Schița de curs
Modulul 1 — Baze comune (Zilele 1–2)
Ziua 1 — Dimineață: Factorul uman în adoptarea AI-ului
• Calibrarea încrederii / dependenței: când să utilizați AI-ul și când să vă opriți.
• Structura acordului echipei (trigger / acțiune / dovezi / proprietar).
• Rolul Prompt Curator: validare, decizie, semnătură de aprobare. Plan de răspuns la incidentele AI.
Ziua 1 — Afternoon: Constrângeri, Riscuri și Conformitate
• Capabilitățile reale ale LLM-ului — vectorii de risc ai prompt-ului: injectare, scurgerea datelor, halucinații.
• Cadrul legal: GDPR, Legea AI a UE — standardele sectorului (DICOM, HL7, HIPAA).
• Exercițiu practic: traduceți un standard de domeniu într-o limită de prompt.
Ziua 2 — Dimineață: Arhitectura tehnică a prompt-urilor
• Arhitectura agentului: memorie, context, obiective — din perspectiva designului de prompt.
• Integrarea API și sursele de date de domeniu, multiple-agents și chaining-ul prompt-urilor.
Ziua 2 — După-amiaza: Anatomia prompt-ului enterprise
• Cele 6 niveluri: Rol / Context / Constrângeri / Standarde de domeniu / Format / Exemple.
• Ierarhia prompt-urilor: System (organizațional) — Domeniu (echipă) ‘Task (individual).
• Demo: descompunerea unui prompt naiv, reconstruirea sa. Brief de echipă pentru zilele 3–5.
Modulul 2 — Workshop-uri de co-construcție (Zilele 3–4–5)
Ziua 3 — Descoperire și Audit al standardelor
- Workshop-uri paralele ale echipelor: Arhitecți, Dezvoltatori specifici domeniului, Back-End, QA.
- Hartirea standardelor enterprise a constrângerilor — identificarea conflictelor cross-equipă.
- Livrabili Ziua 3: Harta standardelor + matricea prioritizării impactului/efortului.
Ziua 4 — Designul convențiilor și construcția șabloanelor
- Convenții de denumire, versionare, sistem de etichete (echipă, domeniu, instrument țintă).
- Construcția primelor șabloane validate: DICOM TypeScript, review cod, teste QA, documentație API.
- Livrabili Ziua 4: 4+ șabloane operaționale + ghid de convenții.
Ziua 5 — Asamblarea bibliotecii, Guvernarea și Predarea oficială
- Organizarea bibliotecii, integrarea GitHub Copilot / Cursor / API LLM intern.
- Rolul Prompt Curator, metrici de calitate, ritualurile echipei, planul de implementare pe 30 de zile.
- Livrabili Ziua 5: Biblioteca documentată v1.0 + Cartea Guvernării + Planul pe 30 de zile.
Cerințe
- Aveți finalizat cel puțin un curs de AI (introductiv sau avansat).
- Profiluri tehnice: experiență în dezvoltare în stack-ul companiei.
- Profiluri de management: familiarizare de bază cu instrumente AI (ChatGPT, Copilot etc.).
- Angajamentul companiei: participarea activă a liderilor de echipă în zilele 3–5.
- Furnizarea anterioară: documentație existentă privind standardele (README, ghiduri de codare).
Audiența țintă
- Arhitecți software
- Dezvoltatori (specifici domeniului, back-end, front-end)
- Ingineri QA / Tehnicieni de cod
- Lideri de echipă și manageri mijlocii
- Manageri IT, factori de decizie și lideri de proiect AI
Mărturii (1)
Am dobândit cunoștințe despre biblioteca Streamlit din Python și cu siguranță voi încerca să o folosesc pentru a îmbunătăți aplicațiile din echipa mea, care sunt realizate în R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curs - GitHub Copilot for Developers
Tradus de catre o masina