Kursplan
Utsikt över Dag 1
Modul 1 — Introduktion till Claude Code & AI-stött ingenjörsarbete
• Jämförelse mellan Claude Code och traditionella AI-verktyg
• AI-agenter inom mjukvaruingenjörsarbete
• Produktivitet och optimering av arbetsflöden
• AI-stött livscykel för utveckling
• Risker, begränsningar och mänsklig tillsyn
• Livande praktiska demonstrationer
Modul 2 — Grunderna i prompt-engineering
• Anatomien hos en effektiv prompt
• Zero-shot vs few-shot prompting
• Iterativa teknik för prompting
• Grunderna i kedjande av prompts
• Strukturerade utdata och formatering
• Verifiering av prompts och kvalitetsförbättring
Modul 3 — Prompting för mjukvaruutveckling
• Kodgenerering och refaktorisering
• Felsökning med AI-stöd
• Generering av dokumentation
• Granskning av pull requests
• Förståelse för legacy-kod
• Säker och underhållbar AI-genererad kod
Modul 4 — Prompting för testning & kvalitet
• Generering av testfall
• Analys av kantfall
• Automatiseringsklart testdesign
• AI-stött analys av brister
• Skapande av Gherkin och testszenarion
• Arbetsflöden för kvalitetsverifiering
Modul 5 — Prompting för agile samarbete
• Användarfall och acceptanskriterier
• Förfining av krav
• Stöd för agil kommunikation
• Sammanfattningar för intressenter
• Stöd för retrospektiv
• Förberedelser för backlog-refinering
Modul 6 — Ansvarsfull AI, säkerhet & verifiering
• Hallucinationer och risker med AI
• sekretess och säker prompting
• Principer för AI-governance
• Checklister för verifiering
• Medvetenhet om prompt-injection
• Ansvar för mänsklig granskning
Modul 7 — Team Prompt Lab
• Bygga återanvändbara team-prompts
• Rollspecifika AI-arbetsflöden
• Delning av prompts och peer-review
• Skapande av Team Prompt Library v1
• Interaktiva samarbetsövningar
Dag 2
Modul 1 — Avancerade funktioner hos Claude Code
• CLAUDE.md och bestående projektkontext
• Automatisering av AI-arbetsflöden
• Strategier för Best-of-N-generation
• Återanvändbara AI-kommandon
• Tekniker för kontext-engineering
• AI-stött ingenjörsarbetsflöden
Modul 2 — Avancerade teknik inom prompt-engineering
• Chain-of-thought prompting
• Multimodal prompting
• Constraint-based prompting
• Avancerad kedjning av prompts
• Hantering av stor kontext
• Conversational engineering workflows
Modul 3 — Versionskontroll, parallell utveckling & multi-agent-arbetsflöden
• Strategier för Git-integration
• Parallella AI-utvecklingsarbetsflöden
• Worktrees och isolerade AI-uppgifter
• Multi-agent orchestration
• Human-in-the-loop kontroller
• Strategi för konfliktlösning
Modul 4 — Arkitektur, MCP & Avancerat DevOps
• Model Context Protocol (MCP)
• Integrationer mellan Claude och externa verktyg
• AI-stött arkitekturanalys
• Architecture Decision Records (ADR)
• AI-stött felsökning i CI/CD
• Incidentpostmortem och operativa arbetsflöden
Modul 5 — Skalning av Claude Code & kodbasens hälsa
• Hantering av tokens och kontext
• AI-vänliga projektstrukturer
• Långsiktig underhållbarhet av kodbaser
• Automatisering av dokumentation
• Skaleringsstrategier för AI
• Ingenjörsarbetsflöden för hela teamet
Modul 6 — Capstone: Definiera ditt Claude Code-process
• Designa skalbara AI-stötta arbetsflöden
• Kombinera prompts, kommandon och kontextfiler
• Design av teamets AI-processer
• Modeller för rollöverskridande samarbete
• Skapande av arbetsflödesbläck
Modul 7 — Avancerat Team Prompt Lab
• Utveckling av avancerade promptbibliotek
• Komplext rollspecifika arbetsflöden
• Validering av prompts i verkliga världar
• Samarbetsövningar över teamgränser
• Team Prompt Library v2
Krav
Dag 1 — Grunderna
• Grundläggande kunskaper om processer inom mjukvaruleverans
• Allmän förståelse för utveckling, testning eller agila arbetsflöden
• Rekommenderas att ha tillgång till Claude Code för praktiska övningar
Dag 2 — Avancerat
• Genomfört Dag 1 (eller motsvarande erfarenhet)
• Tidigare erfarenhet av Claude Code och begrepp kring prompt-engineering
• Grundläggande kunskaper i Git
• Bekantskap med CI/CD-koncept rekommenderas