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 課程時長 14 時間:

課程簡介

第 1 天大綱

模組 1 — 認識 Claude Code 與 AI 輔助工程

• Claude Code 與傳統 AI 工具的對比
• 軟體工程中的 AI 智能體
• 生產力與工作流程優化
• AI 輔助開發生命週期
• 風險、限制及人類監督
• 實時實用演示

模組 2 — 提示工程基礎

• 高效提示詞的結構分析
• 零樣本 vs 少樣本提示
• 迭代式提示技術
• 提示鏈基礎
• 結構化輸出與格式化
• 提示詞驗證與品質提升

模組 3 — 軟體開發提示詞

• 代碼生成與重構
• AI 輔助除錯
• 文件生成
• Pull Request 審查
• 理解舊有代碼
• 生成安全且可維護的 AI 代碼

模組 4 — 測試與品質提示詞

• 測試用例生成
• 邊界情況分析
• 可自動化的測試設計
• AI 輔助缺陷分析
• Gherkin 及測試場景創建
• 品質驗證工作流程

模組 5 — 敏捷協作提示詞

• 用戶故事與驗收標準
• 需求精細化
• 敏捷溝通支持
• 利益相關者摘要
• 回顧會協助
• 待辦事項列表精細化準備

模組 6 — 負責任的 AI、安全與驗證

• 幻覺(Hallucinations)與 AI 風險
• 機密性與安全提示
• AI 治理原則
• 驗證清單
• 提示詞注入意識
• 人類審查責任

模組 7 — 團隊提示詞實驗室

• 構建可複用的團隊提示詞
• 特定角色的 AI 工作流程
• 提示詞分享與同儕審查
• 創建團隊提示詞庫 v1
• 互動式協作練習

第 2 天

模組 1 — Claude Code 進階功能

• CLAUDE.md 及持久化項目上下文
• AI 工作流程自動化
• 最佳 N 個(Best-of-N)生成策略
• 可複用的 AI 命令
• 上下文工程技術
• AI 輔助工程工作流程

模組 2 — 進階提示工程技術

• 思維鏈(Chain-of-thought)提示
• 多模態提示
• 基於約束的提示
• 進階提示鏈
• 大上下文管理
• 對話式工程工作流程

模組 3 — 版本控制、並行開發與多智能體工作流程

• Git 集成策略
• 並行 AI 開發工作流程
• Worktrees 與隔離的 AI 任務
• 多智能體編排
• 人在迴路(Human-in-the-loop)檢查點
• 衝突管理策略

模組 4 — 架構、MCP 與進階 DevOps

• 模型上下文協議 (MCP)
• Claude 與外部工具的集成
• AI 輔助架構分析
• 架構決策記錄 (ADR)
• AI 輔助 CI/CD 故障排除
• 事故事後分析與運維工作流程

模組 5 — 擴展 Claude Code 與代碼庫健康度

• Token 與上下文管理
• AI 友好的項目結構
• 長期代碼庫可維護性
• 文件自動化
• AI 擴展策略
• 全團隊工程工作流程

模組 6 — 綜合實戰:定義您的 Claude Code 流程

• 設計可擴展的 AI 輔助工作流程
• 結合提示詞、命令及上下文文件
• 團隊 AI 流程設計
• 跨角色協作模型
• 工作流程藍圖創建

模組 7 — 進階團隊提示詞實驗室

• 進階提示詞庫開發
• 複雜角色特定工作流程
• 真實場景提示詞驗證
• 跨團隊協作練習
• 團隊提示詞庫 v2

最低要求

第 1 天 — 基礎

• 對軟體交付流程有基本了解
• 對開發、測試或敏捷工作流程有通用認知
• 建議擁有 Claude 訪問權限以便進行動手練習

第 2 天 — 進階

• 已完成第 1 天課程(或具備同等經驗)
• 曾接觸過 Claude Code 及提示工程概念
• 具備基本的 Git 知識
• 建議熟悉 CI/CD 相關概念

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