Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Modul 1: Kontekst, omfang og leveranseutfordringer
- Automatisk fullføring kontra autonom flertrinnsutførelse
- Hvorfor bedre prompter alene ikke er nok
- Identifisere deltakernes verktøy, smertepunkter og mål
- Velge riktig AI-driftsmodell for engineeringteam
Modul 2: Inntak av spesifikasjoner og strukturert dekomponering
- Oppbygging av en strukturert oversikt over dokumenter fra interessenter
- Teknikker for uttrekking av krav
- Stratier for oppdeling: strukturell, semantisk, glidende vindu
- Opprettholde avhengigheter og tverrreferanser
- Arbeide med tabeller, diagrammer, flytskjemaer og blandede inndata
- Effektiv håndtering av kontekstvinduer
Modul 3: Grenser for menneskelig dømmekraft
- Hvor menneskelige beslutninger forblir kritiske
- Oppdage hallusinerte avhengigheter
- Oppdage fabrikkerte begrensninger og invertert logikk
- Forhindre usikre standardinnstillinger som er hjelpsomme
- Valideringsrammer for sporbart, konsistens og fullstendighet
Modul 4: Fra krav til kode med agentbaserte verktøy
- Leveransmodell med arkitektur som utgangspunkt
- Kartlegging av komponenter og tjenestegrenser
- API-kontrakter som forankringer i leveransen
- Vedvarende regler og begrensninger i AI-verktøy
- Oppgaveinstruksjoner knyttet til krav
- Minimal prompting kontra begrenset prompting-tilnærminger
- Kontraktbasert generering av backend og frontend
Modul 5: Agenterbasert iterasjonssyklus
- Selve korreksjonsspiralen
- Kontrollerte iterative leveransesykluser
- Gjennomgang av differanser og kodeendringer
- Oppdage omfangsvekst og uautoriserte endringer
- Håndtere begrenset konteksthukommelse
- Bruke iterasjonshistorikk for kontinuerlig forbedring
Modul 6: Gjennomføring av kodekvalitet
- Prompt-begrensninger for edge cases
- Regeldokumenter som levende styringsartefakter
- Automatiserte porter med linting og statisk analyse
- Sikkerhetsskanning i AI-generert kode
- Kontroller for avhengigheter og arkitektursamsvar
- Menneskelig gjennomgangsprotokoll for AI-utdata
Modul 7: Tilbakemeldingsslynger og kontinuerlig forbedring
- Å føre strukturerte feil tilbake inn i AI-arbeidsflyter
- Begrensede iterasjoner og stoppkriterier
- Logging av sykluser og resultater
- Forbedring av regeldokumenter over tid
- Bygging av gjenbrukbar ingeniørkunstig intelligens
Modul 8: Sikkerhetsantipatrone i AI-leveranse
- Vanlige sikkerhetsrisikoer i generert kode
- Teknologispesifikke sikkerhetsregler som vedlegg
- Sikkerhetsskanning før commit
- Sikre SDLC-kontroller for AI-støttet utvikling
- Menneskelig ansvarlighet i sikker leveranse
Modul 9: Testing forankret til spesifikasjoner
- Generering av testspesifikasjoner fra krav
- Testdesign på domenespråknivå
- Sikker generering av testimplementasjoner
- Konsepter for mutasjonstesting
- Validering av spesifikkasjonsdekning
- Gjennomgang av uttalestyrke
Modul 10: Vedlikehold av systemet
- Levende artefakter: kontrakter, kart, regler, testspesifikasjoner
- Utvikling av begrensninger over tid
- AI-styring for langsiktig vedlikeholdbarhet
- Forebygging av teknisk gjeld ved hjelp av AI-kontroller
- Driftsmodell for bærekraftige AI-ingeniørteam
Krav
Deltakere bør ha:
- Erfaring fra programvareutviklingsprosjekter
- Forståelse for grunnleggende prinsipper innen applikasjonsarkitektur
- Kjennskap til API-er, backend/frontendsystemer eller full-stack-leveranse
- Grunnleggende kunnskap om Agile eller iterativ programvareleveranse
- Kjennskap til begreper innen programvaretesting
- Erfaring med AI-kodeverktøy er nyttig, men ikke obligatorisk
14 Timer