Clean Architecture z AI: od specyfikacji do kodu
Najpierw model. Potem kod.
3 dni (21 h) · poziom zaawansowany · online lub stacjonarnie (Warszawa/siedziba klienta)
Szkolenie zamknięte dla Twojego zespołu (do 12 osób), z certyfikatem ukończenia. Wycena w ciągu 3 dni roboczych.
Opis szkolenia
Praktyczne warsztaty spec-driven development w .NET – zamiast slajdów praca na kodzie. Agent AI napisze kod szybko, ale bez specyfikacji zgaduje. Na jednej domenie przejdziemy od wizji, słownika pojęć i przypadków użycia do diagramów klas i stanów zapisanych tekstem (PlantUML lub Mermaid), a z nich – z pomocą własnych skills – wygenerujemy encje, use case'y i testy w Clean Architecture. Testy architektury pilnują, by wygenerowany kod trzymał się reguł. Z warsztatów wychodzisz z gotowym szablonem specyfikacji i zestawem skills do użycia we własnych projektach.
Czego się nauczysz
- Spisać wizję, zakres i słownik pojęć jako specyfikację czytelną dla AI
- Przekładać przypadki użycia na komendy i zapytania w warstwie Application
- Modelować encje, value objects i agregaty na diagramach klas i stanów
- Budować aplikację .NET zgodnie z Clean Architecture
- Tworzyć własne skills generujące kod i testy ze specyfikacji
- Pilnować zgodności kodu ze specyfikacją i architekturą testami
Dla kogo
- Programiści i liderzy techniczni .NET, którzy chcą generować kod z AI bez utraty kontroli nad architekturą
- Zespoły, które chcą oprzeć pracę z agentami AI na specyfikacji, a nie na luźnych promptach
Wymagania
- Dobra znajomość C# i .NET
- Dostęp do asystenta AI w trybie agenta: Claude Code, GitHub Copilot lub Cursor
Program szkolenia
- Wizja i zakres
- Cele biznesowe i interesariusze
- Granice systemu: co budujemy, a czego nie
- Specyfikacja w repozytorium obok kodu
- Słownik pojęć (ubiquitous language)
- Wspólny język zespołu i domeny
- Słownik jako plik, z którego korzystają skills
- Nazwy w kodzie zgodne ze słownikiem
- Przypadki użycia
- Scenariusz główny i scenariusze alternatywne
- Warunki początkowe i końcowe
- Przypadek użycia jako komenda lub zapytanie w warstwie Application
- Modele jako tekst
- Diagram klas: encje, value objects, agregaty
- Diagram stanów: przejścia stanów w encjach
- PlantUML i Mermaid – diagramy, które AI potrafi czytać
- Clean Architecture w praktyce
- Warstwy i reguła zależności
- Porty i adaptery
- Granice transakcji
- Własne skills dla AI
- Encja z diagramu klas i stanów
- Use case z przypadku użycia
- Testy z warunków przypadku użycia
- Reguły architektury i konwencje (CLAUDE.md, instrukcje dla Copilota)
- Pilnowanie zgodności
- Testy architektury (NetArchTest, ArchUnitNET)
- Przegląd kodu wygenerowanego przez AI
- Pętla: zmiana specyfikacji → ponowne generowanie kodu
- Warsztat end-to-end
- Jedna domena od wizji do działającego API z testami
- Szablon specyfikacji i skills do zabrania do własnego projektu
