Schița de curs
Stiva de personalizare cu patru niveluri
Nivelul 1 | Știe – Reguli și AGENTS.md
Subiecte abordate:
• Definirea convențiilor proiectului și a standardelor de programare
• Documentarea arhitecturii și a constrângerilor tehnice
• Crearea ghidurilor de proiect neutre din punct de vedere al instrumentelor
• Menținerea consistenței în echipelor de dezvoltare și între instrumentele AI
Nivelul 2 | Poate – Abilități
Subiecte abordate:
• Crearea unităților reutilizabile de cunoștințe specializate
• Încărcarea informațiilor contextuale doar atunci când este necesar
• Reducerea dimensiunii contextului în timp ce se îmbunătățește performanța sarcinilor
• Construirea de biblioteci de fluxuri de lucru reutilizabile și expertiză
Nivelul 3 | Ajunge – MCP
Subiecte abordate:
• Conectarea instrumentelor AI la sisteme externe și servicii
• Accesul la depozite, baze de date și surse de documentație
• Extinderea capacităților asistentilor de codare AI
• Implementarea integrărilor securizate și a controalelor de guvernanță
Nivelul 4 | Acționează – Agenți
Subiecte abordate:
• Înțelegerea agenților AI autonomi și a capacităților lor
• Citirea, scrierea, testarea și revizuirea codului în mod autonom
• Gestionarea fluxurilor de lucru orientate către obiective și a sarcinilor delegate
• Stabilirea mecanismelor de supraveghere și a revizuierii umane pentru sistemele agentic
Ziua 1 | Delegare și extinderea instrumentelor
Modulul 1 | De la asistent la agent
Subiecte abordate:
• Înțelegerea diferenței dintre asistenții AI și agenții autonomi
• Completarea inline a codului versus delegarea agentică
• Cum schimbă fluxurile de lucru agentic modul în care sunt structurate sarcinile de dezvoltare
• Identificarea sarcinilor potrivite pentru delegare către agenți
• Cele mai bune practici pentru colaborarea cu sistemele AI autonome
Modulul 2 | Delegări care funcționează fără supervizare continuă
Subiecte abordate:
• Scrierea instructiunilor eficiente pentru agenții AI
• Furnizarea contextului suficient și a cerințelor de afaceri
• Definirea constrângerilor și a limitelor pentru execuție
• Stabilirea criteriilor clari de acceptare și a măsurilor de succes
• Minimizarea intervenției umane în timp ce se menține calitatea
Modulul 3 | Stiva de personalizare și aplicabilitatea acesteia
Subiecte abordate:
• Înțelegerea stivei de personalizare cu patru niveluri
• Utilizarea Reguli și AGENTS.md pentru definirea convențiilor proiectului
• Determinarea mecanismelor de personalizare aplicabile în diferite scenarii
• Gestionarea eficientă a contextului între instrumente și proiecte
• Crearea mediilor de dezvoltare asistate de AI constante
Modulul 4 | Abilități și subagenți
Subiecte abordate:
• Crearea Abilităților reutilizabile pentru fluxuri de lucru obișnuite și sarcini
• Împachetarea cunoștințelor specializate pentru utilizare repetată
• Înțelegerea rolului subagenților și al contextelor izolate
• Delegarea sarcinilor delimitate către agenți specializați
‥ Îmbunătățirea eficienței prin fluxuri de lucru modulare AI
Ziua 2 | Conectarea instrumentelor, paralelism și guvernanță
Modulul 5 | MCP: Conectare și construire
Subiecte abordate:
• Înțelegerea principiilor Protocolului de Context al Modelului (MCP)
• Conectarea instrumentelor AI la sisteme externe și servicii
• Integrarea navigatorelor web, bazelor de date, depozitelor și surselor de documentație
• Construirea unui server MCP personalizat
• Gestionarea controlului accesului și a considerentelor de securitate
Modulul 6 | Fluxul de lucru agentic disciplinat
Subiecte abordate:
• Stabilirea unui proces de dezvoltare reutilizabil asistat de AI
• Sesiuni de brainstorming și planificare cu agenții AI
• Construirea și implementarea soluțiilor în colaborare
• Testarea și validarea ieșirilor generate
• Revizuirea și finalizarea livrabilelor cu pași de verificare adecvați
Modulul 7 | Dezvoltare paralelă
Subiecte abordate:
• Executarea simultană a mai multor agenți AI
• Lucrul cu ramuri izolate și worktrees Git
• Coordonarea activităților de dezvoltare între fluxurile de lucru paralele
‥ Îmbinarea și validarea ieșirilor provenite de la mai mulți agenți
• Îmbunătățirea productivității prin strategii de execuție în paralel
Modulul 8 | Riscuri, revizuire și guvernanță
Subiecte abordate:
‥ Evaluarea și verificarea Abilităților externe și a serverelor MCP
• Înțelegerea riscurilor de securitate și de guvernanță
• Gestionarea permisiunilor și a drepturilor de acces
• Protejarea datelor sensibile și a proprietății intelectuale
‥ Stabilirea proceselor de revizuire și a practicilor de asigurare a calității
Modulul 9 | Adoptarea AI în dezvoltarea software: Cazuri de utilizare și pași următori
Subiecte abordate:
‥ Cum integrează organizațiile AI în Ciclul de Viață al Dezvoltării Software (SDLC)
‥ Cazuri de utilizare din practică și exemple de implementare din diverse industrii
‥ Abordări obișnuite de adoptare a AI: adoptare individuală, adoptare în cadrul echipei și activarea la nivel organizațional
‥ Cazuri de utilizare tipice pe întregul SDLC:
‥ Colectarea cerințelor și documentația
‥ Generarea codului și prototyping-ul
‥ Testarea și asigurarea calității
‥ Revizuirea codului și refactoring-ul
‥ Documentația și managementul cunoștințelor
‥ DevOps și gestionarea incidentelor
‥ Modele de guvernanță, politici și considerente de securitate
‥ Măsurarea productivității și a ROI-ului dezvoltării asistate de AI
‥ Elaborarea unui plan intern de adoptare a AI
‥ Definirea pașilor practici următori pentru participanți și echipele lor
Workshop interactiv de discuții
‥ Provocările actuale în cadrul echipelor de dezvoltare ale participanților
‥ Identificarea cazurilor de utilizare cu valoare ridicată pentru adoptare imediată
‥ Riscuri, obstacole și considerente organizaționale
‥ Elaborarea unui plan inițial de acțiune pentru integrarea AI.
Cerințe
Experiență profesională în dezvoltare, familiaritate cu terminalul și cunoștințe solide despre Git. Utilizare regulată a unui instrument de programare AI sau finalizarea cursului Fundamente.
PUBLIC ȚINTĂ
Dezvoltatori care utilizează deja instrumente AI, lideri tehnici responsabili pentru adoptarea echipelor și ingineri platformă sau DevOps care dezvoltă Abilități și servere MCP.
Mărturii (2)
Folosirea codului Claude într-un mod mai eficient
Virgil Trif - Frequentis
Curs - Claude Code: Agentic AI Development · 1-Day
Tradus de catre o masina
"Am învățat potențialul instrumentului și am dobândit abilități suficiente pentru a începe să îl folosesc imediat în munca mea"
Angelo Moro
Curs - Claude AI for Developers: Building AI-Powered Applications
Tradus de catre o masina
