Kursplan
Å forstå verktøyene og et første bygg
Hvordan AI-kodingverktøy faktisk fungerer
Emner som dekkes:
• Forståelse av kontekstvinduer og deres begrensninger
• Tilstandsløshet og hvordan AI-modeller beholder informasjon under en økt
• Arbeidsflyten: Planlegg → Kjør → Vurder
• Hva AI-kodingverktøy gjør godt og hvor de sliter
• Beste praksis for effektivt samarbeid med AI-assistentere
Landskapet for AI-koding
Emner som dekkes:
• Oversikt over dagens AI-koding-økosystem
• Forståelse av forskjeller mellom verktøy som Cursor, GitHub Copilot og Claude Code
• Velg riktig modell og verktøy for ulike oppgaver
• Sterke sider og begrensninger for ulike kodingassistenter
• Praktiske anbefalinger for innføring av verktøy i utviklingsteam
Prompt-struktur
Emner som dekkes:
• Viktige komponenter i en effektiv prompt
• Tilby kontekst og definere oppgaven tydelig
• Spesifisere utdataformater og begrensninger
• Vanlige prompt-rammeverk og maler
• Teknikker for å forbedre prompt-kvalitet og konsistens
Første koding: Bygg fra bunnen av
Emner som dekkes:
• Bygge et prosjekt fra en tom mappe
• Opprette den innledende applikasjonsstrukturen og skjelettet
• Administrere avhengigheter og prosjektoppsett
• Iterativt forbedre generert kode
• Teste og finjustere den endelige løsningen
Eksisterende kodesett, personlig tilpasning og vurdering
Jobbe i et kodesett
Emner som dekkes:
• Navigere og forstå et ukjent kodesett
• Spørre og analysere eksisterende prosjekter med AI-verktøy
• Kartlegge applikasjonsstruktur og avhengigheter
• Generere dokumentasjon og tekniske oppsummeringer
• Få påboarding til eksisterende prosjekter raskere
Hverdagstasker: Feilrettelse, funksjonalitet og testing
Emner som dekkes:
• Bruke AI-verktøy til å undersøke og rette feil
• Implementere nye funksjoner og forbedringer
• Skrive og forbedre automatiserte tester
• Validere generert kode og endringer
• Øke produktiviteten i dagligdagse utviklingsoppgaver
Personlig tilpasning: Hva det er
Emner som dekkes:
• Forstå prosjektregler og konfigurasjonsfiler
• Innføring i AGENTS.md og konsepter om prosjekthukommelse
• Når og hvor personaliseringsmekanismer gjelder
• Beste praksis for å konfigurere AI-assistentere
• Oversikt over avanserte implementeringsmetoder
Rammen, risiko og dømmekraft
Emner som dekkes:
• Gjennomgå og validere AI-generert kode
• Forstå vanlige feilmoduser og begrensninger
• Gjenkjenne promptinjeksjon og sikkerhetsrisikoter
→ Bestemme hvilket arbeid som kan delegeres til AI
• Bruke menneskelig dømmekraft og opprettholde ansvarlighet i programutvikling
Krav
Ingen forkunnskaper i koding eller AI-verktøy kreves.
Grunnleggende kjennskap til kode eller Git er nyttig
Lisensiert konto (Claude Code / Cursor / Copilot)
Målgruppe:
Personer som er nye i AI-assistert utvikling, inkludert ikke-programmerere og sporadiske kodere, samt teknisk tilknyttede roller innen QA, data, produkt eller operasjoner. Ingen utviklingsbakgrunn antas.
Referanser (2)
Overveiklinger om personvern og retningslinjer
Angelo Stefano Soglia - Parkino srl
Kurs - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Maskinoversatt
Lære hvordan man skal instruere Claude og bruke den til å bearbeide all tilgjengelig data.
Mike Hartleroad - Furniture Row
Kurs - Claude AI for Data Analysis and Business Intelligence
Maskinoversatt