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コース概要
はじめに
- AIエージェント型開発の現状とClaude Codeの位置付け
- プロトタイプから本番環境へ向けた思考様式およびワークフロー
- CLAUDE.md、プランモード、スキル群やサブエージェントといったClaude Codeの主要機能解説
環境設定
- Claude Codeのインストールおよび構成手順
- AIエージェントが適切な判断を下せるようCLAUDE.mdの記述方法
- 実行前に処理内容を検討するためのプランモード活用法
セッション1:設計から基盤構築へ
- アイデアや設計図をもとにしたプロジェクト計画の作成手順
- Claude Codeを用いたアプリケーションの骨組み構築法
- データソースおよびCMSとの連携手法
セッション2:品質確保とデプロイメント
- 安全な運用を担保するためのテストスイート構築法
- サブエージェントを用いた自動化された品質検証フロー
- VercelやCloud Runへの自動デプロイ環境設定方法
AI生成コードのリスク管理と最適な運用法
- 生成されるコードに見られる典型的な問題点(セキュリティ欠陥や依存関係・不完全動作など)
- エージェントが作成した成果物を簡易的なチェックリストで精査する方法
- 人間の判断を意思決定プロセスに常に組み込む必要性
総括および今後の取り組み
- 最終成果物としてテスト済みかつ自動デプロイ可能な実運用アプリケーションが完成すること
要求
- ソフトウェア開発に関する基本的な知識(バージョン管理・テスト・デプロイメントなど)
- 少なくとも1つ以上のプログラミング言語およびコマンドラインの使用経験
- Webアプリケーションの基本構造(フロントエンド、バックエンド、API)に対する理解度
対象となる受講者
- 開発者
- 技術面から製品を構築するビジネスパーソンや起業家
- AIエージェントを用いた開発手法を導入したいエンジニア
7 時間
お客様の声 (1)
PythonのStreamlitライブラリについての知識を得ることができました。確実に、R Shinyで作成された私のチームのアプリケーションを改善するために使用してみます。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
コース - GitHub Copilot for Developers
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