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Plan du cours

Introduction à Claude Code & au développement logiciel assisté par l'IA

  • Qu'est-ce que Claude Code et en quoi il diffère des outils d'IA traditionnels
  • Le rôle des agents d'IA générative dans le développement logiciel
  • Utilisation d'invites détaillées pour construire des applications entières
  • Comprendre les gains de productivité issus du développement assisté par l'IA

Travail de l'IA & Productivité dans le développement logiciel

  • Considérer Claude Code comme une équipe de développement IA
  • Adresser les craintes et idées reçues courantes concernant l'IA dans l'ingénierie
  • Comprendre l'économie du travail assisté par l'IA
  • Exploiter le modèle « Best-of-N » pour générer plusieurs solutions
  • Sélectionner et affiner les implémentations optimales

Claude Code, conception et qualité du code

  • Évaluer si l'IA peut juger de la qualité du code
  • Appliquer les principes de conception logicielle avec l'assistance de l'IA
  • Utiliser l'IA pour explorer les exigences et l'espace des solutions
  • Prototypage rapide avec des flux de travail de conception conversationnelle
  • Appliquer des contraintes et des invites structurées pour améliorer la qualité des résultats

Processus, contexte et protocole de contexte de modèle (MCP)

  • L'importance du processus et du contexte par rapport à la simple génération de code
  • Contexte persistent global utilisant CLAUDE.md
  • Structurer les règles du projet, l'architecture et les contraintes dans les fichiers de contexte
  • Contexte ciblé et réutilisable via les commandes de Claude Code
  • Apprentissage contextualisé en enseignant à Claude Code à l'aide d'exemples

Automatisation & Documentation avec Claude Code

  • Utiliser Claude Code pour générer et maintenir la documentation
  • Automatiser les tâches d'ingénierie répétitives
  • Créer des flux de travail réutilisables pilotés par le contexte et les commandes

Contrôle de version & développement parallèle avec Claude Code

  • Intégrer Claude Code dans des flux de travail basés sur Git
  • Utiliser les branches Git et les worktrees avec des agents IA
  • Exécuter des tâches Claude Code en parallèle
  • Coordonner plusieurs sous-agents IA sur des fonctionnalités distinctes
  • Gérer le développement parallèle de fonctionnalités en toute sécurité

Mise à l'échelle de Claude Code & Raisonnement IA

  • Agir comme les mains, les yeux et les oreilles de Claude Code
  • S'assurer que Claude Code examine et vérifie son propre travail
  • Gérer les limites de tokens et la complexité architecturale
  • Concevoir la structure du projet et le nommage des fichiers pour une évolutivité IA
  • Maintenir la santé à long terme de la codebase avec l'assistance de l'IA

Invites multimodales & Développement piloté par le processus

  • Corriger le processus et le contexte avant de corriger le code
  • Traduire des entrées informelles (notes, croquis, spécifications) en code de production
  • Utiliser des entrées multimodales pour guider l'implémentation
  • Créer des processus de développement assisté par l'IA reproductibles

Projet terminal : Définition de votre processus Claude Code

  • Concevoir un workflow Claude Code personnel ou au niveau de l'équipe
  • Combiner fichiers de contexte, commandes, sous-agents et invites
  • Créer un processus d'ingénierie assisté par l'IA réutilisable et évolutif

Pré requis

  • Une compréhension des principes du développement logiciel et des flux de travail d'ingénierie courants.
  • De l'expérience avec un langage de programmation tel que JavaScript, Python, etc.
  • De l'expérience avec la ligne de commande / le terminal et une familiarité avec les flux de travail Git.

Public cible

  • Développeurs logiciels souhaitant intégrer l'IA dans leur processus de développement.
  • Chefs d'équipe technique visant à améliorer la productivité de l'ingénierie avec des outils d'IA.
  • Ingénieurs DevOps et chefs de projet d'ingénierie intéressés par l'automatisation du codage assistée par l'IA.
 21 Heures

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