Lépjen kapcsolatba velünk

Kurzusleírás

Bevezetés a Claude Code-ba és az AI-alapú szoftverfejlesztésbe

  • Mi a Claude Code és hogyan különbözik a hagyományos AI-eszközöktől
  • A generatív AI ügynökök szerepe a szoftverfejlesztésben
  • Nagy parancsok használata teljes alkalmazások építéséhez
  • Az AI-alapú fejlesztés hatékonyságnövekedésének megértése

AI-munka és szoftverfejlesztési termelékenység

  • A Claude Code kezelése AI-fejlesztői csapatként
  • A mérnöki területen az AI-val kapcsolatos félelmek és tévhitek kezelése
  • Az AI-munka gazdasági vonatkozásainak megértése
  • A Best-of-N minta kihasználása több megoldás generálásához
  • Legjobb implementációk kiválasztása és finomhangolása

Claude Code, tervezés és kódkivitelezés minősége

  • Az AI képes-e megítélni a kódkivitelezés minőségét?
  • Szoftvertervezési elvek alkalmazása AI támogatással
  • AI használata követelmények és megoldási terek felderítésére
  • Gyors prototípusalkotás beszélgetésvezérelt tervezési munkafolyamatokkal
  • Korlátok és strukturált parancsok alkalmazása a kimeneti minőség javítására

Folyamat, kontextus és a Model Context Protocol (MCP)

  • A folyamat és a kontextus fontossága a nyers kódgeneráláson túl
  • Általános, állandó kontextus CLAUDE.md használatával
  • Projekt szabályok, architektúra és korlátok strukturálása kontextusfájlokban
  • Célzott, újrahasználható kontextus Claude Code parancsokon keresztül
  • Helyi tanulás a Claude Code példák oktatásával

Automatizálás és dokumentáció a Claude Code-kal

  • Claude Code használata dokumentáció generálásához és karbantartásához
  • Ismétlődő mérnöki feladatok automatizálása
  • Újrahasználható munkafolyamatok létrehozása kontextuson és parancsokon alapulva

Változáskezelés és párhuzamos fejlesztés a Claude Code-kal

  • Claude Code integrálása Git-alapú munkafolyamatokba
  • Git ágak és worktree-k használata AI ügynökökkel
  • Claude Code feladatok párhuzamos futtatása
  • Több AI alügy koordinálása külön funkciókon
  • Párhuzamos funkciófejlesztés biztonságos kezelése

A Claude Code és az AI gondolkodás skálázása

  • Az AI "kezeként, szemeként és fülényként" való működés
  • A Claude Code munkájának ellenőrzése és felülvizsgálata
  • Tokenkorlátok és architektúrás komplexitás kezelése
  • Projekt szerkezetének és fájlnév-kezelésének tervezése az AI skálázhatósága érdekében
  • Hosszú távú kódállapot-megőrzés AI támogatással

Többmodális parancsok és folyamatvezérelt fejlesztés

  • Folyamat és kontextus javítása a kódkivitelezés előtt
  • Hivatalos bemenetek (jegyzetek, vázlatok, specifikációk) fordítása gyártási kódra
  • Többmodális bemenetek használata az implementáció irányítására
  • Ismételhető AI-alapú fejlesztési folyamatok létrehozása

Záró projekt: Saját Claude Code-folyamat meghatározása

  • Személyes vagy csapat szintű Claude Code-munkafolyamat tervezése
  • Kontextusfájlok, parancsok, alügyek és parancsok kombinálása
  • Újrahasználható, skálázható AI-alapú mérnöki folyamat létrehozása

Követelmények

  • Szoftverfejlesztési elvek és gyakori mérnöki munkafolyamatok megértése.
  • Tapasztalat egy programozási nyelvben, például JavaScriptben, Pythonban stb.
  • Parancssor / terminál használati tapasztalata és a Git-munkafolyamatok ismerete.

Célcsoport

  • Szoftverfejlesztők, akik integrálni szeretnék az AI-t fejlesztési folyamatukba.
  • Műszaki csapatvezetők, akik AI-eszközökkel szeretnék növelni a mérnöki hatékonyságot.
  • DevOps-mérnökök és mérnöki vezetők, akik érdeklődnek az AI-alapú kódolási automatizálás iránt.
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (2)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák