Serye ng Pagbabalik-tanaw
- Sesyon 01: Roadmap ng Developer sa Pagdidisenyo ng Arkitektura para sa mga Agent
- Sesyon 02: Amazon Bedrock Data Automation
- Sesyon 03: Multi-Agent sa AgentCore
- Sesyon 04: Praktikal na Pagbuo ng Agentic AI gamit ang Nova Act at Strands Agents
- Sesyon 04: Pagpapabilis ng mga Migration Project gamit ang Kiro at Spec-Driven Development
- Sesyon 06: Mula sa "Pagtutugma" tungo sa "Pag-unawa": Pagsasanay sa Personalized AI Search na Pinapagana ng AgentCore Memory
- Sesyon 07: Mag-obserba upang Mag-optimize – Mula LLM Observability tungong AIOps: Ginagawang intelligent automation ang mga real-time insight
- Sesyon 08: Pag-deploy ng TEAM at Pagbuo ng Pinakamahusay na Engineering Team
- Sesyon 09: Limang Mahihirap na Aral mula sa Limang Taon ng mga Tinatawag na Serverless Database
- Sesyon 14: Paano kung gawin ng AI ang trabaho ko: Kung paano binago ng Q Developer CLI at Kiro ang aking pang-araw-araw na gawain
- Sesyon 16: Bilis na may Pag-iingat: Mahahalagang Kaalaman sa Seguridad para sa Amazon Bedrock Agent Development
- Sesyon 26: Patakbuhin ang mga OSS LLM sa Iisang H100 nang Mas Matalino, Mas Mura, at Mas Mabilis
- Sesyon 28: Isang Modernong Unified Metadata Architecture: Mga Bagong Paraan sa Pag-aalis ng mga Data Silo
- Sesyon 29: Serverless MediaOps: Pag-automate ng mga Video Workflow gamit ang AI sa Amazon Web Services
- Sesyon 30: Pag-arkitekto para sa Efficiency at Reliability gamit ang Malawakang Performance Testing
- Sesyon 31: Pag-uugnay sa Mundo sa Pamamagitan ng Open Source: Praktikal na Paglalakbay sa Teknolohiya, Komunidad, at Pandaigdigang Developer Relations
- Sesyon 33: Pagbuo ng mga Streaming Iceberg Table para sa Real-Time Logistics Analytics
- Sesyon 34: Pagpapabilis ng Malawakang Pagsasanay sa Estratehiya ng Robot: Isang Awtomatikong Closed-Loop Architecture na Nakabatay sa Kiro, Trainium, at EKS
- Sesyon 35: Mula Vibe tungo sa Viable sa pamamagitan ng spec-driven development
- Sesyon 36: Pagpapahusay sa Cloud Cost Analysis: Pagbuo ng mga FinOps Intelligent Agent gamit ang Strands at AgentCore
- Sesyon 37: Pagbabago sa Conversational Agentic AIOps para sa K8s Gamit ang CNCF Kagent, K8sGPT, at Nova Sonic
Mga Tala ng Sesyon
Binabago ng AI ang software
- 2023: Pagtulong sa mga developer na mas mabilis na magsulat ng code
- 2024: Pagbuo ng mas malalaking bahagi ng code at pagsagot sa mga tanong
- 2025: Pagkumpleto ng mga development task mula simula hanggang dulo na may human in the loop Mga hamon sa AI development
- Pagpapalawak ng AI development: Napakahusay ng mga AI coding tool sa maliliit na gawain ngunit maaaring pumalya sa mga komplikadong proyekto
- Limitadong kontrol: Pinahihirap ng mga kasalukuyang tool ang pakikipagtulungan sa at pamamahala ng mga agent
- Kalidad ng code: Lalong nagiging mahirap ang pagdadala ng isang proyekto mula proof-of-concept hanggang production habang pinananatili ang quality control Ang Vibe
- Mabilis at conversational na pagbuo ng code (CHOP)
- Paulit-ulit na pagpapahusay at palitan ng ideya
- Panandalian
- Mga prompt para sa isang partikular na sandali
- Pansamantalang konteksto
Ang landas tungo sa spec-driven development
Mahuhusay na kasanayan
- Hatiin ang malalaking problema: Natutuhan ng mga developer kung paano manu-manong hatiin ang malalaking problema sa mas maliliit na yunit at bumuo nang paunti-unti
- Pagiging tiyak at malinaw: Mahalaga ang pagiging eksakto at malinaw sa paggabay sa mga AI coding assistant upang makabuo ng mahusay na output
- Context at prompt engineering: Mahalaga ang pagbibigay ng tamang konteksto upang magkaroon ng consistency at kontrol
Taskmaster
- Isang task management system para sa AI-driven development gamit ang Clauide, na idinisenyong gumana nang maayos kasama ng Cursor AI
- [ 1 ] Dokumentasyon:
- Gabay sa configuration: I-set up ang mga environment variable at i-customize ang Task Master
- Tutorial: Sunod-sunod na gabay sa pagsisimula sa Task Master
- Sanggunian ng command: Kumpletong listahan ng lahat ng available na command
- Istruktura ng task: Pag-unawa sa format at mga feature ng task
- Mga halimbawang interaction: Mga karaniwang halimbawa ng interaction sa Cursor AI
- Gabay sa migration: Gabay sa paglipat sa bagong istruktura ng proyekto
- [ 2 ] Mabilisang pag-install para sa Cursor 1.0+ (Isang Pag-click):
- I-click ang copy button (sa kanang itaas ng code block), pagkatapos ay i-paste ito sa iyong browser: cursor://anysphere.cursor-deeplink/mc/install?name=taskmaster-aiconfig-eyJjIjI1biWSkI 1joibnB4I
- Paalala: Pagkatapos i-click ang link, kailangan mo pa ring idagdag ang iyong mga API key sa configuration. Ini-install ng link ang MCP server na may mga placeholder key na kailangan mong palitan ng iyong mga aktuwal na API key
- [ 3 ] Mga kinakailangan:
- Gumagamit ang Taskmaster ng AI sa ilang command, at nangangailangan ang mga iyon ng hiwalay na API key. Maaari kang gumamit ng iba't ibang model mula sa iba't ibang AI provider basta idagdag mo ang iyong mga API key. Halimbawa, kung gusto mong gamitin ang Clauide 3.7 Ang Pilosopiya ng Kalmadong Pag-code
- Mag-code nang may istruktura, hindi nang may stress.
