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Plan du cours

Introduction à Claude Code et au développement 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 développement logiciel
  • L'utilisation de longs prompts pour créer des applications entières
  • Comprendre les gains de productivité apportés par le développement assisté par l'IA

Travail avec l'IA et productivité en génie logiciel

  • Considérer Claude Code comme une équipe de développeurs IA
  • Aborder les craintes courantes et les idées fausses concernant l'IA dans l'ingénierie
  • Comprendre l'économie du travail assisté par l'IA
  • Tirer parti du pattern "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 des principes de conception logicielle avec l'aide de l'IA
  • Utiliser l'IA pour explorer les besoins et les espaces de solutions
  • Rapidité de prototypage grâce aux workflows de design conversationnel
  • Appliquer des contraintes et des prompts structurés pour améliorer la qualité des sorties

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

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

Automatisation et documentation avec Claude Code

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

Contrôle de version et développement parallèle avec Claude Code

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

Mise à l'échelle de Claude Code et raisonnement IA

  • Agir comme les mains, les yeux et les oreilles de Claude Code
  • Veiller à ce que Claude Code révise 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 l'évolutivité de l'IA
  • Maintenir la santé à long terme de la base de code avec l'aide de l'IA

Prompting multimodal et développement piloté par le processus

  • Réparer 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 assistés par l'IA réutilisables

Projet final : Définir votre processus Claude Code

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

Pré requis

  • Une compréhension des principes de développement logiciel et des workflows 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 workflows Git.

Audience cible

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

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