Schița de curs
Stratul de Personalizare pe Patru Niveluri
Nivelul 1 | Știe – Reguli și AGENTS.md
Tematici acoperite:
• Definirea convențiilor proiectului și a standardelor de codare
• Documentarea arhitecturii și a constrângerilor tehnice
• Crearea ghidurilor neutre din perspectiva instrumentelor pentru proiect
• Menținerea consistenței între echipele de dezvoltare și instrumentele AI
Nivelul 2 | Poate – Abilități
Tematici acoperite:
• Crearea unităților reutilizabile de cunoștințe specializate
• Încărcarea informațiilor contextuale doar atunci când este necesar
․ Reducerea dimensiunii contextului în timp ce îmbunătățirea performanței sarcinilor
• Construirea bibliotecilor de fluxuri de lucru și expertiză reutilizabile
Nivelul 3 | Accesează – MCP
Tematici acoperite:
• Conectarea instrumentelor AI la sisteme externe și servicii
• Accesarea depozitelor de cod (repositories), bazelor de date și surselor de documentație
• Extinderea capacităților asistentilor de programare AI
• Implementarea integrărilor securizate și a controalelor de guvernanță
Nivelul 4 | Acționează – Agenți
Tematici acoperite:
• Înțelegerea agenților AI autonomi și a capacităților acestora
• 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 revizuire umană pentru sistemele agentive
Ziua 1 | Delegare și Extinderea Instrumentelor
Modulul 1 | De la Asistent la Agent
Tematici acoperite:
• Înțelegerea diferenței dintre asistenții AI și agenții autonomi
• Completarea inline a codului versus delegarea agentivă
• Cum fluxurile de lucru agentive modifică structura sarcinilor de dezvoltare
• Identificarea sarcinilor potrivite pentru delegarea către agenți
• Cele mai bune practici pentru colaborarea cu sistemele AI autonome
Modulul 2 | Delegări care Funcționează Fără Microgestionare & Loop-uri
Tematici acoperite:
• Scrierea instrucțiunilor eficiente pentru agenții AI
• Furnizarea contextului suficient și a cerințelor de business
• Definirea constrângerilor și limitelor execuției
• Stabilirea criteriilor clare de acceptare și a măsurilor de succes
• Minimizarea intervenției umane în timp ce se menține calitatea
• Cum să construiești Loop-uri
Modulul 3 | Stratul de Personalizare și Aplicabilitatea
Tematici acoperite:
• Înțelegerea stratului de personalizare pe 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 consistente
Modulul 4 | Abilități și Subagenți
Tematici acoperite:
• Crearea Abilităților reutilizabile pentru fluxurile de lucru și sarcinile comune
• 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
Tematici acoperite:
• Înțelegerea principiilor Protocolului de Context al Modelului (MCP)
• Conectarea instrumentelor AI la sisteme externe și servicii
• Integrarea browserelor, bazelor de date, depozitelor de cod și surselor de documentație
• Construirea unui server MCP personalizat
• Gestionarea controlului accesului și a considerațiilor de securitate
Modulul 6 | Fluxul de Lucru Agentiv Disciplinat
Tematici acoperite:
• Stabilirea unui proces reproductibil de dezvoltare asistată de AI
• Brainstorming și planificare cu agenți AI
• Construirea și implementarea soluțiilor colaborativ
• Testarea și validarea ieșirilor generate
• Revizuirea și finalizarea livrabilelor cu pași de verificare adecvați
• Cum să stabilești obiectivele
Modulul 7 | Dezvoltare Paralelă
Tematici acoperite:
• Executarea simultană a mai mulților agenți AI
• Lucrul cu branch-uri izolate și Git worktrees
• Coordonarea activităților de dezvoltare între fluxurile paralele
• Fuzionarea și validarea ieșirilor din diverși agenți
• Îmbunătățirea productivității prin strategii de execuție parallelă
Modulul 8 | Riscuri, Revizuire și Guvernanță
Tematici acoperite:
• Evaluarea și verificarea Abilităților externe și a serverelor MCP
• Înțelegerea riscurilor de securitate și 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
Tematici acoperite:
• Cum organizează companiile integrarea AI în Ciclul de Viață al Dezvoltării Software (SDLC)
• Cazuri de utilizare din lumea reală și exemple de implementare din diferite industriii
• Abordări comune de adoptare AI: adoptare individuală, adoptare bazată pe echipă și punerea la dispoziție la nivel organizațional
• Cazuri de utilizare tipice pe parcursul SDLC:
• Colectarea cerințelor și documentația
• Generarea codului și prototiparea
• Testarea și asigurarea calității
• Revizuirea codului și refactorizarea
• Documentația și gestionarea cunoștințelor
• DevOps și gestionarea incidentelor
• Modele de guvernanță, politici și considerații de securitate
• Măsurarea productivității și a returnului investiției (ROI) pentru dezvoltarea asistată de AI
• Construirea unei hărți rutiere interne pentru adoptarea AI
• Definirea pașilor practici următori pentru participanți și echipele lor
Atelier de Discuție Interactivă
• Provocările actuale din cadrul echipelor de dezvoltare ale participanților
• Identificarea cazurilor de utilizare cu valoare ridicată pentru adoptarea imediată
• Riscuri, obstacole și considerații organizaționale
• Crearea unui plan inițial de acțiune pentru integrarea AI.
Cerințe
Experiență profesională în dezvoltare, confort în utilizarea terminalului și cunoștințe funcționale cu 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 de platformă sau DevOps care construiesc Abilități și servere MCP.
Mărturii (2)
Învăț cum să folosesc prompt-uri pentru Claude și să îl utilizez pentru a procesa toate datele pe care le am disponibile.
Mike Hartleroad - Furniture Row
Curs - Claude AI for Data Analysis and Business Intelligence
Tradus de catre o masina
cum să interacționezi cu mediul Office și să configurezi sarcini repetitive
Matthew Wallace - Group CBS
Curs - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Tradus de catre o masina
