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課程簡介

Claude Code 介紹與 AI 輔助軟體工程

  • Claude Code 的定義及其與傳統 AI 工具的差異。
  • 生成式 AI 代理在軟體工程中的角色。
  • 使用大型提示詞建構完整應用程式。
  • 理解 AI 輔助開發帶來的生產力增益。

AI 勞動力與軟體工程生產力

  • 將 Claude Code 視為 AI 開發團隊。
  • 解決工程領域對 AI 的常見擔憂與迷思。
  • 理解 AI 勞動力經濟學。
  • 運用 Best-of-N 模式生成多種解決方案。
  • 選擇並優化最佳實作方案。

Claude Code、設計與代碼品質

  • 評估 AI 是否能判斷代碼品質。
  • 在 AI 輔助下應用軟體設計原則。
  • 利用 AI 探索需求與解決方案空間。
  • 透過對話式設計工作流程進行快速原型開發。
  • 運用約束條件和結構化提示詞以提升輸出品質。

流程、上下文與模型上下文協議 (MCP)

  • 理解流程與上下文相對於純代碼生成的重要性。
  • 使用 CLAUDE.md 建立全域持久性上下文。
  • 在上下文檔案中結構化專案規則、架構與約束條件。
  • 透過 Claude Code 命令建立可重複使用的目標性上下文。
  • 透過範例教學給 Claude Code,實現上下文學習。

自動化與文檔生成(Claude Code)

  • 使用 Claude Code 生成並維護文檔。
  • 自動化重複性的工程任務。
  • 創建由上下文和命令驅動的可重用工作流程。

版本控制與並行開發(Claude Code)

  • 將 Claude Code 整合至基於 Git 的工作流程。
  • 將 Git 分支和工作樹與 AI 代理配合使用。
  • 並行運行 Claude Code 任務。
  • 協調多個 AI 子代理處理不同功能開發。
  • 安全管理並行功能開發。

擴展 Claude Code 與 AI 推理能力

  • 作為 Claude Code 的手、眼、耳進行操作。
  • 確保 Claude Code 能審查並檢查其自身工作。
  • 管理 Token 限制與架構複雜度。
  • 設計便於 AI 擴展的專案結構與檔案命名規範。
  • 在 AI 輔助下維持長期程式碼庫的健康狀態。

多模態提示詞與流程驅動開發

  • 先修復流程與上下文,再修復代碼。
  • 將非正式輸入(筆記、草圖、規格)轉譯為生產代碼。
  • 使用多模態輸入指導實作。
  • 建立可重複使用的 AI 輔助開發流程。

專題實作:定義您的 Claude Code 流程

  • 設計個人或團隊級的 Claude Code 工作流程。
  • 結合上下文檔案、命令、子代理與提示詞。
  • 創建可重複使用且具擴展性的 AI 輔助工程流程。

最低要求

  • 具備軟體開發原則與常見工程工作流程的理解。
  • 具備 JavaScript、Python 等程式語言的實務經驗。
  • 具備命令列/終端機使用經驗,並熟悉 Git 工作流程。

受眾

  • 希望將 AI 整合至開發流程的軟體開發者。
  • 旨在利用 AI 工具提升工程生產力的技術團隊負責人。
  • 對 AI 輔助編碼自動化感興趣的 DevOps 工程師與工程經理。
 21 小時

人數


每位參與者的報價

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