Съдържание и теми, включени в курса
Разбиране на инструментите и първо изграждане
Как всъщност работят инструментите за кодиране с ИИ
Обхванати теми:
• Разбиране на прозорците на контекста и техните ограничения
• Безстандровост и как моделите на ИИ запазват информацията по време на сесията
• Работният процес Планиране → Изпълнение → Преглед
• Какво могат да правят добре инструментите за кодиране с ИИ и къде имат затруднения
• Добри практики за ефективно сътрудничество с ИИ асистенти
Ландшафтът на кодирането с ИИ
Обхванати теми:
• Преглед на текущата екосистема за кодиране с ИИ
• Разбиране на разликите между инструменти като Cursor, GitHub Copilot и Claude Code
• Избор на подходящ модел и инструмент за различни задачи
• Силни страни и ограничения на различни асистенти за кодиране
• Практически препоръки за въвеждане на инструменти в разработвателните екипи
Анатомия на промпта
Обхванати теми:
• Ключовите компоненти на ефективен промпт
• Предоставяне на контекст и ясно дефиниране на задачата
• Специфициране на формати на изход и ограничения
• Често срещани рамки и шаблони за промптиране
• Техники за подобряване на качеството и последователността на промптовете
Първо кодиране: Изграждане от нулата
Обхванати теми:
• Изграждане на проект от празна папка
• Създаване на началната структура на приложението и скелета
• Управляване на зависимостите и конфигурацията на проекта
• Итеративно подобряване на генерирания код
• Тестиране и довършване на крайното решение
Съществуващи кодови бази, персонализация и преглед
Работа в кодова база
Обхванати теми:
• Навигиране и разбиране на непозната кодова база
• Запитване и анализ на съществуващи проекти с ИИ инструменти
• Картиране на структурата на приложението и зависимостите
• Генериране на документация и технически обобщения
• Ускоряване на набирането на съществуващи проекти
Повседневни задачи: Поправка, Функционалност и Тест
Обхванати теми:
• Използване на ИИ инструменти за изследване и поправка на бъгове
• Вмъкване на нови функции и подобрения
• Писане и подобряване на автоматизирани тестове
• Валидиране на генерирания код и промени
• Повишаване на производителността в ежедневните разработвателни задачи
Персонализация: Какво представлява
Обхванати теми:
• Разбиране на правилата на проекта и файловете с конфигурация
• Въведение в концепциите за AGENTS.md и паметта на проекта
• Къде и кога се прилагат механизмите за персонализация
• Добри практики за конфигуриране на ИИ асистенти
• Преглед на разширени подходи за реализация
Ограничения, рискове и съдба
Обхванати теми:
• Преглед и валидиране на ИИ-генериран код
• Разбиране на често срещаните режим на неизправност и ограничения
• Разпознаване на инжектирането на промпт и риска за сигурността
• Решаване каква работа може да бъде делегирана на ИИ
• Прилагане на човешка съдба и запазване на отговорността в разработването на софтуер
Изисквания
Не се изисква предишен опит в кодирането или работа с ИИ инструменти.
Полезна е основната запознатост с код или Git
Лицензиран акаунт (Claude Code / Cursor / Copilot)
Целева аудитория:
Хора, които са нови в развитието с помощта на ИИ, включително не-програмиисти и случайни програмиисти, както и технически свързани роли в QA, данни, продукт или операции. Не се приема предимство в разработването.
Отзиви от участници (2)
Разглеждане на въпросите, свързани с поверителността и политиките
Angelo Stefano Soglia - Parkino srl
Курс - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Машинен превод
Уче се да формулирам заявки за Claude и да го използвам, за да обработвам всички налични ми данни.
Mike Hartleroad - Furniture Row
Курс - Claude AI for Data Analysis and Business Intelligence
Машинен превод