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Plan du cours

Introduction à Claude Code & à l'ingénierie logicielle assistée par l'IA

  • Ce qu'est Claude Code et comment il diffère des outils d'IA traditionnels.
  • Le rôle des agents IA génératifs dans l'ingénierie logicielle.
  • L'utilisation de prompts larges pour construire des applications complètes.
  • Compréhension des gains de productivité apportés par le développement assisté par l'IA.

Travail IA & Productivité en ingénierie logicielle

  • Considérer Claude Code comme une équipe de développement IA.
  • Aborder les craintes et idées reçues courantes sur l'IA dans l'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 et Qualité du code

  • Évaluer si l'IA peut juger de la qualité du code.
  • Appliquer des principes de conception logicielle avec l'assistance de l'IA.
  • Utiliser l'IA pour explorer les exigences et les espaces de solution.
  • Prototypage rapide via des workflows de conception conversationnels.
  • Appliquer des contraintes et des invites structurées pour améliorer la qualité des résultats.

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

  • L'importance du processus et du contexte par rapport à la génération brute de code.
  • Contexte persistant global utilisant 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 en contexte en enseignant à Claude Code à travers des exemples.

Automatisation & Documentation avec Claude Code

  • Utiliser Claude Code pour générer et maintenir la documentation.
  • Automatiser les tâches d'ingénierie répétitives.
  • Créer des workflows réutilisables pilotés par le contexte et les commandes.

Contrôle de version & Développement parallèle avec Claude Code

  • Intégrer Claude Code dans les workflows basés sur Git.
  • Utiliser les branches Git et les worktrees avec des agents IA.
  • Exécuter les tâches de Claude Code en parallèle.
  • Coordonner plusieurs sous-agents IA sur des fonctionnalités distinctes.
  • Gérer le développement parallelisé des fonctionnalités en toute sécurité.

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 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 une évolutivité IA.
  • Maintenir la santé à long terme de la base de code avec l'assistance de l'IA.

Prompting Multimodal & 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 répétables.

Projet final : Définition de votre processus Claude Code

  • Conception d'un workflow Claude Code personnel ou au niveau de l'équipe.
  • 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 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 cherchant à intégrer l'IA dans leur processus de développement.
  • Chefs d'équipe technique visant à améliorer la productivité de l'ingénierie avec des outils IA.
  • Ingénieurs DevOps et managers techniques intéressés par l'automatisation du codage assistée par l'IA.
 21 Heures

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