コース概要

Claude CodeとAI支援型ソフトウェアエンジニアリングの紹介

  • Claude Codeとは何か、従来のAIツールとの違い
  • ジェネレーティブAIエージェントがソフトウェアエンジニアリングに果たす役割
  • 大規模なプロンプトを使用してアプリケーション全体を構築する
  • AI支援型開発から得られる生産性向上の理解

AI労働とソフトウェアエンジニアリングの生産性

  • Claude CodeをAI開発チームとして扱う
  • エンジニアリングにおけるAIに関する一般的な懸念と誤解の解決
  • AI労働経済学の理解
  • 最良のNパターンを使用して複数のソリューションを生成する
  • 最適な実装を選択し改善する

Claude Code、デザイン、およびコード品質

  • AIがコード品質を判断できるか評価する
  • AIアシスタンスを使用したソフトウェア設計原則の適用
  • AIを使用して要件とソリューション空間を探求する
  • 会話型デザインワークフローによる高速プロトタイピング
  • 制約と構造化されたプロンプトを使用して出力品質を改善する

プロセス、コンテキスト、およびモデルコンテキストプロトコル(MCP)

  • 生のコード生成よりもプロセスとコンテキストの重要性
  • グローバルな持続的なコンテキストを使用するCLAUDE.md
  • プロジェクト規則、アーキテクチャ、制約をコンテキストファイルに構造化する
  • コンテキストとコマンドを使用した再利用可能なターゲットコンテキスト
  • 例を用いてClaude Codeに教えることでインコンテキスト学習を行う

Claude Codeを使用した自動化とドキュメンテーション

  • Claude Codeを使用してドキュメンテーションを生成し維持する
  • 繰り返し行われるエンジニアリングタスクの自動化
  • コンテキストとコマンドによって駆動される再利用可能なワークフローの作成

Claude Codeを使用したバージョン管理と並行開発

  • GitベースのワークフローにClaude Codeを統合する
  • AIエージェントを使用したGitブランチとワークツリーの使用
  • 平行してClaude Codeタスクを実行する
  • 複数のAIサブエージェントを異なる機能に割り当てて協調させる
  • 並行した機能開発を安全に管理する

Claude CodeのスケーリングとAIの推論

  • Claude Codeの手足、目、耳として働く
  • Claude Codeが自身の作業を確認しチェックするようにする
  • トークン制限とアーキテクチャの複雑さを管理する
  • AIスケーラビリティのためにプロジェクト構造とファイルネーミングを設計する
  • AIアシスタンスを使用して長期的なコードベースの健全性を維持する

多様なプロンプトとプロセス主導型開発

  • コードの修正前にプロセスとコンテキストを修正する
  • ノート、スケッチ、仕様書などの非公式入力を実装コードに翻訳する
  • 多様なプロンプトを使用して実装をガイドする
  • 再利用可能なAI支援型開発プロセスの作成

キャップストーン:あなたのClaude Codeプロセスを定義する

  • 個人またはチームレベルのClaude Codeワークフローの設計
  • コンテキストファイル、コマンド、サブエージェント、プロンプトを組み合わせる
  • 再利用可能でスケーラブルなAI支援エンジニアリングプロセスの作成

要求

  • ソフトウェア開発の原則と一般的なエンジニアリングワークフローの理解。
  • JavaScript、Pythonなどプログラミング言語の使用経験。
  • コマンドライン/ターミナルの使用経験とGitワークフローの理解。

対象者

  • AIを開発プロセスに統合したいソフトウェア開発者。
  • AIツールを使用してエンジニアリング生産性を向上させたいテクニカルリード。
  • AI支援型コーディングオートメーションに興味のあるDevOpsエンジニアやエンジニアリングマネージャー。
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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