Questo corso si concentra sul flusso di lavoro di livello produttivo con Claude Code, aiutando gli sviluppatori a passare dalla dipendenza dalla generazione di codice tramite AI a un utilizzo metodico e ritmato degli strumenti di programmazione con AI. Il corso parte dal funzionamento dei grandi modelli linguistici e dalla gestione della finestra di contesto, per poi approfondire il ciclo di pianificazione, esecuzione e pulizia, la scrittura del file AGENTS.md e delle competenze personalizzate, i piani multifase e il metodo del proiettile tracciante, nonché la creazione di cicli di feedback automatizzati. I partecipanti potranno padroneggiare pratiche come i test, gli hook pre-commit e il refactoring rosso-verde, e comprendere come il ciclo di Ralph consenta a Claude Code di operare autonomamente sulla lista di attività delle GitHub Issues. Il corso offre pubblicazioni asincrone e sessioni di domande e risposte in diretta su più fusi orari; al termine, tutti i materiali didattici restano disponibili per consultazioni ripetute e applicazione pratica.

• 1.Introduzione al flusso di lavoro di livello produttivo con Claude Code
• 2.Fondamenti sul funzionamento dei grandi modelli linguistici
• 3.Perché la finestra di contesto è importante
• 4.Gestire il contesto senza perdere il controllo del codebase
• 5.Stabilire il corretto flusso di lavoro di programmazione con AI
• 6.Usare Claude Code come strumento professionale e non come stampella
• 7.Evitare codice disordinato e spaghetti
• 8.Apprendimento asincrono e chiarimenti in diretta
• 9.Consigli per conservare e usare i materiali di studio

• 10.Spiegazione dettagliata del ciclo pianifica/esegui/pulisci
• 11.Mantenere Claude Code in condizioni di prestazioni ottimali
• 12.Scrivere il file AGENTS.md
• 13.Competenze personalizzate per guidare l'output
• 14.Strategie di prompting senza sprecare token
• 15.Esercitazione pratica sul flusso di lavoro principale
• 16.Errori comuni nel flusso di lavoro e correzioni
• 17.Allenamento al controllo del codebase
• 18.Revisione e ottimizzazione per fasi

• 19.Metodo per creare piani multifase
• 20.Idea centrale del metodo del proiettile tracciante
• 21.Gestione su scala superiore a una singola sessione di agente
• 22.Pratica di scomposizione e pianificazione di funzionalità di grandi dimensioni
• 23.Controllo dell'avanzamento durante l'esecuzione
• 24.Mantenimento del contesto nello sviluppo di funzionalità di grandi dimensioni
• 25.Consegna e verifica per fasi
• 26.Decisioni e adattamenti in scenari complessi
• 27.Caso completo di pianificazione di funzionalità di grandi dimensioni

• 28.Creare un ciclo di feedback automatizzato
• 29.Sviluppo guidato dai test e collaborazione con l'IA
• 31.Configurazione e utilizzo degli hook pre-commit
• 32.Metodo pratico di refactoring rosso-verde
• 33.Catturare gli errori prima che si accumulino
• 34.Test automatizzati e integrazione continua
• 35.Ottimizzazione dell'efficienza del ciclo di feedback
• 36.Esercitazione pratica completa sul feedback automatizzato

• 37.Principi del ciclo di Ralph e scenari applicabili
• 38.Esecuzione sulla lista di cose da fare di GitHub Issues
• 39.Far gestire le attività a Claude Code in modo autonomo
• 40.Limiti di sicurezza e monitoraggio del funzionamento autonomo
• 41.Configurazione pratica del ciclo di Ralph
• 42.Verifica e unione dei risultati del funzionamento autonomo
• 43.Controllo della qualità del codice a livello di produzione
• 44.Concatenazione completa del flusso di lavoro e riepilogo
• 45.Apprendimento continuo e risorse consigliate

💡 Suggerimento per l'apprendimento:I contenuti del tutorial si basano sulle pratiche di settore al momento della pubblicazione; si consiglia di integrarli con le regole più recenti della piattaforma attuale durante lo studio.