Struttura del corso
Programma Giorno 1
Modulo 1 — Introduzione a Claude Code e all'Ingegneria Assistita da AI
• Claude Code rispetto agli strumenti AI tradizionali
• Agenti AI nell'ingegneria del software
• Ottimizzazione della produttività e dei flussi di lavoro
• Ciclo di vita di sviluppo assistito da AI
• Rischi, limitazioni e supervisione umana
• Dimostrazioni pratiche dal vivo
Modulo 2 — Fondamenti di Prompt Engineering
• Anatomia di un prompt efficace
• Prompting zero-shot vs few-shot
• Tecniche di prompting iterativo
• Fondamenti di prompt chaining
• Output strutturati e formattazione
• Verifica dei prompt e miglioramento della qualità
Modulo 3 — Prompting per lo Sviluppo Software
• Generazione e refactoring del codice
• Debug con assistenza AI
• Generazione della documentazione
• Revisione delle pull request
• Comprensione del codice legacy
• Codice generato da AI sicuro e manutenibile
Modulo 4 — Prompting per Test e Qualità
• Generazione di test case
• Analisi dei casi limite
• Design di test pronti per l'automazione
• Analisi dei difetti assistita da AI
• Creazione di scenari e Gherkin
• Flussi di lavoro di verifica della qualità
Modulo 5 — Prompting per la Collaborazione Agile
• User story e criteri di accettazione
• Raffinamento dei requisiti
• Supporto alla comunicazione agile
• Riepiloghi per gli stakeholder
• Assistenza alle retrospettive
• Preparazione al refinement del backlog
Modulo 6 — AI Responsabile, Sicurezza e Verifica
• Allucinazioni e rischi dell'AI
• Riservatezza e prompting sicuro
• Principi di governance dell'AI
• Checklist di verifica
• Consapevolezza delle prompt injection
• Responsabilità della revisione umana
Modulo 7 — Lab di Prompt di Team
• Creazione di prompt riutilizzabili per il team
• Flussi di lavoro AI specifici per ruolo
• Condivisione dei prompt e peer review
• Creazione della Team Prompt Library v1
• Esercizi collaborativi interattivi
Giorno 2
Modulo 1 — Funzionalità Avanzate di Claude Code
• CLAUDE.md e contesto persistente del progetto
• Automazione dei flussi di lavoro AI
• Strategie di generazione Best-of-N
• Comandi AI riutilizzabili
• Tecniche di context engineering
• Flussi di lavoro di ingegneria assistiti da AI
Modulo 2 — Tecniche Avanzate di Prompt Engineering
• Prompting chain-of-thought
• Prompting multimodale
• Prompting basato su vincoli
• Prompt chaining avanzato
• Gestione di contesti ampi
• Flussi di lavoro conversazionali di ingegneria
Modulo 3 — Controllo Versione, Sviluppo Parallelo e Flussi Multi-Agente
• Strategie di integrazione Git
• Flussi di lavoro di sviluppo AI paralleli
• Worktree e task AI isolati
• Orchestrazione multi-agente
• Checkpoint con umano nel loop (Human-in-the-loop)
• Strategie di gestione dei conflitti
Modulo 4 — Architettura, MCP e DevOps Avanzato
• Model Context Protocol (MCP)
• Integrazioni di Claude con strumenti esterni
• Analisi architetturale assistita da AI
• Architecture Decision Records (ADR)
• Troubleshooting CI/CD assistito da AI
• Postmortem degli incidenti e flussi operativi
Modulo 5 — Scalabilità di Claude Code e Salute del Codebase
• Gestione di token e contesto
• Strutture di progetto friendly per l'AI
• Manutenibilità a lungo termine del codebase
• Automazione della documentazione
• Strategie di scalabilità AI
• Flussi di lavoro di ingegneria a livello di team
Modulo 6 — Capstone: Definisci il Tuo Processo Claude Code
• Progettazione di flussi di lavoro assistiti da AI scalabili
• Combinazione di prompt, comandi e file di contesto
• Design del processo AI per il team
• Modelli di collaborazione inter-ruolo
• Creazione di una blueprint del flusso di lavoro
Modulo 7 — Lab di Prompt di Team Avanzato
• Sviluppo di librerie di prompt avanzate
• Flussi di lavoro complessi specifici per ruolo
• Validazione di prompt nel mondo reale
• Esercizi di collaborazione inter-team
• Team Prompt Library v2
Requisiti
Giorno 1 — Fondamenti
• Conoscenza di base dei processi di delivery del software
• Comprensione generale dei flussi di sviluppo, test o agile
• Accesso a Claude consigliato per gli esercizi pratici
Giorno 2 — Avanzato
• Completamento del Giorno 1 (o esperienza equivalente)
• Familiarità con Claude Code e concetti di prompt engineering
• Conoscenza di base di Git
• Familiarità con i concetti CI/CD consigliata
Recensioni (1)
Il punto di forza della formazione è stato l'approccio pratico, che ha permesso di comprendere come applicare concretamente gli strumenti di AI nelle attività lavorative quotidiane