- Gumawa ng prompt nang may layunin, hindi nang may ingay.
- Bumuo hindi lamang nang mabilis — kundi may maayos na daloy. Hindi magandang UI pattern ang chat para sa mga development tool
- Pinipilit ng code ang mga tao na maging eksakto. Mabuti iyon—kailangan ng mga computer ang pagiging eksakto. Ngunit pinipilit din nito ang mga tao na mag-isip na parang mga makina.
- Sa loob ng maraming dekada, sinubukan natin itong ayusin sa pamamagitan ng paggawa sa programming na mas madaling gamitin ng tao. Mga higher-level language. Mga visual interface. Nakatulong ang bawat hakbang, ngunit isinasalin pa rin natin ang mga kaisipan ng tao tungo sa mga tagubilin para sa computer.
- Inaasahang babaguhin ng AI ang lahat. Sa wakas, maaari nang maging programming language ang payak na English—isang wikang alam na ng lahat. Walang syntax. Walang mga patakaran. Sabihin lamang kung ano ang gusto mo.
- Sinayang ng unang bugso ng mga AI coding tool ang pagkakataong ito. Gumagawa ang mga ito ng kahanga-hangang demo ngunit lumilikha ng walang-kuwentang software. Tinatawag ang mga itong “mahusay para sa prototyping,” na ang ibig sabihin ay “huwag itong gamitin sa anumang tunay na mahalaga.”
- Marami ang sinisisi ang mga AI model at sinasabing kailangan lamang maging mas matalino ang mga ito. Mali ito. Oo, mas mahusay na mahuhulaan ng mas mahusay na AI ang ibig mong sabihin. Ngunit kapag gumagawa ka ng seryosong software, kailangan mo ng mas mahusay na pamamaraan.
Pinag-iisa ng nakasulat na specification ang pagkaunawa ng mga tao
Nakatutulong ang paggamit ng EARS notation sa pagbibigay ng eksakto at nakabalangkas na mga tagubilin sa pinagbabatayang
LLMs
Ano ang spec-driven development?
- Spec-Driven Development: Linaw bago ang code, paulit-ulit na pagpapahusay, at code sa pamamagitan ng mga permanenteng dokumento
- Maglaan ng oras upang maunawaan ang sinusubukan mong buuin
- Paulit-ulit na paghusayin at itala ang ebolusyon ng sinusubukan mong buuin
- Mula sa panandaliang chat tungo sa mga permanenteng dokumentong maaaring ibahagi sa iyong mga stakeholder Spec-Driven Development
- Tukuyin ang bisyon: Gumawa ng malinaw na mga requirement at design specification.
- Gumawa ng mga pasyang pang-arkitektura: Pumili na agad ng mga teknolohiya, pattern, at pamamaraan.
- Magpatupad nang may konteksto: Gamitin ang AI upang bumuo ng code na tumutupad sa iyong mga dokumentadong specification. Ang Vibe
- Mga prompt na humahabol sa mga implementation
- Mabilis at conversational na pagbuo ng AI code (CHOP)
- Paulit-ulit na pagpapahusay at palitan ng ideya
- Panandalian
- Para sa isang partikular na sandali Spec-driven
- Nakatuon sa paunang pagpaplano at layunin
- Hatiin ang mga kahilingan sa magkakahiwalay na task
- Nagbibigay ng matibay na batayan sa mga agentic system ang mga steering document Ang AI IDE mula prototype hanggang production
- Tinutulungan ka ng Kiro na gawin ang pinakamahusay mong trabaho sa pamamagitan ng pagbibigay ng istruktura sa AI coding gamit ang spec-driven development.
