| Tytuł: | Software Craftsmanship z wykorzystaniem Generatywnej Sztucznej Inteligencji - warsztaty praktyczne na bazie TypeScript lub Java+SpringBoot lub React |
| Kod: | ts-craft |
| Kategoria: | TypeScript |
| Forma: | 20% wykłady / 80% warsztaty |
| Czas trwania: | 3 dni |
| Odbiorcy: | architekci, developerzy |
| Zapisy: |
Indywidualne zamówienie i dopasowanie dla grupy. |
| Logistyka: |
W siedzibie klienta lub w innym dowolnym miejscu. |
Sztuczna inteligencja przestaje być jedynie narzędziem do generowania kodu a staje się prawdziwym partnerem w codziennej pracy programisty.
W trakcie tych 3-dniowych, intensywnych warsztatów nauczysz się, jak skutecznie wykorzystywać Generatywną Sztuczną Inteligencję w duchu Software Craftsmanship.
Warianty szkolenia:
- backend w Java i Spring Boot
- backend w TypeScript
- frontend w React + TypeScript
Poprzez serię praktycznych ćwiczeń, sesji live codingowych i analiz rzeczywistych przypadków użycia:
- Nauczysz się współpracować z AI przy tworzeniu czystego, łatwego w utrzymaniu i dobrze zaprojektowanego kodu
- Zastosujesz podejście Test Driven Development (TDD) oraz cykl Red-Green-Refactor przy wsparciu AI
- Dowiesz się, jak AI może wspomagać tworzenie testów, refaktoryzację oraz podejmowanie decyzji projektowych
- Zrozumiesz, jak maksymalizować produktywność, zachowując pełną kontrolę nad bazą kodu
- Poznasz typowe pułapki pracy z AI i nauczysz się, jak ich unikać
Zgłębisz również wzorce architektoniczne i dobre praktyki, które nie tylko wspierają budowę skalowalnych i łatwych w utrzymaniu systemów, ale też znacząco ułatwiają współpracę z Generatywną Sztuczną Inteligencją:
- Domain-Driven Design (DDD) – pozwala na zorganizowany modelu dziedzinowego tak aby był zrozumiały dla AI
- Ports and Adapters (Hexagonal Architecture) – wspiera separację odpowiedzialności, co pozwala AI operać na wyizolowanych komponentach
- Modularization – pozwala na na generowanie i refaktoring w dobrze zdefiniowanych kontekstach
- Microservices Architecture – umożliwia rozproszone wytwarzanie na poziomie serwisu co pozwala AI na niezależną ewolucję i wdrożenia.
Wyróżniki warsztatu
- Domain-Driven Design (DDD) – pozwala uporządkować model domenowy w sposób zrozumiały dla AI, co sprawia, że interakcje z nią stają się bardziej kontekstowe i trafne
- Ports and Adapters (Architektura Heksagonalna) – wspiera czysty podział odpowiedzialności, umożliwiając AI bezpieczne działanie na odseparowanych komponentach bez ryzyka powiązań
- Modularyzacja – zapewnia wyraźne granice i odpowiedzialności w bazie kodu, co pozwala AI generować i refaktoryzować kod w dobrze zdefiniowanych kontekstach
- Architektura mikrousługowa – umożliwia rozproszony rozwój i precyzyjne wsparcie AI na poziomie pojedynczych usług, wspierając ich niezależną ewolucję i wdrażanie
Program Warsztatu eksperckiego
Program jest ramą w jakiej możemy się poruszać merytorycznie - program dla konkretnego szkolenia dedykowanego ustalamy z grupą na podstawie analizy przed-szkoleniowej.-
Fundamenty współpracy z Generatywną AI w codziennej pracy programisty- Wprowadzenie do Generatywnej AI w kontekście Software Craftsmanship
- Czym jest Generatywna AI i jak zmienia sposób pracy programistów
- Przegląd narzędzi AI dla programistów Java/Spring
- Etyka i odpowiedzialność przy korzystaniu z AI w kodowaniu
- Czym jest Generatywna AI i jak zmienia sposób pracy programistów
- Podstawy efektywnej współpracy z AI
- Pisanie skutecznych promptów i komunikacja z AI
- Rola kontekstu, intencji i struktury w pracy z AI
- Omówienie typowych błędów i nieporozumień
- Pisanie skutecznych promptów i komunikacja z AI
- Ćwiczenia praktyczne: AI jako partner w codziennej pracy
- Tworzenie kodu biznesowego z pomocą AI
- Korekta i poprawianie kodu z udziałem AI
- Weryfikacja rezultatów i jakość wygenerowanego kodu
- Implementacja elementów technicznych i integracyjnych
- Tworzenie kodu biznesowego z pomocą AI
- Wprowadzenie do Generatywnej AI w kontekście Software Craftsmanship
-
Zapewnienie jakości - testowanie i architektura
- Test-Driven Development (TDD) z udziałem AI
- Zasady i wartości TDD
- Red-Green-Refactor z pomocą AI
- Generowanie testów jednostkowych i integracyjnych
- Generowanie testy, a poprawność systemu
- Zasady i wartości TDD
- Ćwiczenia praktyczne: AI jako pomocnik w utrzymaniu jakości
- Refaktoryzacja nieczytelnego kodu z AI
- Rozszerzanie funkcjonalności z wykorzystaniem testów
- Testy łatwe w utrzymaniu i chroniące przed regresją
- Refaktoryzacja nieczytelnego kodu z AI
- Test-Driven Development (TDD) z udziałem AI
-
Wzorce architektoniczne i AI w złożonych systemach
- Domain-Driven Design i kontekstowe zrozumienie przez AI
- Wprowadzenie do DDD i jego znaczenie w pracy z AI
- Budowanie modeli domenowych z uwzględnieniem zrozumiałości dla AI
- Współtworzenie agregatów, value obiektów i usług domenowych z AI
- Wprowadzenie do DDD i jego znaczenie w pracy z AI
- Architektura heksagonalna, modularność i mikrousługi
- Korzyści z Ports and Adapters w kontekście AI
- Tworzenie i refaktoryzacja modułów w dużych systemach
- Skalowanie rozwiązań z pomocą AI na poziomie mikrousług
- Korzyści z Ports and Adapters w kontekście AI
- Zastosowania praktyczne i strategia wdrożeniowa
- Studium przypadku: rozbudowa istniejącej aplikacji z AI
- Studium przypadku: budowa nowych aplikacji z AI
- Wyznaczanie granic odpowiedzialności między człowiekiem a AI
- Plan wdrożenia AI do zespołu produkcyjnego
- Studium przypadku: rozbudowa istniejącej aplikacji z AI
- Domain-Driven Design i kontekstowe zrozumienie przez AI
Pobierz program w formacie PDF
Trenerzy
Poznaj ekspertów, którzy mogą poprowadzić Twój Warsztat.