Szkolenie: Agentic Coding z AI - Claude Code i Cline w praktyce
Intensywne szkolenie Agentic Coding z AI uczy praktycznego wykorzystania agentów kodujących do refaktoryzacji, automatyzacji code review i integracji workflow z CI/CD w środowisku GitHub i GitLab
Trenerzy praktycy
Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:2 dni (16h)
Poziom zaawansowania:
Kod kursu:AI/AGENTIC-CODING
agentic-codingclaude-codecline
Dostępne terminy szkolenia
Termin
Trener
Cena
Lokalizacja
Zapis
Termin:
21 października - 22 października
Trwają zapisy na szkolenie
Dostępne w Bazie Usług Rozwojowych
online_payments
Trener:
Marcin Wierzbiński
Cena:
2450 PLN netto
Dowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktu
+23% VAT
Lokalizacja:
Warszawa
Warszawa
Zapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatu
Agentic Coding z AI - Claude Code i Cline w praktyce
Cele szkolenia
Szkolenie przygotowuje do samodzielnego planowania i realizacji refaktoryzacji kodu z wykorzystaniem agentów AI, obejmując dekompozycję zadań, kontrolę jakości oraz automatyzację decyzji programistycznych
Szkolenie uczy zarządzania wieloetapowymi zmianami w repozytoriach Git, w tym pracy z Multi-Commit Planami, sandbox branchami oraz strategią diff-shrink w środowisku VS Code i narzędziach CLI
Szkolenie pokazuje, jak integrować procesy automatycznego code review, testowania i wdrażania zasad jakości kodu w CI/CD, z wykorzystaniem plików konfiguracyjnych oraz automatycznych pull requestów
Szkolenie rozwija umiejętność realizacji pełnego cyklu developmentu – od zgłoszenia funkcjonalności po zmerge’owany pull request – z pomiarem efektywności i retrospektywą promptów
Dla kogo?
Programiści i tech-leadzi odpowiedzialni za jakość kodu oraz automatyzację procesów review i wdrożeń
Zespoły DevOps i CI/CD wdrażające automatyczne testowanie, linting i integrację workflow z repozytoriami
Architekci i specjaliści AI/ML zainteresowani agentowym podejściem do rozwoju oprogramowania
Użytkownicy narzędzi Cline i Claude Code chcący zwiększyć efektywność pracy z kodem
Efekty kształcenia
Uczestnik planuje i realizuje wieloetapowe refaktoryzacje z użyciem agentów AI
Uczestnik automatyzuje code review i generuje pull requesty z komentarzami
Uczestnik konfiguruje i wdraża zasady jakości kodu w procesach CI/CD
Uczestnik analizuje pokrycie testami i wdraża mutation testing
Uczestnik integruje workflow z narzędziami GitHub i GitLab
Uczestnik optymalizuje proces developmentu z wykorzystaniem LLM i retrospektywy promptów
Wymagania
Umiejętność pracy z Git i znajomość VS Code
Podstawowa wiedza o CI/CD (np. GitHub Actions, GitLab Pipelines)
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Decomposition zadania, priorytetyzacja i kontrola jakości
Embedded vs headless agents
Case study: 45-minutowa refaktoryzacja
Tworzenie Multi‑Commit Plan
Sandbox branch: testy i rollback
Checkpointy i strategia diff‑shrink
Plan‑Mode: PR z komentarzami kodu
Direct‑Mode: hotfix i walidacja
Tokenizacja i git-tracked prompts
quality-gate.yml: lint, coverage, mutation score
Auto‑merge i fallback do review
Changelog i release notes
Mapowanie środowisk i require‑status‑checks
Commit messages z LLM (Conventional Commits + emoji)
Od feature request do zmerge’owanego PR w 60 minut
Pomiar tokenów i optymalizacja czasu
Retrospektywa promptów i efektywności
Autorem szkolenia jest Marcin Wierzbiński
Analityk danych i badacz sztucznej inteligencji z doświadczeniem akademickim i komercyjnym.
Na co dzień wykłada na Uniwersytecie Warszawskim, a swoje kompetencje rozwijał również w międzynarodowych instytucjach badawczych, takich jak Instytut Maxa Plancka w Berlinie.
Specjalizuje się w uczeniu maszynowym, analizie danych na dużą skalę oraz bioinformatyce – w szczególności w przetwarzaniu i analizie danych genetycznych. Prowadzi praktyczne kursy z zakresu analizy danych i deep learningu, kładąc…
Szkolenie poprowadzi jego autor Marcin Wierzbiński
Analityk danych i badacz sztucznej inteligencji z doświadczeniem akademickim i komercyjnym.
Na co dzień wykłada na Uniwersytecie Warszawskim, a swoje kompetencje rozwijał również w międzynarodowych instytucjach badawczych, takich jak Instytut Maxa Plancka w Berlinie.
Specjalizuje się w uczeniu maszynowym, analizie danych na dużą skalę oraz bioinformatyce – w szczególności w przetwarzaniu i analizie danych genetycznych. Prowadzi praktyczne kursy z zakresu analizy danych i deep learningu, kładąc…
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi