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 課程時長 14 時間:

課程簡介

第 1 天大綱

模組 1 — Claude Code 與 AI 輔助工程簡介

• Claude Code 與傳統 AI 工具比較
• 軟體工程中的 AI 智能體
• 生產力與工作流優化
• AI 輔助開發生命週期
• 風險、限制及人為監督
• 實戰演示

模組 2 — 提示工程基礎

• 有效提示詞的結構
• 零樣本與少樣本提示
• 迭代提示技巧
• 提示鏈基礎
• 結構化輸出與格式
• 提示詞驗證與品質提升

模組 3 — 用於軟體開發的提示

• 代碼生成與重構
• AI 輔助除錯
• 文件生成
• Pull Request 審查
• 理解遺留代碼
• 生成安全且可維護的 AI 代碼

模組 4 — 用於測試與品質的提示

• 測試用例生成
• 邊緣情况分析
• 可自動化的測試設計
• AI 輔助缺陷分析
• Gherkin 及測試場景創建
• 品質驗證工作流

模組 5 — 用於敏捷協作的提示

• 用戶故事與驗收標準
• 需求細化
• 敏捷溝通技能支持
• 利益相關者摘要
• 回顧會議輔助
• Backlog 細化準備

模組 6 — 負責任 AI、安全性與驗證

• 幻覺與 AI 風險
• 保密性與安全提示
• AI 治理原則
• 驗證清單
• 提示注入意識
• 人工審查職責

模組 7 — 團隊提示實驗室

• 建立可重複使用的團隊提示詞
• 特定角色的 AI 工作流
• 提示詞共享與同儕審查
• 創建團隊提示詞庫 v1
• 互動式協作練習

第 2 天

模組 1 — Claude Code 高階功能

• CLAUDE.md 與持久化項目上下文
• AI 工作流自動化
• Best-of-N 生成策略
• 可重複使用的 AI 命令
• 上下文工程技巧
• AI 輔助工程工作流

模組 2 — 高階提示工程技術

• 思維鏈提示
• 多模態提示
• 基於約束的提示
• 高階提示鏈
• 大上下文管理
• 對話式工程工作流

模組 3 — 版本控制、並行開發與多智能體工作流

• Git 整合策略
• 並行 AI 開發工作流
• 工作樹與隔離 AI 任務
• 多智能體編排
• 人在回路的檢查點
• 衝突管理策略

模組 4 — 架構、MCP 與高階 DevOps

• 模型上下文協議 (MCP)
• Claude 與外部工具的整合
• AI 輔助架構分析
• 架構決策記錄 (ADR)
• AI 輔助 CI/CD 故障排查
• 事故事後分析與運維工作流

模組 5 — 擴展 Claude Code 與代碼庫健康

• Token 與上下文管理
• AI 友好的項目結構
• 長期代碼庫可維護性
• 文件自動化
• AI 可擴展性策略
• 全團隊工程工作流

模組 6 — 頂尖項目:定義您的 Claude Code 流程

• 設計可擴展的 AI 輔助工作流
• 結合提示詞、命令與上下文文件
• 團隊 AI 流程設計
• 跨角色協作模型
• 工作流藍圖創建

模組 7 — 高階團隊提示實驗室

• 高階提示詞庫開發
• 複雜的特定角色工作流
• 真實世界提示詞驗證
• 跨團隊協作練習
• 團隊提示詞庫 v2

最低要求

第 1 天 — 基礎

• 熟悉基本軟體交付流程
• 了解開發、測試或敏捷工作流概況
• 建議具備 Claude 存取權限以進行實作演練

第 2 天 — 進階

• 完成第 1 天課程(或具同等經驗)
• 曾接觸 Claude Code 及提示工程概念
• 具備基本 Git 知識
• 建議熟悉 CI/CD 概念

人數


每位參與者的報價

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