Schița de curs
Înțelegerea uneltelor și primul build
Cum funcționează de fapt uneltele de codare cu AI
Teme acoperite:
• Înțelegerea context windows și a limitărilor acestora
• Statelessness și cum modelele de AI rețin informații într-o sesiune
• Fluxul de lucru Plan → Execute → Review
• Ce pot face bine uneltele de codare cu AI și unde au dificultăți
• Practici recomandate pentru o colaborare eficientă cu asistenții de AI
Paisajul codării asistate de AI
Teme acoperite:
• Prezentare a ecosistemului actual de unelte de codare cu AI
• Înțelegerea diferențelor dintre unelte precum Cursor, GitHub Copilot și Claude Code
• Selectarea modelului și a uneltei potrivite pentru sarcini diferite
• Puncte tari și limitări ale diverselor asistenți de codare
• Recomandări practice pentru adoptarea uneltelor în echipele de dezvoltare
Anatomia promptului
Teme acoperite:
• Componentele cheie ale unui prompt eficient
• Furnizarea de context și definirea clară a sarcinii
• Specificarea formatului de ieșire și a constrângerilor
• Cadruri și template-uri comune de prompting
• Tehnici pentru îmbunătățirea calității și a consistenței prompturilor
Prima codare: construire de la zero
Teme acoperite:
• Construirea unui proiect dintr-un folder gol
• Crearea structurii inițiale a aplicației și a scaffold-ului
• Gestionarea dependențelor și configurației proiectului
• Îmbunătățirea iterativă a codului generat
• Testarea și rafinarea soluției finale
Baze de cod existente, personalizare și verificare
Lucrul într-o bază de cod
Teme acoperite:
• Navigarea și înțelegerea unei baze de cod necunoscute
• Interogarea și analiza proiectelor existente folosind unelte de AI
• Hartografierea structurii aplicației și a dependențelor
• Generarea de documentație și rezumate tehnice
• Accelerarea onboarding-ului în proiecte existente
Sarcini zilnice: reparare, funcționalități și teste
Teme acoperite:
• Utilizarea uneltelor de AI pentru investigarea și repararea bug-urilor
• Implementarea de funcționalități și îmbunătățiri noi
• Scrierea și îmbunătățirea testelor automate
• Validarea codului și a modificărilor generate
• Creșterea productivității în sarcinile zilnice de dezvoltare
Personalizare: ce este
Teme acoperite:
• Înțelegerea regulilor de proiect și a fișierelor de configurație
• Introducere în conceptul de AGENTS.md și memorie de proiect
• Unde și când se aplică mecanismele de personalizare
• Practici recomandate pentru configurarea asistenților de AI
• Prezentarea unor abordări avansate de implementare
Limite, riscuri și judecată
Teme acoperite:
• Verificarea și validarea codului generat de AI
• Înțelegerea modurilor comune de eșec și a limitărilor
• Recunoașterea prompt injection și a riscurilor de securitate
• Deciderea asupra sarcinilor care pot fi delegate AI-ului
• Aplicarea judecății umane și menținerea responsabilității în dezvoltarea software-ului
Cerințe
Nu este necesară experiență anterioară în codare sau în utilizarea uneltelor de AI.
Acoperirea de bază a codului sau a Git este utilă.
Cont licențiat (Claude Code / Cursor / Copilot)
Public-țintă:
Persoane care abia încep să folosească dezvoltarea asistată de AI, inclusiv persoane fără experiență în codare și programatori ocazionali, dar și roluri tehnice adiacente din QA, date, produse 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
