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Plan du cours

Introduction à Claude Code & l'ingénierie logiciel assistée 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 l'ingénierie logiciel
  • Utilisation de grandes invites pour construire des applications entières
  • Compréhension des gains de productivité apportés par le développement assisté par l'IA

Travail de l'IA & productivité de l'ingénierie logiciel

  • Traiter Claude Code comme une équipe de développement IA
  • Adresser les craintes et les idées fausses courantes concernant l'IA dans l'ingénierie
  • Comprendre l'économie du travail de 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 les principes de conception logiciel avec l'assistance de l'IA
  • Utiliser l'IA pour explorer les exigences et l'espace des solutions
  • Prototypage rapide via des workflows de conception conversationnelle
  • Appliquer des contraintes et des invites structurées pour améliorer la qualité des sorties

Processus, contexte et le Protocol de Contexte du Modèle (MCP)

  • L'importance du processus et du contexte par rapport à la génération de code brute
  • Contexte persistant 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 Claude Code
  • Apprentissage in-contexte en apprenant à Claude Code par des exemples

Automatisation & 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

Gestion de version & développement parallèle avec Claude Code

  • Intégration de Claude Code avec 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 multiples sous-agents IA sur différentes fonctionnalités
  • Gestion sécurisée du développement parallèle des fonctionnalités

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
  • Gestion des limites de tokens et de la complexité architecturale
  • Conception de la structure du projet et de la nomenclature des fichiers pour une évolutivité IA
  • Maintenance de la santé du codebase à long terme avec l'assistance de l'IA

Invites multimodales & développement piloté par les processus

  • Corriger le processus et le contexte avant de corriger le code
  • Traduction des entrées informelles (notes, croquis, spécifications) en code de production
  • Utilisation d'entrées multimodales pour guider l'implémentation
  • Création de processus de développement assistés par l'IA répétables

Projet final : définition de votre processus Claude Code

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

Pré requis

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

Public cible

  • Développeurs logiciels souhaitant intégrer l'IA dans leur processus de développement.
  • Chefs d'équipe technique cherchant à améliorer la productivité de l'ingénierie grâce aux outils d'IA.
  • Ingénieurs DevOps et responsables d'ingénierie intéressés par l'automatisation du codage assistée par l'IA.
 21 Heures

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