Kerangka Materi
Rencana Hari 1
Modul 1 — Pengantar Claude Code & Rekayasa Berbantuan AI
• Claude Code vs alat AI tradisional
• Agen AI dalam rekayasa perangkat lunak
• Produktivitas dan optimasi alur kerja
• Siklus kehidupan pengembangan berbantuan AI
• Risiko, keterbatasan, dan pengawasan manusia
• Demonstrasi praktis langsung
Modul 2 — Dasar-dasar Rekayasa Prompt
• Anatomi prompt yang efektif
• Zero-shot vs few-shot prompting
• Teknik prompting iteratif
• Dasar-dasar chaining prompt
• Output terstruktur dan pemformatan
• Verifikasi prompt dan peningkatan kualitas
Modul 3 — Prompting untuk Pengembangan Perangkat Lunak
• Generasi kode dan refactoring
• Debugging dengan bantuan AI
• Generasi dokumentasi
• Tinjauan pull request
• Pemahaman kode legacy
• Kode yang dihasilkan AI aman dan mudah dipelihara
Modul 4 — Prompting untuk Pengujian & Kualitas
• Generasi kasus pengujian
• Analisis kasus tepi (edge-case)
• Desain tes siap otomatisasi
• Analisis cacat berbantuan AI
• Pembuatan skenario tes Gherkin
• Alur kerja verifikasi kualitas
Modul 5 — Prompting untuk Kolaborasi Agile
• User story dan kriteria penerimaan
• Refinement persyaratan
• Dukungan komunikasi Agile
• Ringkasan pemangku kepentingan
• Bantuan retrospective
• Persiapan refinement backlog
Modul 6 — AI Bertanggung Jawab, Keamanan & Verifikasi
• Hallusinasi dan risiko AI
• Kerahasiaan dan prompting yang 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 spesifik peran
• Berbagi prompt dan peer review
• Pembuatan Pustaka Prompt Tim v1
• Latihan kolaboratif interaktif
Hari 2
Modul 1 — Kemampuan Lanjutan Claude Code
• CLAUDE.md dan konteks proyek persisten
• Otomatisasi alur kerja AI
• Strategi generasi terbaik dari N (best-of-N)
• Perintah AI yang dapat digunakan kembali
• Teknik rekayasa konteks
• Alur kerja rekayasa berbantuan AI
Modul 2 — Teknik Rekayasa Prompt Lanjutan
• Chain-of-thought prompting
• Prompting multimodal
• Constraint-based prompting
• Chaining prompt lanjutan
• Manajemen konteks besar
• Alur kerja rekayasa konversasional
Modul 3 — Kontrol Versi, Pengembangan Paralel & Alur Kerja Multi-Agen
• Strategi integrasi Git
• Alur kerja pengembangan paralel AI
• Worktrees dan tugas AI terisolasi
• Orkestrasi multi-agen
• Titik kontrol manusia dalam loop (human-in-the-loop)
• Strategi manajemen konflik
Modul 4 — Arsitektur, MCP & DevOps Lanjutan
• Model Context Protocol (MCP)
• Integrasi Claude dengan alat eksternal
• Analisis arsitektur berbantuan AI
• Catatan Keputusan Arsitektur (ADR)
• Pemecahan masalah CI/CD berbantuan AI
• Postmortem insiden dan alur kerja operasional
Modul 5 — Skala Claude Code & Kesehatan Basis Kode
• Manajemen token dan konteks
• Struktur proyek yang ramah AI
• Keterawatan basis kode jangka panjang
• Otomatisasi dokumentasi
• Strategi skalabilitas AI
• Alur kerja rekayasa skala tim
Modul 6 — Tugas Akhir: Mendefinisikan Proses Claude Code Anda
• Mendesain alur kerja berbantuan AI yang skalabel
• Menggabungkan prompt, perintah, dan file konteks
• Desain proses AI tim
• Model kolaborasi lintas peran
• Pembuatan cetak biru alur kerja (workflow blueprint)
Modul 7 — Lab Prompt Tim Lanjutan
• Pengembangan pustaka prompt lanjutan
• Alur kerja spesifik peran yang kompleks
• Validasi prompt dunia nyata
• Latihan kolaborasi lintas tim
• Pustaka Prompt Tim v2
Persyaratan
Hari 1 — Dasar
• Pemahaman dasar tentang proses pengiriman perangkat lunak
• Pemahaman umum tentang alur kerja pengembangan, pengujian, atau Agile
• Akses ke Claude direkomendasikan untuk latihan praktis
Hari 2 — Lanjutan
• Penyelesaian Hari 1 (atau pengalaman setara)
• Pengalaman awal dengan konsep Claude Code dan rekayasa prompt
• Pengetahuan dasar tentang Git
• Pemahaman tentang konsep CI/CD sangat disarankan