Eğitim İçeriği
Claude Code'a ve AI Destekli Yazılım Mühendisliğine Giriş
- Claude Code nedir ve geleneksel AI araçlarından nasıl farklıdır.
- Üretken AI ajanlarının yazılım mühendisliği rolesi.
- Büyük ipuçları kullanarak tam uygulamalar oluşturma.
- AI destekli geliştirmeden üretkenlik kazançları anlama.
AI Çalışma Gücü ve Yazılım Mühendisliği Üretkenliği
- Claude Code'u bir AI geliştirme takımı olarak muamele etme.
- Mühendislikte AI hakkında yaygın korkular ve yanlış anlaşımların ele alınması.
- AI çalışma gücü ekonomisini anlama.
- Birden çok çözüm oluşturmak için Best-of-N deseninden yararlanma.
- Optimal uygulamaları seçme ve telif haklarını iyileştirme.
Claude Code, Tasarım ve Kod Kalitesi
- AI'nin kod kalitesini değerlendirme yeteneğini değerlendirme.
- AI asistanlığıyla yazılım tasarım ilkelerinin uygulanması.
- Gereksinim ve çözüm uzaylarını keşfetmek için AI'nin kullanılması.
- Konuşma tasarım iş akışlarıyla hızlı prototipler oluşturma.
- Çıktı kalitesini iyileştirmek için kısıtlamalar ve yapılandırılmış ipuçları kullanma.
Süreç, Kontext ve Model Kontext Protokolü (MCP)
- Ham kod oluşturma yerine sürecin ve kontextin öneminin anlanması.
- CLAUDE.md kullanarak küresel kalıcı kontext.
- Kontext dosyalarında projeyi kurallar, mimari ve kısıtlamaların yapılandırılması.
- Claude Code komutları aracılığıyla tekrarlanabilir hedeflenen kontext.
- Örneklerle Claude Code'u öğreterek kontext içinde öğrenme.
Otomasyon ve Dokümantasyon ile Claude Code
- Claude Code kullanarak dokümantasyon oluşturma ve bakım.
- Tekrarlanan mühendislik görevlerini otomasyon.
- Kontext ve komutlarla sürülen tekrarlanabilir iş akışları oluşturma.
Sürüm Kontrolu ve Paralel Geliştirme ile Claude Code
- Claude Code'u Git tabanlı iş akışlarıyla entegre etme.
- AI ajanlarıyle Git dalları ve çalışma ağaçlarını kullanma.
- Paralel Claude Code görevleri çalıştırma.
- Ayırma özellikler üzerinde birden fazla AI altajana koordinasyon.
- Paralel özellik geliştirimini güvenli bir şekilde yönetme.
Claude Code'u Ölçekleme ve AI Akıl Yürütme
- Claude Code'un elleri, gözleri ve kulakları olmak.
- Claude Code'un kendi çalışmalarını incelemesini ve kontrol etmesini sağlama.
- Token sınırlarını ve mimari karmaşıklığını yönetme.
- AI ölçeklendirme için proje yapısını ve dosya adlandırma düzenini tasarlama.
- AI asistanlığıyla uzun vadeli kod tabanı sağlığını koruma.
Çoklu Modlu İpucular ve Süreç-Özelleştirme Geliştirme
- Kodu düzeltmeden önce süreci ve kontexti düzeltme.
- (notlar, taslaklar, belirtimler) gibi resmi olmayan girdileri üretim koduna çevirme.
- Uygulamayı yönlendirmek için çoklu modlu girişleri kullanma.
- Tekrarlanabilir AI destekli geliştirme süreçleri oluşturma.
Başarımlar: Claude Code Sürecinizi Tanımlama
- Kişisel veya takım düzeyinde bir Claude Code iş akışı tasarlama.
- Kontext dosyalarını, komutları, altajaları ve ipuçlarını birleştirme.
- Tekrarlanabilir, ölçeklenebilir AI destekli mühendislik süreci oluşturma.
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Yazılım geliştirme ilkeleri ve yaygın mühendislik iş akışları konusunda bir anlayış.
- JavaScript, Python gibi bir programlama diline deneyim sahibiyken.
- Komut satırı / terminal kullanımı ve Git iş akışlarına aşinalık.
Hedef Kitle
- AI'ı geliştirme sürecine entegre etmek isteyen yazılım geliştiriciler.
- Mühendislik üretkenliğini AI araçlarıyla artırmayı amaçlayan teknik takım liderleri.
- AI destekli kodlama otomasyonuna ilgili DevOps mühendisleri ve mühendislik yöneticileri.
Danışanlarımızın Yorumları (2)
Python'daki Streamlit kütüphanesi hakkında bilgi edindim ve kesinlikle takımımızın R Shiny ile oluşturduğu uygulamaları geliştirmek için bunu kullanmaya çalışacağım.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Eğitim - GitHub Copilot for Developers
Yapay Zeka Çevirisi
Eğitmenin copilot ve ileri düzey kullanımını içeren yeterli ve etkili pratik oturumları
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Eğitim - Intermediate GitHub Copilot
Yapay Zeka Çevirisi