Εξέλιξη Κομματιού
Η Στοίβα Εξατομίκευσης Τεσσάρων Επιπέδων
Επίπεδο 1 | Γνωρίζει (Knows) – Rules και AGENTS.md
Θέματα που καλύπτονται:
• Ορισμός συμβάσεων έργου και προτύπων κώδικα
• Τεκμηρίωση αρχιτεκτονικής και τεχνικών περιορισμών
• Δημιουργία καθοδήγησης έργου ανεξάρτητης από εργαλεία
• Διατήρηση συνέπειας σε ομάδες ανάπτυξης και εργαλεία AI
Επίπεδο 2 | Μπορεί (Can) – Skills
Θέματα που καλύπτονται:
• Δημιουργία επαναχρησιμοποιήσιμων μονάδων εξειδικευμένης γνώσης
• Φόρτωση πλαισιακής πληροφορίας μόνο όταν απαιτείται
• Μείωση μεγέθους του πλαισίου (context) while βελτιώνοντας την απόδοση εργασιών
• Κατασκευή βιβλιοθηκών επαναχρησιμοποιήσιμων workflows και εμπειρίας
Επίπεδο 3 | Φτάνει (Reaches) – MCP
Θέματα που καλύπτονται:
• Σύνδεση εργαλείων AI με εξωτερικά συστήματα και υπηρεσίες
• Πρόσβαση σε αποθετήρια (repositories), βάσεις δεδομένων και πηγές τεκμηρίωσης
• Επέκταση των δυνατοτήτων των βοηθών κώδικα AI
• Υλοποίηση ασφαλών ολοκληρώσεων και ελέγχων διακυβέρνησης
Επίπεδο 4 | Δρα (Acts) – Agents
Θέματα που καλύπτονται:
• Κατανόηση των αυτόνομων πρακτόρων AI και των δυνατοτήτων τους
• Ανάγνωση, εγγραφή, έλεγχος και επαναθεώρηση κώδικα με αυτονομία
• Διαχείρωση εργασιών και αποστολών βασισμένων σε στόχους
• Ίδρυση μηχανισμών εποπτείας και ανθρώπινου ελέγχου για τα agentic συστήματα
Ημέρα 1 | Ανάθεση και Επέκταση των Εργαλείων
Μάθημα 1 | Από Βοηθό σε Πράκτορα
Θέματα που καλύπτονται:
• Κατανόηση της διαφοράς μεταξύ βοηθών AI και αυτόνομων πρακτόρων
• Inline συμπλήρωση κώδικα έναντι agentic ανάθεσης εργασιών
• Πώς τα agentic workflows αλλάζουν τον τρόπο δομής των εργασιών ανάπτυξης
• Εντοπισμός εργασιών που είναι κατάλληλες για ανάθεση σε πράκτορες
• Βέλτιστες πρακτικές για τη συνεργασία με αυτόνομα συστήματα AI
Μάθημα 2 | Ανάθεσεις που Λειτουργούν Χωρίς Μπαιμπισάτινγκ (Babysitting) & Loops
Θέματα που καλύπτονται:
• Συγγραφή αποτελεσματικών οδηγιών για πράκτορες AI
• Παροχή επαρκούς πλαισίου και απαιτήσεων επιχειρηματικού περιεχομένου
• Ορισμός περιορισμών και ορίων για την εκτέλεση
• Ίδρυση σαφών κριτηρίων αποδοχής και μέτρων επιτυχίας
• Ελαχιστοποίηση ανθρώπινης παρέμβασης ενώ διατηρείται η ποιότητα
• Πώς να κατασκευάσετε Loops
Μάθημα 3 | Στοίβα Εξατομίκευσης και Ποιο Ισχύει Πού
Θέματα που καλύπτονται:
• Κατανόηση της στοίβας εξατομίκευσης τεσσάρων επιπέδων
• Χρήση των Rules και AGENTS.md για τον ορισμό συμβάσεων έργου
• Προσδιορισμός ποιοι μηχανισμοί εξατομίκευσης ισχύουν σε διαφορετικά σενάρια
• Αποτελεσματική διαχείριση του πλαισίου (context) ανάμεσα σε εργαλεία και έργα
• Δημιουργία συνεπών περιβαλλόντων ανάπτυξης με υποστήριξη AI
Μάθημα 4 | Skills και Subagents
Θέματα που καλύπτονται:
• Δημιουργία επαναχρησιμοποιήσιμων Skills για κοινά workflows και εργασίες
• Συσκευασία εξειδικευμένης γνώσης για επαναλαμβανόμενη χρήση
• Κατανόηση του ρόλου των subagents και των απομονωμένων πλαισίων (isolated contexts)
• Ανάθεση πεπερασμένων εργασιών σε εξειδικευμένους πράκτορες
• Βελτίωση της αποδοτικότητας μέσω модуλικών workflows AI
Ημέρα 2 | Σύνδεση Εργαλείων, Παράλληλη Εκτέλεση και Διακυβέρνηση
Μάθημα 5 | MCP: Σύνδεση και Κατασκευή
Θέματα που καλύπτονται:
• Κατανόηση των αρχών του Πρωτοκόλλου Πλαισίου Μοντέλου (Model Context Protocol - MCP)
• Σύνδεση εργαλείων AI με εξωτερικά συστήματα και υπηρεσίες
• Ολοκλήρωση περιηγητών (browsers), βάσεων δεδομένων, αποθετηρίων και πηγών τεκμηρίωσης
• Κατασκευή ενός προσαρμοσμένου διακομιστή MCP
• Διαχείριση ελέγχου πρόσβασης και θεμάτων ασφαλείας
Μάθημα 6 | Το Προσεκτικό Agentic Workflow
Θέματα που καλύπτονται:
• Ίδρυση μιας επαναλήψιμης διαδικασίας ανάπτυξης με υποστήριξη AI
• Δημιουργία ιδεών και σχεδιασμός με πράκτορες AI
• Κατασκευή και υλοποίηση λύσεων συνεργατικά
• Έλεγχος και επικύρωση των παραγόμενων αποτελεσμάτων
• Αναθεώρηση και τελειοποίηση των παραδοτέων με κατάλληλα βήματα επαλήθευσης
• Πώς να ρυθμίσετε στόχους
Μάθημα 7 | Παράλληλη Ανάπτυξη
Θέματα που καλύπτονται:
• Ταυτόχρονη εκτέλεση πολλαπλών πρακτόρων AI
• Εργασία με απομονωμένα κλάδια (branches) και Git worktrees
• Συντονισμός των δραστηριοτήτων ανάπτυξης ανάμεσα σε παράλληλα workflows
‥ Συγχώνευση και επικύρωση αποτελεσμάτων από πολλαπλούς πράκτορες
• Βελτίωση της παραγωγικότητας μέσω στρατηγικών παράλληλης εκτέλεσης
Μάθημα 8 | Κίνδυνοι, Αναθεώρηση και Διακυβέρνηση
Θέματα που καλύπτονται:
• Αξιολόγηση και vetting εξωτερικών Skills και διακομιστών MCP
• Κατανόηση κινδύνων ασφαλείας και διακυβέρνησης
• Διαχείριση δικαιωμάτων και δικαιωμάτων πρόσβασης
• Προστασία ευαίσθητων δεδομένων και διπλωμάτων ευρεσιτεχνίας (intellectual property)
• Ίδρυση διαδικασιών αναθεώρησης και πρακτικών διασφάλισης ποιότητας
Μάθημα 9 | Υιοθέτηση AI στην Ανάπτυξη Λογισμικού: Περιπτώσεις Χρήσης και Επόμενα Βήματα
Θέματα που καλύπτονται:
• Πώς οι οργανισμοί ολοκληρώνουν το AI στο Κύκλο Ζωής Ανάπτυξης Λογισμικού (SDLC)
• Πραγματικές περιπτώσεις χρήσης και παραδείγματα υλοποίησης από διάφορους κλάδους
• Συνηθισμένες προσεγγίσεις υιοθέτησης AI: ατομική υιοθέτηση, ομάδα-βασισμένη υιοθέτηση και δυναμικότητα σε όλη την οργάνωση
• Τυπικές περιπτώσεις χρήσης σε όλο το SDLC:
• Σύνταξη απαιτήσεων και τεκμηρίωση
• Γενεράρισμα κώδικα και πρωτότυπα (prototyping)
• Έλεγχος ποιότητας (testing) και διασφάλιση ποιότητας (QA)
• Επισκόπηση κώδικα (code review) και αναδιάρθρωση (refactoring)
• Τεκμηρίωση και διαχείριση γνώσης
• DevOps και διαχείριση συμβάντων (incident management)
• Μοντέλα διακυβέρνησης, πολιτικές και θέματα ασφαλείας
• Μέτρηση της παραγωγικότητας και του ROI της ανάπτυξης με υποστήριξη AI
• Κατασκευή ενός ενδοεπιχειρησιακού χάρτη πορείας υιοθέτησης AI
• Ορισμός πρακτικών επόμενων βημάτων για τους συμμετέχοντες και τις ομάδες τους
Εργαστήρι Αλληλεπίδρασης και Συζήτησης
• Τρέχουσες προκλήσεις μέσα στις ομάδες ανάπτυξης των συμμετεχόντων
• Εντοπισμός περιπτώσεων χρήσης υψηλής αξίας για άμεση υιοθέτηση
• Κίνδυνοι, εμπόδια και οργανωτικές σκέψεις
• Δημιουργία ενός αρχικού σχεδίου δράσης για την ολοκλήρωση του AI.
Απαιτήσεις
Επαγγελματική εμπειρία στην ανάπτυ λογισμικού, εξοικείωση με το τερματικό και γνώση εργασίας με το Git. Τακτική χρήση ενός εργαλείου κώδικα AI ή ολοκλήρωση του μαθήματος Foundations.
Κοινό
Προγραμματιστές που χρησιμοποιούν ήδη εργαλεία AI, τεχνικοί ηγέτες υπεύθυνοι για την υιοθέτηση από τις ομάδες τους, και μηχανικοί πλατφόρμας ή DevOps που κατασκευάζουν Skills και διακομιστές MCP.
Σχόλια (2)
Μάθηση του τρόπου δημιουργίας prompts για το Claude και χρήσης του για την επεξεργασία όλων των δεδομένων που έχουν στη διάθεσή μου.
Mike Hartleroad - Furniture Row
Κομμάτι - Claude AI for Data Analysis and Business Intelligence
Μηχανική Μετάφραση
πώς να αλληλεπιδράσετε με το περιβάλλον του Office και να ρυθμίσετε επαναλαμβανόμενες εργασίες
Matthew Wallace - Group CBS
Κομμάτι - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Μηχανική Μετάφραση