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课程大纲

介绍Claude Code及AI辅助软件工程

  • 什么是Claude Code以及它与传统AI工具的区别。
  • 生成式AI代理在软件工程中的作用。
  • 使用大型提示词构建完整应用程序。
  • 了解AI辅助开发带来的生产力提升。

AI劳动力与软件工程生产力

  • 将Claude Code视为AI开发团队的一部分。
  • 解决工程领域中关于AI的常见恐惧和误解。
  • 理解AI劳动力经济学。
  • 利用“最佳方案模式”生成多种解决方案。
  • 筛选并优化最终实施方案。

Claude Code、设计与代码质量

  • 评估AI是否能够判断代码质量。
  • 借助AI应用软件设计原则。
  • 利用AI探索需求与解决方案空间。
  • 通过对话式设计工作流进行快速原型开发。
  • 应用约束条件和结构化提示词以提高输出质量。

流程、上下文及模型上下文协议(MCP)

  • 强调流程和上下文比原始代码生成更重要。
  • 使用CLAUDE.md实现全局持久上下文。
  • 在上下文文件中结构化项目规则、架构和约束条件。
  • 通过Claude Code命令实现可复用的针对性上下文。
  • 通过示例教学使Claude Code具备上下文学习能力。

Claude Code的自动化与文档生成

  • 利用Claude Code生成和维护文档。
  • 自动化重复性工程任务。
  • 创建由上下文和命令驱动的可用工作流。

Claude Code的版本控制与并行开发

  • 将Claude Code集成到基于Git的工作流程中。
  • 与AI代理配合使用Git分支和工作树。
  • 并行运行Claude Code任务。
  • 在独立功能上协调多个AI子代理。
  • 安全地管理并行功能开发。

Claude Code的规模化与AI推理

  • 扮演Claude Code的手、眼和耳。
  • 确保Claude Code审查并检查其自身工作成果。
  • 管理令牌限制和架构复杂性。
  • 设计适合AI扩展的项目结构和文件命名规范。
  • 借助AI辅助维护长期的代码库健康状态。

多模态提示词与流程驱动开发

  • 在修复代码前先修复流程和上下文。
  • 将非正式输入(笔记、草图、规格说明)转化为生产代码。
  • 使用多模态输入指导实施过程。
  • 创建可重复的AI辅助开发流程。

实战项目:定义您的Claude Code流程

  • 设计个人或团队级别的Claude Code工作流。
  • 结合上下文文件、命令、子代理和提示词。
  • 创建可复用、可扩展的AI辅助工程流程。

要求

  • 理解软件开发原则和常见工程工作流程。
  • 具备JavaScript、Python等编程语言的使用经验。
  • 有命令行/终端使用经验,并熟悉Git工作流程。

适用人群

  • 希望将AI集成到开发流程中的软件开发者。
  • 旨在利用AI工具提高工程生产力的技术团队负责人。
  • 对AI辅助编码自动化感兴趣的DevOps工程师和工程经理。
 21 小时

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