Гэты курс прысвечаны прадукцыйнаму працоўнаму працэсу Claude Code і дапамагае распрацоўшчыкам перайсці ад залежнасці ад згенераванага AI кода да метадычнага і рытмічнага кіравання інструментамі AI-праграмавання. Курс пачынаецца з прынцыпаў працы вялікіх моўных мадэляў і кіравання кантэкстным акном, паступова паглыбляючыся ў цыкл планавання, выканання і ачысткі, напісанне файла AGENTS.md і карыстальніцкіх навыкаў, шматузроўневыя планы і метад трасіравальнай кулі, а таксама стварэнне аўтаматызаваных цыклаў зваротнай сувязі. Студэнты змогуць авалодаць практыкамі тэставання, перадкаммітных хукаў, чырвона-зялёнага рэфактарынгу і даведаюцца, як цыкл Ralph дазваляе Claude Code аўтаномна працаваць са спісам задач GitHub Issues. Курс прапануе асінхронныя публікацыі і жывыя сесіі пытанняў і адказаў у некалькіх часавых зонах, а пасля завяршэння ўсе навучальныя матэрыялы застаюцца даступнымі для паўторнага азнаямлення і прымянення.

• 1.Уводзіны ў прадукцыйны працоўны працэс Claude Code
• 2.Асновы прынцыпаў працы вялікіх моўных мадэляў
• 3.Чаму кантэкстнае акно важнае
• 4.Кіраванне кантэкстам без страты кантролю над кодавай базай
• 5.Стварэнне правільнага працоўнага працэсу AI-кадавання
• 6.Выкарыстоўваць Claude Code як прафесійны інструмент, а не як мыліцу
• 7.Пазбягаць бязладнага кода ў стылі спагеці
• 8.Асінхроннае навучанне і тлумачэнні да прамых эфіраў
• 9.Захаванне навучальных матэрыялаў і рэкамендацыі па іх выкарыстанні

• 10.Падрабязнае апісанне цыклу планаванне/выкананне/ачыстка
• 11.Падтрымліваць Claude Code у стане аптымальнай прадукцыйнасці
• 12.Напісанне файла AGENTS.md
• 13.Карыстальніцкія навыкі для кіравання вывадам
• 14.Стратэгія падказак без марнавання токенаў
• 15.Практычныя практыкаванні з асноўным працоўным працэсам
• 16.Тыповыя памылкі ў працоўным працэсе і іх выпраўленне
• 17.Трэніроўка кантролю над кодавай базай
• 18.Этапны аналіз і аптымізацыя

• 19.Метад распрацоўкі шматабсяжнага плана
• 20.Асноўная ідэя метаду трасіруючых куль
• 21.Апрацоўка ў маштабе, які перавышае адну сесію штучнага інтэлекту
• 22.Практыка дэкампазіцыі і планавання буйных функцый
• 23.Кантроль прагрэсу падчас выканання
• 24.Захаванне кантэксту пры распрацоўцы буйных функцый
• 25.Паэтапная здача і праверка
• 26.Прыняцце рашэнняў і карэкціроўка ў складаных сітуацыях
• 27.Комплексны прыклад планавання буйной функцыі

• 28.Стварэнне цыклу аўтаматызаванай зваротнай сувязі
• 29.Распрацоўка праз тэставанне і супрацоўніцтва з AI
• 31.Налада і выкарыстанне перадкаммітных хукаў
• 32.Практычны метад рэфактарынгу чырвоны-зялёны
• 33.Выяўленне памылак да іх назапашвання
• 34.Аўтаматызаванае тэставанне і бесперапынная інтэграцыя
• 35.Аптымізацыя эфектыўнасці цыклу зваротнай сувязі
• 36.Практычнае спалучэнне аўтаматызаванай зваротнай сувязі

• 37.Прынцыпы цыклу Ralph і сцэнарыі прымянення
• 38.Запуск для спісу задач GitHub Issues
• 39.Дазволіць Claude Code самастойна апрацоўваць задачы
• 40.Межы бяспекі і маніторынг аўтаномнай працы
• 41.Практычная канфігурацыя цыклу Ralph
• 42.Праверка і аб'яднанне вынікаў аўтаномнай працы
• 43.Кантроль якасці коду прамысловага ўзроўню
• 44.Поўнае спалучэнне працоўнага працэсу і падвядзенне вынікаў
• 45.Бесперапыннае навучанне і рэкамендаваныя рэсурсы

💡 Парада для навучання:Змест падручніка заснаваны на галіновай практыцы на момант публікацыі; рэкамендуецца ўлічваць актуальныя правілы платформы падчас навучання.