Kursplan
Introduksjon til Claude Code & AI-Assisterende Softwareutvikling
- Hva Claude Code er og hvordan det skiller seg fra tradisjonelle AI-verktøy.
- Rollen av generative AI-agenter i softwareutvikling.
- Bruk av store prompter for å bygge hele applikasjoner.
- Forståelse av produktivitetsvinster fra AI-assisterende utvikling.
AI-arbeid & Softwareutviklingsproduktivitet
- Behandling av Claude Code som en AI-utviklingsteam.
- Oppklaring av vanlige frykter og misforståelser rundt AI i utviklingen.
- Forståelse av AI-arbeidsøkonomi.
- Utnyttelse av Best-of-N-mønsteret for å generere flere løsninger.
- Valg og forfining av optimale implementeringer.
Claude Code, Design, og Kodelengde
- Vurdering av om AI kan dømme kodelengde.
- Bruk av softwareutviklingsprinsipper med AI-assistanse.
- Bruk av AI for å utforske krav og løsningsrom.
- Rask prototyping ved hjelp av konversasjonelle designarbeidsflyter.
- Anvendelse av bivillinger og strukturerte prompter for å forbedre utdatakvalitet.
Prosess, Kontekst, og Modellkontekstprotokollen (MCP)
- Vektlegging av prosess og kontekst over rå kodegenerering.
- Global persistert kontekst ved hjelp av CLAUDE.md.
- Strukturering av prosjektregler, arkitektur og bivillinger i kontekstfiler.
- Gjenbrukbare målrettede kontekster gjennom Claude Code-kommandoer.
- In-context learning ved å lære Claude Code med eksempler.
Automatisering & Dokumentasjon med Claude Code
- Bruk av Claude Code for å generere og vedlikeholde dokumentasjon.
- Automatisering av gjentakelige utviklingsoppgaver.
- Opprettelse av gjenbrukbare arbeidsflyter drivet av kontekst og kommandoer.
Versjonskontroll & Parallelutvikling med Claude Code
- Integrering av Claude Code med Git-baserte arbeidsflyter.
- Bruk av Git-grenjer og worktrees med AI-agenter.
- Kjøring av Claude Code-oppgaver i parallell.
- Koordinering av flere AI-underagenter på separate funksjoner.
- Sikkerhetsadministrasjon av parallelle funksjonsutviklinger.
Skalering av Claude Code & AI-Resonnement
- Handling som Claude Codes hendler, øyne og ører.
- Sikring av at Claude Code gjennomgår og sjekker sitt eget arbeid.
- Administrasjon av tokengrenser og arkitekturkompleksitet.
- Design av prosjektstruktur og filnavn for AI-skalerbarhet.
- Vedlikehold av lang siktig kodesettshelse med AI-assistanse.
Multimodal Prompting & Prosessdrivende Utvikling
- Rettsetting av prosess og kontekst før kodefeil.
- Oversettelse av informelle innganger (notater, skisser, spesifikasjoner) til produksjonskode.
- Bruk av multimodale innganger for å veilede implementeringen.
- Opprettelse av gjentakelige AI-assisterende utviklingsprosesser.
Kapitell: Definisjon av Din Claude Code Prosess
- Design av en personlig eller teamnivås Claude Code-arbeidsflyt.
- Kombinasjon av kontekstfiler, kommandoer, underagenter og prompter.
- Opprettelse av en gjenbrukbar, skalabel AI-assisterende utviklingsprosess.
Krav
- En forståelse av softwareutviklingsprinsipper og vanlige utviklingsarbeidsflyter.
- Erfaring med et programmeringsspråk som JavaScript, Python, etc.
- Kommandolinje-/terminalbruk og bekjentskap med Git-arbeidsflyter.
Målgruppe
- Softwareutviklere som ønsker å integrere AI i deres utviklingsprosesser.
- Tekniske teamledere som måler seg med å forbedre utviklingsproduktivitet ved hjelp av AI-verktøy.
- DevOps-ingeniører og prosjektledere interessert i AI-assisterende kodingsautomatisering.
Referanser (2)
At jeg har skaffet kunnskap om Streamlit-biblioteket fra Python, og jeg vil sikkert prøve å bruke det for å forbedre applikasjonene i min gruppe som er laget i R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maskinoversatt
Foreleserens kunnskap i avansert bruk av copilot & Tilstrekkelig og effektiv praktisk øvelsesperiode
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Kurs - Intermediate GitHub Copilot
Maskinoversatt