Jó választás
- szoftverfejlesztőknek, tech leadeknek és engineering managereknek
- együtt dolgozó fejlesztői, QA-, platform- és DevOps-csapatoknak
- az AI-eszközök használatát közös fejlesztési folyamattá alakító csapatoknak
AI-képzés szoftverfejlesztőknek
Agentic coding képzés fejlesztőcsapatoknak
Az AI-ügynökök a szoftverfejlesztés teljes életciklusát (SDLC) alakítják át. Arra tanítjuk a csapatokat, hogyan igazítsák ehhez a tervezést, a megvalósítást, a tesztelést és a kiadást, hogy gyorsabban adjanak ki megbízható szoftvert. A gyakorlatokat a cégnél használt Claude Code, Codex vagy más coding harness köré építjük.
Hogyan segítjük a csapat átállását?
A csapat saját fejlesztési folyamatában jelöljük ki az ügynökökre bízható feladatokat és az emberi döntési pontokat.
Közös munkamódszert gyakorlunk a feladat pontosításától a tesztelt, review-n átesett és kiadásra előkészített módosításig.
A csapatnak átadható környezetet alakítunk ki projektutasításokkal, agent skillekkel és automatizált ellenőrzésekkel.
Mérési tervet készítünk az átfutási idő, a review-ra várakozás, az utólagos javítások és a minőség követésére.
Kinek ajánlott?
Kevésbé jó választás
- programozási alapismeretek nélküli résztvevőknek
- kizárólag általános irodai AI-használatot kereső csapatoknak
Hogyan változott az SDLC, és mit tanul a csapat?
A kódkiegészítéstől eljutottunk a több lépésben dolgozó ügynökökig: kódbázist vizsgálnak, módosításokat készítenek és teszteket futtatnak. A fejlesztők munkájában nagyobb szerepet kap a feladatok pontosítása, az ügynökök irányítása és az eredmények ellenőrzése. A képzésen ezt az új munkamegosztást gyakoroljuk végig a teljes szoftverfejlesztési életcikluson.
Feladatpontosítás és tervezés
Az ügynöknek átadott feladathoz világos cél, elfogadási feltételek és technikai korlátok kellenek. Gyakoroljuk, hogyan bontsuk kezelhető részekre a munkát, készítsük elő a kontextust és vizsgáljuk felül az ügynök tervét. Tisztázzuk, ki felel az architekturális és termékdöntésekért.
Megvalósítás AI-ügynökökkel
A fejlesztő feladatokat ad át, követi az ügynök munkáját és szükség esetén közbeavatkozik. A csapat saját eszközében gyakoroljuk a delegálást, a hibakeresést és a kis, ellenőrizhető módosításokat. Haladó témaként párhuzamos feladatokkal és Git worktree-kkel is dolgozunk.
Harness engineering és közös csapattudás
A bevált munkamódszereket a teljes csapat számára használhatóvá tesszük. AGENTS.md és CLAUDE.md projektutasításokat, SKILL.md-alapú agent skilleket és automatizált ellenőrzéseket készítünk. A választott eszközben gyakoroljuk a kontextus kezelését, a jogosultságokat, az MCP-kapcsolatokat és a hookokat.
Tesztelés és kódellenőrzés
Ha gyorsul a kódírás, a tesztelés és a review könnyen szűk keresztmetszetté válik. A képzésen elfogadási feltételekből készítünk teszteket, ellenőrizzük az AI-val készült változtatásokat, és meghatározzuk, mit ellenőrizhet ügynök, és hol kell emberi döntés.
Kiadás és üzemeltetési visszajelzés
Az ügynök a pull request után is segíthet: dokumentációt és kiadási összefoglalót készíthet elő, CI-hibákat elemezhet. Gyakoroljuk a kiadási feltételek ellenőrzését, a visszaállítás megtervezését és az éles működés tapasztalatainak visszaforgatását a következő feladatokba.
