Schița de curs
Stiva de personalizare pe patru niveluri
Nivelul 1 | Știe – Reguli și AGENTS.md
Materii abordate:
• Definirea convențiilor proiectului și a standardelor de codificare
• Documentarea arhitecturii și a constrângerilor tehnice
• Crearea ghidurilor neutre pentru proiecte, indiferent de instrumentul utilizat
• Menținerea coerenței între echipele de dezvoltare și instrumentele de IA
Nivelul 2 | Poate – Competențe (Skills)
Materii abordate:
• Crearea de unități reutilizabile de cunoștințe specializate
• Încărcarea informațiilor contextuale doar atunci când este necesar
• Reducerea dimensiunii contextului pentru a îmbunătăți performanța sarcinilor
• Crearea de biblioteci cu fluxuri de lucru și expertiză reutilizabile
Nivelul 3 | Accesează – MCP
Materii abordate:
• Conectarea instrumentelor IA la sisteme externe și servicii
• Accesul la depozite de cod, baze de date și surse de documentație
• Extinderea capacităților asistentelor de programare asistate de IA
• Implementarea integrărilor sigure și a controalelor de guvernanță
Nivelul 4 | Acționează – Agenți
Materii abordate:
• Înțelegerea agenților autonomi de IA și a capacităților acestora
• Citirea, scrierea, testarea și revizuirea codului în mod autonom
• Managementul fluxurilor de lucru orientate către obiective și al sarcinilor delegate
• Stabilirea mecanismelor de supraveghere și validare umană pentru sistemele agentic
Ziua 1 | Delegare și extinderea instrumentelor
Modulul 1 | De la asistent la agent
Materii abordate:
• Diferența dintre asistenții IA și agenții autonomi
• Completarea inline a codului versus delegarea agentică
• Impactul fluxurilor de lucru agentic asupra structurării sarcinilor de dezvoltare
• Identificarea sarcinilor potrivite pentru delegare către agenți
• Cele mai bune practici pentru colaborarea cu sisteme autonome de IA
Modulul 2 | Delegări eficiente, fără supraveghere constantă și Bucla (Loops)
Materii abordate:
• Scrierea instrucțiunilor efective pentru agenții IA
• Furnizarea contextului suficient și a cerințelor de afaceri
• Definirea constrângerilor și a limitelor de execuție
• Stabilirea criteriilor clari de acceptare și a măsurilor de succes
• Minimizarea intervenției umane, menținând în același timp calitatea
• Cum se construiește o Bucla (Loop)
Modulul 3 | Stiva de personalizare și aplicabilitatea sa
Materii abordate:
• Înțelegerea stivei de personalizare pe patru niveluri
• Utilizarea Reguliilor și a AGENTS.md pentru definirea convențiilor proiectului
• Determinarea mecanismelor de personalizare aplicabile în diverse scenarii
• Gestionarea eficientă a contextului între instrumente și proiecte
• Crearea unor medii de dezvoltare asistate de IA consistente
Modulul 4 | Competențe (Skills) și subagenți
Materii abordate:
• Crearea de Competențe reutilizabile pentru fluxuri de lucru comune
• Împachetarea cunoștințelor specializate pentru utilizare repetată
• Înțelegerea rolului subagenților și al contextelor izolate
• Delegarea sarcinilor limitate către agenți specializați
• Îmbunătățirea eficienței prin fluxuri de lucru modulare pentru IA
Ziua 2 | Conectarea instrumentelor, paralelismul și guvernanța
Modulul 5 | MCP: Conectare și construcție
Materii abordate:
• Înțelegerea principiilor Protocolului Contextual al Modelului (MCP)
• Conectarea instrumentelor IA la sisteme externe și servicii
• Integrarea browserelor, bazelor de date, depozitelor de cod și surselor de documentație
• Crearea unui server MCP personalizat
• Gestionarea controlului accesului și a aspectelor de securitate
Modulul 6 | Fluxul de lucru agentic disciplinat
Materii abordate:
• Stabilirea unui proces repetabil de dezvoltare asistat de IA
• Brainstorming-ul și planificarea cu agenții IA
• Construirea și implementarea soluțiilor în colaborare
• Testarea și validarea outputurilor generate
‥ Revizuirea și finalizarea livrabilelor cu pași adecvați de verificare
• Cum se stabilesc obiectivele
Modulul 7 | Dezvoltare paralelă
Materii abordate:
• Execuția simultană a mai multor agenți IA
• Lucrul cu ramuri izolate și worktrees Git
• Coordonarea activităților de dezvoltare între fluxurile paralele
• Unirea (merging) și validarea outputurilor provenite de la mai mulți agenți
• Îmbunătățirea productivității prin strategii de execuție paralelă
Modulul 8 | Riscuri, revizuire și guvernanță
Materii abordate:
• Evaluarea și validarea Competențelor 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 practiciilor de asigurare a calității
Modulul 9 | Adoptarea IA în dezvoltarea software: cazuri de utilizare și pași următori
Materii abordate:
• Modalitățile prin care organizațiile integrează IA în Ciclul de viață al dezvoltării software (SDLC)
• Caze reale de utilizare și exemple de implementare din diverse industrii
• Abordări comune de adoptare a IA: adoptare individuală, adoptare la nivel de echipă și activare pe întregul parcurs organizațional
• Cazuri tipice de utilizare pe tot parcursul SDLC:
• Colectarea cerințelor și documentația
• Generarea de cod și prototiparea
• Testarea și asigurarea calității
• Revizuirea codului și refactoring
• Documentația și gestionarea cunoștințelor
• DevOps și managementul incidentelor
• Modele de guvernanță, politici și aspecte de securitate
• Măsurarea productivității și a ROI-ului dezvoltării asistate de IA
• Elaborarea unui plan intern de adoptare a IA
• Definirea pașilor practici următori pentru participanți și echipele lor
Atelier interactiv de discuții
• Provocările actuale ale echipelor de dezvoltare ale participanților
• Identificarea cazurilor de utilizare cu valoare ridicată pentru adoptare imediată
• Riscuri, blocaje și considerații organizaționale
• Elaborarea unui plan inițial de acțiune pentru integrarea IA.
Cerințe
Experiență profesională în dezvoltare, confort cu linia de comandă și cunoștințe practice de utilizare a Git. Utilizare frecventă a unui instrument de programare asistat de IA sau finalizarea cursului Fundamente.
PUBLIC ȚINTĂ
Dezvoltatori care utilizează deja instrumente IA, lideri tehnici responsabili pentru adoptarea la nivel de echipă și ingineri platformă sau DevOps implicați în crearea Competențelor și a serverelor 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