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課程簡介

第一天大綱

模組 1 — Claude Code 介紹與人工智慧輔助工程

• Claude Code 與傳統 AI 工具之比較
• 軟體工程中的人工智慧代理(AI Agents)
• 生產力與工作流程最佳化
• 人工智慧輔助開發生命週期
• 風險、限制與人為監督角色
• 即時實務示範

模組 2 — 提示詞工程基礎

• 有效提示詞的結構分析
• 零樣本(Zero-shot)與少樣本(Few-shot)提示法
• 迭代式提示技巧
• 提示鏈(Prompt Chaining)基礎
• 結構化輸出與格式設定
• 提示詞驗證與品質提升

模組 3 — 軟體開發的提示詞應用

• 程式碼生成與重構
• AI 輔助除錯
• 文件生成
• Pull Request 審查
• 舊有代碼理解
• 確保 AI 產生代碼的安全性與可維護性

模組 4 — 測試與品質的提示詞應用

• 測試案例生成
• 邊界條件分析
• 適合自動化的測試設計
• AI 輔助缺陷分析
• Gherkin 語法與測試情境建立
• 品質驗證工作流程

模組 5 — 敏捷協作的提示詞應用

• 使用者故事與驗收標準
• 需求細化
• 敏捷溝通支援
• 利害關係人摘要報告
• 回顧會議協助
• Backlog 細化準備

模組 6 — 負責任 AI、安全性與驗證

• 幻覺(Hallucinations)與 AI 風險
• 保密性與安全提示技巧
• AI 治理原則
• 驗證檢查表
• 提示詞注入(Prompt Injection)警戒
• 人工審查職責

模組 7 — 團隊提示詞實驗室

• 建立可重用的團隊提示詞
• 角色專屬 AI 工作流程
• 提示詞分享與同儕審查
• 團隊提示詞庫 v1 建立
• 互動式協作練習

第二天

模組 1 — Claude Code 進階功能

• CLAUDE.md 與專案持久上下文
• AI 工作流程自動化
• N 選一最佳化生成策略
• 可重用 AI 指令
• 上下文工程技巧
• AI 輔助工程工作流程

模組 2 — 進階提示詞工程技術

• 思維鏈(Chain-of-thought)提示法
• 多模態提示法
• 基於約束的提示法
• 進階提示詞鏈結
• 大型上下文管理
• 對話式工程工作流程

模組 3 — 版本控制、平行開發與多代理工作流程

• Git 整合策略
• 平行 AI 開發工作流程
• Worktrees 與隔離 AI 任務
• 多代理協調(Multi-agent Orchestration)
• 人類在迴路(Human-in-the-loop)檢查點
• 衝突管理策略

模組 4 — 架構設計、MCP 與進階 DevOps

• 模型上下文協議(Model Context Protocol, MCP)
• Claude 與外部工具整合
• AI 輔助架構分析
• 架構決策記錄(ADR)
• AI 輔助 CI/CD 除錯
• 事故結案報告與營運工作流程

模組 5 — 擴展 Claude Code 與程式碼倉庫健康度

• Token 與上下文管理
• AI 友善的專案結構
• 長期程式碼倉庫可維護性
• 文件自動化
• AI 擴展策略
• 團隊級工程工作流程

模組 6 — 實作專題:定義您的 Claude Code 流程

• 設計具擴展性的人工智慧輔助工作流程
• 結合提示詞、指令與上下文檔案
• 團隊 AI 流程設計
• 跨角色協作模型
• 工作流程藍圖建立

模組 7 — 進階團隊提示詞實驗室

• 進階提示詞庫開發
• 複雜角色專屬工作流程
• 真實世界提示詞驗證
• 跨團隊協作練習
• 團隊提示詞庫 v2

最低要求

第一天 — 基礎

• 對軟體交付流程有基本認識
• 對開發、測試或敏捷工作流程具一般性理解
• 建議具備 Claude 使用權限以進行實作練習

第二天 — 進階

• 完成第一天課程(或具備相當經驗)
• 先前曾接觸 Claude Code 與提示詞工程概念
• 具備基本 Git 知識
• 建議熟悉 CI/CD 概念

 14 小時

人數


每位參與者的報價

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