Cursusaanbod
De tools begrijpen en een eerste bouwpas
Hoe AI-codetools daadwerkelijk werken
Onderwerpen die worden behandeld:
• Contextvensters begrijpen en hun beperkingen
• Statelessness en hoe AI-modellen informatie behouden tijdens een sessie
• De Plan → Execute → Review workflow
• Wat AI-codetools goed kunnen en waar ze problemen mee hebben
• Beste praktijken voor effectieve samenwerking met AI-assistenten
Het AI-codelandschap
Onderwerpen die worden behandeld:
• Overzicht van de huidige AI-coding-ecosysteem
• Begrip van het verschil tussen tools zoals Cursor, GitHub Copilot en Claude Code
• Het selecteren van het juiste model en de juiste tool voor verschillende taken
• Sterke en zwakke punten van verschillende coding-assistenten
• Praktische aanbevelingen voor het introduceren van tools binnen ontwikkelfen
Anatomie van een prompt
Onderwerpen die worden behandeld:
• De belangrijkste componenten van een effectieve prompt
• Context verlenen en de taak duidelijk definiëren
• Specificeren van uitvoerformaten en beperkingen
• Veelgebruikte promptframeworks en templates
• Technieken om de kwaliteit en consistentie van prompts te verbeteren
Eerste stappen in het coderen: Bouwen van scratch
Onderwerpen die worden behandeld:
• Een project bouwen vanuit een lege map
• De initiële applicatiestructuur en scaffolding maken
• Het beheer van afhankelijkheden en projectconfiguratie
• Iteratief de gegenereerde code verbeteren
• Het testen en verfijnen van de uiteindelijke oplossing
Bestaande codebases, personalisatie en review
Werken in een codebase
Onderwerpen die worden behandeld:
• Navigeren en begrijpen in een onbekende codebase
• Bestaande projecten raadplegen en analyseren met AI-tools
• De structuur en afhankelijkheden van de applicatie in kaart brengen
• Documentatie en technische samenvattingen genereren
• Onboarding versnellen in bestaande projecten
Dagelijkse taken: Reparatie, functies en testen
Onderwerpen die worden behandeld:
• AI-tools gebruiken om bugs te onderzoeken en te repareren
• Nieuwe functies en verbeteringen implementeren
• Gecodeerde tests schrijven en verbeteren
• Gegenereerde code en wijzigingen valideren
• De productiviteit verhogen in dagelijkse ontwikkelingstaken
Personalisatie: wat het is
Onderwerpen die worden behandeld:
• Projectregels en configuratiebestanden begrijpen
• Inleiding tot AGENTS.md en concepten voor projectgeheugen
• Waar en wanneer personalisatiemechanismen van toepassing zijn
• Beste praktijken voor het configureren van AI-assistenten
• Overzicht van geavanceerde implementatieaanpakken
Belemmeringen, risico's en oordeel
Onderwerpen die worden behandeld:
• Review en validatie van door AI gegenereerde code
• Begrip van veelvoorkomende foutmodi en beperkingen
• Herkennen van prompt injection en beveiligingsrisico's
• Beslissen welk werk kan worden gedelegeerd aan AI
• Menselijk oordeel toepassen en verantwoordelijkheid behouden in softwareontwikkeling
Vereisten
Voorafgaande ervaring met coderen of AI-tools is niet vereist.
Basiskennis van code of Git is nuttig
Gelicenseerd account (Claude Code / Cursor / Copilot)
Doelgroep:
Mensen die nieuw zijn in AI-gestuurde ontwikkeling, inclusief niet-programmeurs, sporadische coders en rolhouwers met een technische achtergrond in QA, data, product of operatie. Er wordt geen ontwikkelingsachtergrond verondersteld.
Getuigenissen (2)
Overweegingen met betrekking tot privacy en beleid
Angelo Stefano Soglia - Parkino srl
Cursus - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Automatisch vertaald
Leren hoe je Claude promptings kan gebruiken om al mijn beschikbare data te verwerken.
Mike Hartleroad - Furniture Row
Cursus - Claude AI for Data Analysis and Business Intelligence
Automatisch vertaald