność w Inżynierii Oprogramowania
- Traktowanie Claude Code jako zespołu programistycznego AI
- Rozwiązywanie powszechnych obaw i nieporozumień dotyczących AI w inżynierii
- Zrozumienie ekonomii pracy AI
- Wykorzystanie wzorca Best-of-N do generowania wielu rozwiązań
- Wybór i dopracowanie optymalnych implementacji
Claude Code, Projektowanie i Jakość Kodu
- Ocena, czy AI może oceniać jakość kodu
- Stosowanie zasad projektowania oprogramowania z pomocą AI
- Wykorzystanie AI do eksploracji wymagań i przestrzeni rozwiązań
- Szybkie prototypowanie z wykorzystaniem konwersacyjnych przepływów projektowych
- Stosowanie ograniczeń i strukturalnych promptów w celu poprawy jakości wyników
Proces, Kontekst i Protokół Kontekstu Modelu (MCP)
- Znaczenie procesu i kontekstu w stosunku do surowego generowania kodu
- Globalny trwały kontekst z użyciem CLAUDE.md
- Strukturyzowanie reguł projektu, architektury i ograniczeń w plikach kontekstowych
- Wielokrotnie używany ukierunkowany kontekst poprzez polecenia Claude Code
- Nauka w kontekście poprzez uczenie Claude Code na przykładach
Automatyzacja & Dokumentacja z Claude Code
- Wykorzystanie Claude Code do generowania i utrzymywania dokumentacji
- Automatyzacja powtarzalnych zadań inżynierskich
- Tworzenie wielokrotnie używanych przepływów pracy sterowanych kontekstem i poleceniami
Kontrola Wersji & Równoległe Programowanie z Claude Code
- Integracja Claude Code z przepływami pracy opartymi na Git
- Wykorzystanie gałęzi i worktree Git z agentami AI
- Wykonywanie zadań Claude Code równolegle
- Koordynowanie wielu podagentów AI pracujących nad oddzielnymi funkcjami
- Bezpieczne zarządzanie równoległym rozwojem funkcji
Skalowanie Claude Code & Rozumowanie AI
- Pełnienie roli rąk, oczu i uszu Claude Code
- Zapewnienie, że Claude Code przegląda i sprawdza własną pracę
- Zarządzanie limitami tokenów i złożonością architektoniczną
- Projektowanie struktury projektu i nazewnictwa plików pod kątem skalowalności AI
- Utrzymanie długoterminowego zdrowia bazy kodu z pomocą AI
Wielomodalne Promptowanie & Programowanie Oparte na Procesach
- Naprawa procesu i kontekstu przed naprawą kodu
- Tłumaczenie nieformalnych danych wejściowych (notatki, szkice, specyfikacje) na kod produkcyjny
- Wykorzystanie wielomodalnych danych wejściowych do kierowania implementacją
- Tworzenie powtarzalnych procesów programistycznych wspomaganych przez AI
Projekt Końcowy: Definiowanie Własnego Procesu Claude Code
- Projektowanie osobistego lub zespołowego przepływu pracy z Claude Code
- Łączenie plików kontekstowych, poleceń, podagentów i promptów
- Tworzenie wielokrotnie używanych, skalowalnych procesów inżynierskich wspomaganych przez AI
Wymagania
- Zrozumienie zasad programowania oraz typowych przepływów pracy inżynierskiej.
- Doświadczenie w programowaniu w języku takim jak JavaScript, Python itp.
- Doświadczenie w korzystaniu z wiersza poleceń/terminala oraz znajomość przepływów pracy w Git.
Grupa docelowa
- Programiści, którzy chcą zintegrować sztuczną inteligencję ze swoim procesem programowania.
- Liderzy techniczni, którzy chcą poprawić produktywność zespołu za pomocą narzędzi AI.
- Inżynierowie DevOps i menedżerowie techniczni zainteresowani automatyzacją programowania wspomaganą przez AI.
Opinie uczestników (2)
Zdobyłem wiedzę na temat biblioteki Streamlit w Pythonie i na pewno spróbuję ją wykorzystać, aby ulepszyć aplikacje w moim zespole, które są tworzone w R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Szkolenie - GitHub Copilot for Developers
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Instruktor może dostosować poziom kursu podczas szkolenia do naszego zrozumienia tematu, dzięki czemu możemy zdobyć więcej przydatnej wiedzy, która dalej pomóc nam w wykorzystywaniu narzędzi w codziennej pracy.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Szkolenie - Intermediate GitHub Copilot
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję