Kerangka Materi
Rincian Hari 1
Modul 1 — Pengenalan Claude Code & Rekayasa Dibantu AI
• Claude Code vs alat AI tradisional
• Agen AI dalam rekayasa perangkat lunak
• Produktivitas dan optimasi alur kerja
• Siklus hidup pengembangan yang dibantu AI
• Risiko, keterbatasan, dan pengawasan manusia
• Demonstrasi praktik langsung
Modul 2 — Dasar-dasar Rekayasa Prompt
• Anatomi prompt yang efektif
• Prompting zero-shot vs few-shot
• Teknik prompting iteratif
• Dasar-dasar pengurutan prompt (prompt chaining)
• Output terstruktur dan pemformatan
• Verifikasi prompt dan peningkatan kualitas
Modul 3 — Prompting untuk Pengembangan Perangkat Lunak
• Pembangkitan kode dan refactoring
• Pemecahan masalah (debugging) dengan bantuan AI
• Pembuatan dokumentasi
• Tinjauan pull request
• Pemahaman kode lama
• Kode yang dihasilkan AI yang aman dan dapat dipelihara
Modul 4 — Prompting untuk Pengujian & Kualitas
• Pembuatan kasus pengujian
• Analisis kasus tepi (edge-case)
• Desain pengujian siap otomatisasi
• Analisis cacat (defect) yang dibantu AI
• Pembuatan skenario dan Gherkin pengujian
• Alur kerja verifikasi kualitas
Modul 5 — Prompting untuk Kolaborasi Agile
• Cerita pengguna (user stories) dan kriteria penerimaan
• Penyempurnaan kebutuhan
• Dukungan komunikasi agile
• Ringkasan untuk pemangku kepentingan
• Bantuan retrospektif
• Persiapan penyempurnaan backlog
Modul 6 — AI Bertanggung Jawab, Keamanan & Verifikasi
• Hallusinasi dan risiko AI
• Kerahasiaan dan prompting aman
• Prinsip tata kelola AI
• Daftar periksa verifikasi
• Kesadaran terhadap injeksi prompt
• Tanggung jawab tinjauan manusia
Modul 7 — Lab Prompt Tim
• Membangun prompt tim yang dapat digunakan kembali
• Alur kerja AI khusus peran
• Berbagi prompt dan tinjauan rekan
• Pembuatan Tim Prompt Library v1
• Latihan kolaboratif interaktif
Hari 2
Modul 1 — Kemampuan Lanjutan Claude Code
• CLAUDE.md dan konteks proyek yang persisten
• Otomatisasi alur kerja AI
• Strategi pembangkitan Best-of-N
• Perintah AI yang dapat digunakan kembali
• Teknik rekayasa konteks
• Alur kerja rekayasa yang dibantu AI
Modul 2 — Teknik Rekayasa Prompt Lanjutan
• Prompting chain-of-thought
• Prompting multimodal
• Prompting berbasis batasan
• Pengurutan prompt lanjutan
• Manajemen konteks besar
• Alur kerja rekayasa konversasional
Modul 3 — Kontrol Versi, Pengembangan Paralel & Alur Kerja Multi-Agent
• Strategi integrasi Git
• Alur kerja pengembangan AI paralel
• Worktrees dan tugas AI yang terisolasi
• Orkestrasi multi-agent
• Titik pemeriksaan manusia-dalam-loop (human-in-the-loop)
• Strategi pengelolaan konflik
Modul 4 — Arsitektur, MCP & DevOps Lanjutan
• Protocol Konteks Model (Model Context Protocol / MCP)
• Integrasi Claude dengan alat eksternal
• Analisis arsitektur yang dibantu AI
• Catatan Keputusan Arsitektur (ADR)
• Pemecahan masalah CI/CD yang dibantu AI
• Postmortem insiden dan alur kerja operasional
Modul 5 — Skala Claude Code & Kesehatan Basis Kode
• Manajemen token dan konteks
• Struktur proyek yang ramah AI
• Pemeliharaan basis kode jangka panjang
• Otomatisasi dokumentasi
• Strategi skalabilitas AI
• Alur kerja rekayasa seluruh tim
Modul 6 — Capstone: Tetapkan Proses Claude Code Anda
• Mendesain alur kerja dibantu AI yang skalabel
• Menggabungkan prompt, perintah, dan file konteks
• Desain proses AI tim
• Model kolaborasi lintas-peran
• Pembuatan cetak biru alur kerja
Modul 7 — Lab Prompt Tim Lanjutan
• Pengembangan perpustakaan prompt lanjutan
• Alur kerja khusus peran yang kompleks
• Validasi prompt dunia nyata
• Latihan kolaborasi lintas-tim
• Tim Prompt Library v2
Persyaratan
Hari 1 — Dasar
• Pemahaman dasar tentang proses pengiriman perangkat lunak
• Pemahaman umum tentang alur kerja pengembangan, pengujian, atau agile
• Disarankan memiliki akses ke Claude untuk latihan langsung
Hari 2 — Lanjutan
• Menyelesaikan Hari 1 (atau pengalaman yang setara)
• Pernah berinteraksi dengan Claude Code dan konsep rekayasa prompt sebelumnya
• Pengetahuan dasar tentang Git
• Disarankan memiliki pemahaman dasar tentang konsep CI/CD