Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Modul 1: Konteks, Ruang Lingkup, dan Tantangan Pengiriman
- Autocomplete vs eksekusi langkah multi-stasiun otonom
- Salah kaprah umum tentang AI dalam pengiriman perangkat lunak
- Mengapa prompt yang lebih baik saja tidak cukup
- Identifikasi alat, hambatan, dan tujuan peserta
- Pemilihan model operasi AI yang tepat untuk tim rekayasa
Modul 2: Ingest Spesifikasi dan Dekomposisi Terstruktur
- Membangun inventaris struktural dari dokumen pemangku kepentingan
- Teknik ekstraksi persyaratan
- Strategi pemotongan (chunking): struktural, semantik, sliding-window
- Pelestarian dependensi dan referensi silang
- Bekerja dengan tabel, diagram, bagan alir, dan input campuran
- Mengelola jendela konteks secara efektif
Modul 3: Batasan Penilaian Manusia
- Dimana keputusan manusia tetap kritis
- Mendeteksi dependensi yang dibayangkans (hallucinated)
- Mendeteksi kendala palsu dan logika terbalik
- Mencegah default bantuan yang tidak aman
- Framework validasi untuk ketertelusuran, konsistensi, dan kelengkapan
Modul 4: Dari Persyaratan ke Kode dengan Alat Berbasis Agen
- Model pengiriman berbasis arsitektur pertama
- Pemetaan komponen dan batas layanan
- Kontrak API sebagai jangkar pengiriman
- Aturan dan kendala persisten di alat AI
- Instruksi tugas yang terhubung ke persyaratan
- Perbandingan pendekatan prompting minimal vs constrained
- Penggunaan kontrak-first untuk backend dan frontend
Modul 5: Siklus Iterasi Berbasis Agen
- Spiral perbaikan diri
- Siklus pengiriman iteratif yang terkontrol
- Mereview diff dan perubahan kode
- Mendeteksi perluasan ruang lingkup dan modifikasi tidak resmi
- Mengelola memori konteks yang terbatas
- Menggunakan riwayat iterasi untuk peningkatan berkelanjutan
Modul 6: Penegakan Kualitas Kode
- Kendala prompt untuk kasus tepi (edge cases)
- Dokumen aturan sebagai artefak tata kelola yang dinamis
- Gates otomatis dengan linting dan analisis statis
- Pemindaian keamanan pada kode hasil AI
- Pemeriksaan kepatuhan dependensi dan arsitektur
- Protokol tinjauan manusia untuk output AI
Modul 7: Lingkaran Umpan Balik dan Peningkatan Berkelanjutan
- Mengembalikan kegagalan terstruktur ke alur kerja AI
- Iterasi terbatas dan kriteria penghentian
- Pencatatan siklus dan hasil
- Peningkatan dokumen aturan secara berkala
- Membangun kecerdasan rekayasa yang dapat digunakan kembali
Modul 8: Pola Anti-Pola Keamanan dalam Pengiriman AI
- Risiko keamanan umum pada kode hasil generate
- Apendiks aturan keamanan spesifik teknologi
- Pemindaian pra-komit (pre-commit) untuk keamanan
- Kontrol SDLC aman untuk pengembangan dibantu AI
- Akuntabilitas manusia dalam pengiriman yang aman
Modul 9: Pengujian Berlandaskan Spesifikasi
- Membuat spesifikasi uji dari persyaratan
- Desain uji berbasis bahasa domain
- Penggenerasian implementasi uji secara aman
- Konsep pengujian mutasi (mutation testing)
- Validasi cakupan spesifikasi
- Tinjauan kekuatan asersi
- Model pertanyaan diagnostik
Modul 10: Pemeliharaan Sistem
- Artefak hidup: kontrak, peta, aturan, spesifikasi uji
- Evolusi kendala dari waktu ke waktu
- Tata kelola AI untuk kemudahan pemeliharaan jangka panjang
- Pencegahan utang teknis menggunakan kontrol AI
- Model operasi untuk tim rekayasa AI yang berkelanjutan
Persyaratan
Peserta diharapkan memiliki:
- Pengalaman dalam proyek pengembangan perangkat lunak
- Pemahaman dasar tentang arsitektur aplikasi
- Keterampilan mengenal APIs, sistem backend/frontend, atau pengiriman full-stack
- Pengetahuan dasar mengenai Agile atau pengiriman perangkat lunak iteratif
- Kesadaran akan konsep pengujian perangkat lunak
- Paparan pada alat pemrograman berbasis AI adalah nilai tambah, namun tidak wajib
- Cocok untuk profesional teknis tingkat menengah hingga senior
14 Jam