Schița de curs
Înțelegerea uneltelor și prima construcție
Cum funcționează de fapt uneltele de coding AI
Subiecte acoperite:
• Înțelegerea context windows și a limitărilor acestora
• Statelessness și modul în care modelele AI rețin informația într-o sesiune
• Fluxul de lucru Plan → Execute → Review
• Ce pot face bine uneltele de coding AI și unde întâmpină dificultăți
• Best practices pentru o colaborare eficientă cu asistenții AI
Peisajul codingului AI
Subiecte acoperite:
• Prezentare generală a ecosistemului actual de coding AI
• Înțelegerea diferențelor dintre unelte precum Cursor, GitHub Copilot și Claude Code
• Selecția modelului și a uneltei potrivite pentru diverse sarcini
• Puncte forte și limitări ale diferiților asistenți de coding
• Recomandări practice pentru adoptarea uneltelor în echipelor de dezvoltare
Anatomia promptului
Subiecte acoperite:
• Componentele cheie ale unui prompt eficient
• Furnizarea de context și definirea clară a sarcinii
• Specificarea formatului de output și a constrângerilor
• Framework-uri și templates de prompting comune
• Tehnici pentru îmbunătățirea calității și consecvenței prompturilor
Prima programare: Construire de la zero
Subiecte acoperite:
• Construirea unui proiect dintr-un folder gol
• Crearea structurii inițiale a aplicației și scaffolding-ului
• Gestionarea dependențelor și a configurației proiectului
• Îmbunătățirea iterativă a codului generat
• Testarea și rafinarea soluției finale
Codebase-uri existente, personalizare și review
Lucrul într-un codebase
Subiecte acoperite:
• Navigarea și înțelegerea unui codebase necunoscut
• Interogarea și analiza proiectelor existente cu ajutorul uneltelor AI
• Mapparea structurii aplicației și a dependențelor
• Generarea documentației și a rezumate tehnice
• Accelerarea onboarding-ului în proiecte existente
Sarcini de zi cu zi: Fix, Feature și Test
Subiecte acoperite:
• Utilizarea uneltelor AI pentru investigarea și remedierea bug-urilor
• Implementarea de funcționalități și îmbunătățiri noi
• Scrierea și îmbunătățirea testelor automatizate
• Validarea codului generat și a modificărilor
• Creșterea productivității în sarcinile de dezvoltare zilnice
Personalizare: Ce înseamnă
Subiecte acoperite:
• Înțelegerea regulilor proiectului și a fișierelor de configurație
• Introducere în AGENTS.md și conceptul de memorie a proiectului
• Unde și când se aplică mecanismele de personalizare
• Best practices pentru configurarea asistenților AI
• Prezentare generală a abordărilor avansate de implementare
Guardrails, riscuri și judecată
Subiecte acoperite:
• Revizuirea și validarea codului generat de AI
• Înțelegerea modurilor comune de eșec și a limitărilor
• Recunoașterea prompt injection și a riscurilor de securitate
• Deciderea ce sarcini pot fi delegare AI-ului
• Aplicarea judecății umane și menținerea responsabilității în dezvoltarea de software
Cerințe
Nu este necesară experiență anterioară în programare sau în utilizarea uneltelor AI.
O familiaritate de bază cu codul sau Git este utilă.
Cont licențiat (Claude Code / Cursor / Copilot).
Public țintă:
Persoane noi în dezvoltarea cu asistență AI, inclusiv non-programatori, programatori ocazionali și roluri tehnice-adjacente în QA, date, produs sau operațiuni. Nu se presupune nicio experiență anterioară în dezvoltare.
Mărturii (2)
Considerații despre confidențialitate și politici
Angelo Stefano Soglia - Parkino srl
Curs - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Tradus de catre o masina
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
