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Plan du cours

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

  • Ce qu'est Claude Code et en quoi il diffère des outils d'IA traditionnels
  • Le rôle des agents d'IA générative dans le génie logiciel
  • Utilisation de grandes invites pour construire des applications entières
  • Compréhension des gains de productivité offerts par le développement assisté par l'IA

Travail assisté par l'IA & productivité en génie logiciel

  • Considérer Claude Code comme une équipe de développement d'IA
  • Aborder les craintes et idées reçues courantes sur l'IA en 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 & 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 les espaces de solutions
  • Prototypage rapide grâce à des flux de travail de conception conversationnelle
  • Appliquer des contraintes et des invites structurées pour améliorer la qualité des résultats

Processus, contexte & le protocole de contexte du modèle (MCP)

  • L'importance du processus et du contexte par rapport à la simple génération de code
  • Maintenance d'un contexte global persistant via CLAUDE.md
  • Structuration des règles du projet, de l'architecture et des contraintes dans les fichiers de contexte
  • Contexte ciblé et réutilisable via les commandes de Claude Code
  • Apprentissage en contexte en enseignant à Claude Code à partir d'exemples

Automatisation & documentation avec Claude Code

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

Contrôle de version & développement parallèle avec Claude Code

  • Intégration de Claude Code dans les flux de travail basés sur Git
  • Utilisation des branches Git et des worktrees avec des agents d'IA
  • Exécution des tâches Claude Code en parallèle
  • Coordination de plusieurs sous-agents d'IA sur des fonctionnalités distinctes
  • Gestion sécurisée du développement parallèle de fonctionnalités

Mise à l'échelle de Claude Code & raisonnement par l'IA

  • Agir comme les mains, les yeux et les oreilles de Claude Code
  • S'assurer que Claude Code révise et vérifie son propre travail
  • Gérer les limites de tokens et la complexité architecturale
  • Concevoir la structure du projet et l'appellation des fichiers pour une mise à l'échelle par l'IA
  • Maintenir la santé à long terme de la base de code avec l'assistance de l'IA

Invites multimodales & développement piloté par le processus

  • Régler les problèmes de processus et de 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 assistés par l'IA répétables

Projet final : Définir votre processus Claude Code

  • Conception d'un workflow personnel ou d'équipe basé sur Claude Code
  • Combinaison des fichiers de contexte, des commandes, des sous-agents et des invites
  • Création d'un processus d'ingénierie assisté par l'IA réutilisable et évolutif

Pré requis

  • Compréhension des principes du génie logiciel et des flux de travail d'ingénierie courants.
  • Expérience avec un langage de programmation tel que JavaScript, Python, etc.
  • Expérience d'utilisation de la ligne de commande / terminal et familiarité avec les flux de travail Git.

Audience 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 gestionnaires d'ingénierie intéressés par l'automatisation du codage assistée par l'IA.
 21 Heures

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