Návrh Školení
Úvod do Claude Code & vývoje softwaru podporovaného AI
- Co je Claude Code a jak se liší od tradičních nástrojů AI.
- Role generativních agentů AI v softwarovém inženýrství.
- Použití velkých příkazů k vytváření celých aplikací.
- Pochopení zisku produktivity díky vývoji podporovanému AI.
Práce AI a produktivita softwarového inženýrství
- Představování Claude Code jako týmu vývoje podporovaného AI.
- Řešení běžných obav a mylných představ o AI ve vývoji.
- Pochopení ekonomiky práce AI.
- Využití vzoru Best-of-N pro generování více řešení.
- Vybrání a rafinace optimálních implementací.
Claude Code, design a kvalita kódu
- Posouzení schopnosti AI hodnotit kvalitu kódu.
- Aplikace principů softwarového designu s pomocí AI.
- Použití AI pro průzkum požadavků a prostorů řešení.
- Rychlé prototypování s konverzačními pracovními postupy designu.
- Aplikace omezujících podmínek a strukturovaných příkazů pro zlepšení kvality výstupu.
Proces, kontext a protokol kontextu modelu (MCP)
- Důležitost procesu a kontextu nad generováním samotného kódu.
- Globální trvalý kontext pomocí CLAUDE.md.
- Strukturování pravidel, architektury a omezujících podmínek projektů v souborech kontextu.
- Opakovatelný cílený kontext prostřednictvím příkazů Claude Code.
- Učení v kontextu tím, že Claude Code učíte příklady.
Automatizace & dokumentace s Claude Code
- Použití Claude Code k generování a údržbě dokumentace.
- Automatizace opakujících se inženýrských úkolů.
- Vytváření opakovatelných pracovních postupů řízených kontextem a příkazy.
Správa verzí & paralelní vývoj s Claude Code
- Integrace Claude Code do pracovních postupů s Gitem.
- Použití větví a pracovních stromů Gitu s AI agenty.
- Spouštění úkolů Claude Code ve více vláknách současně.
- Koordinace více podagentů AI na samostatných funkcích.
- Bezpečné spravování paralelního vývoje funkcí.
Měřítkovitost Claude Code & rozumová práce AI
- Působení jako ruce, oči a uši Claude Code.
- Zajištění, že Claude Code kontrolovala a zkontrolovala svou práci.
- Správa omezení tokenu a architektonické složitosti.
- Návrh struktury projektu a pojmenování souborů pro škálovatelnost AI.
- Udržování dlouhodobého zdraví kódu s podporou AI.
Multimodální příkazy & procesu řízený vývoj
- Oprava procesu a kontextu před opravou kódu.
- Překlad neformálních vstupů (poznámky, návrhy, specifikace) do produkčního kódu.
- Použití multimodálních vstupů k řízení implementace.
- Vytváření opakovatelných procesů vývoje podporovaných AI.
Závěrečný projekt: Definování vašeho procesu Claude Code
- Návrh osobního nebo týmového pracovního postupu s Claude Code.
- Kombinace souborů kontextu, příkazů, podagentů a příkazů.
- Vytváření opakovatelného, škálovatelného procesu vývoje podporovaného AI.
Požadavky
- Pochopení principů softwarového vývoje a běžných inženýrských pracovních postupů.
- Zkušenosti s programovacím jazykem, jako je JavaScript, Python atd.
- Zkušenosti s používáním příkazového řádku/terminálu a pracovními postupy s Gitem.
Účastníci
- Softwaroví vývojáři, kteří chtějí integrovat AI do svého vývojového procesu.
- Technickí vedoucí týmů, kteří chtějí zlepšit produktivitu inženýrů pomocí nástrojů AI.
- DevOps inženýři a manažeři vývoje, kteří se zajímají o automatizaci vývoje podporovanou AI.
Reference (2)
Získal jsem znalosti týkající se knihovny Streamlit v Pythonu a určitě ji budu snažit použít k zlepšení aplikací ve svém týmu, které jsou vytvořeny v R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurz - GitHub Copilot for Developers
Přeloženo strojem
Instruktor je schopen přizpůsobit úroveň kurzu během výcviku tak, aby odpovídala naší úrovni porozumění dané tématice. Tím nám mohou poskytnout užitečnější znalosti, které nám dále pomohou efektivněji využívat tyto nástroje ve našem každodenním pracovním životě.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Kurz - Intermediate GitHub Copilot
Přeloženo strojem