Csapatmunka és mérhető termelékenység
Összehangoljuk a fejlesztők, tesztelők és vezetők feladatait az ügynökökkel végzett munkában. A kiinduló állapothoz viszonyítva mérjük az átfutási időt, a review-ra várakozást, az utólagos javításokat, az éles hibákat és a költségeket. Ezek alapján döntünk arról, mely munkamódszereket érdemes megtartani.
A témákból célzott workshop vagy többalkalmas képzéssorozat állítható össze. A csapat által használt eszközökkel dolgozunk. Nem szükséges minden eszközt megtanulni. A tematikát, időtartamot, hozzáféréseket és gyakorlóprojektet előzetesen egyeztetjük.
Hogyan készül a csapatra szabott program?
01
A jelenlegi fejlesztési folyamat felmérése
Átnézzük, hogyan jut el egy feladat az igénytől az éles működésig, hol várakozik a munka, és mi okoz ismételt javítást. A csapat AI-tapasztalata és kiinduló mérőszámai alapján választunk képzési célokat.
02
Gyakorlóprojekt előkészítése
Kiválasztunk egy céges használatra jóváhagyott repositoryt vagy mintaprojektet, és egyeztetjük a hozzáféréseket, valamint az elvárt eredményt.
03
Közös gyakorlat a teljes életcikluson
Egy kiválasztott feladaton gyakoroljuk az új munkamegosztást a tervezéstől a kiadás előkészítéséig. Együtt ellenőrizzük a kódot, a teszteket és az ügynökök munkáját segítő beállításokat.
04
Csapatszintű bevezetési és mérési terv
Rögzítjük a felelősöket, az ellenőrzési pontokat és a továbbvihető munkamódszereket. A csapat tervet kap arra, hogyan próbálja ki ezeket a napi munkában, és hogyan mérje a sebességre, minőségre és ráfordításra gyakorolt hatást.
Saját kódbázis, egyeztetett hozzáférések
A gyakorlatok a cég adatkezelési és fejlesztési szabályaihoz igazodnak. A projektutasítások mellett a technikai jogosultságokat és az ellenőrzési pontokat is beállítjuk.
Jóváhagyott repository vagy mintaprojekt
Előre egyeztetett fiókok és előfizetések
Korlátozott hozzáférések és elkülönített munkakörnyezet
Tesztek és emberi kódellenőrzés
Gyakori kérdések
Miben más ez, mint egy AI-eszköz bemutatója?
A csapat teljes fejlesztési folyamatával dolgozunk: a feladatok előkészítésével, az ügynökökre bízott munkával, a teszteléssel, a review-val és a kiadással. A Claude Code, Codex és más eszközök használatát ebben a folyamatban tanítjuk, közös felelősségi és ellenőrzési szabályokkal.
Hogyan mérhető, hogy termelékenyebb lett a csapat?
A képzésen saját mérési tervet készítünk, és rögzítjük a bevezetés előtti állapotot. A gyorsulást a minőséggel és a ráfordítással együtt értékeljük, hogy látszódjon, hol segített az új munkamódszer, és hol igényel még változtatást. Az eredmény a feladatoktól és a csapat működésétől függ.
Minden résztvevőnek meg kell tanulnia a Claude Code-ot és a Codexet is?
Nem. A képzést a csapat által használt vagy bevezetni tervezett eszközre építjük. Igény esetén az eszközök összehasonlítása is lehet külön téma.
Van haladó képzés is?
Igen. A már AI-eszközökkel dolgozó csapatokkal a harness engineeringre, agent skillekre, integrációkra, párhuzamos munkára és a működés értékelésére összpontosítunk.
Dolgozhatunk a saját kódbázisunkon?
Igen, ha a cég engedélyezi, és előre tisztáztuk az adatkezelést és a hozzáféréseket. Más esetben a csapat technológiáihoz és feladataihoz illő mintaprojektet választunk.
Mennyi ideig tart a képzés?
A választott témáktól és a csapat előzetes tudásától függ. Célzott workshopot vagy többalkalmas sorozatot állítunk össze, az időtartamot a képzési tervben rögzítjük.