🏢AI Workspace
Postavte si jednotný workspace, kde AI agenti pracují napříč repozitáři vašeho týmu.
Co se naučíte
- Postavíte meta-workspace pro více repozitářů
- Navrhnete systém agentů a skills pro váš tým
- Implementujete pipeline pro automatizovaný vývoj
- Propojíte Linear, Slack, Kubernetes a další nástroje přes MCP
- Zavedete cross-repo architekturu s paralelním vývojem
Pro koho je kurz určený
Tech leads, engineering managers a senior vývojáři, kteří chtějí zavést AI do celého vývojového procesu týmu.
Předpoklady
Obsah kurzu
Meta-Workspace Pattern
Váš tým má 5-20+ repozitářů, ale AI nástroje vidí vždy jen jeden. Meta-workspace pattern tento problém řeší tím, že vše agreguje do jednoho kontextu.
Návrh systému agentů
Architekti plánují, vývojáři implementují, runneři spouštějí, revieweři kontrolují. Naučte se navrhnout systém specializovaných AI agentů pro váš tým.
Skills a vývojové pipeline
Skills jsou orchestrované multi-agentové workflow. Naučte se budovat opakovatelné pipeline, které dovedou feature od plánu po zreviewovaný kód.
Cross-Repo architektura
Reálné features zasahují více repozitářů. Naučte se, jak Solution Architect agent orchestruje paralelní vývoj napříč celým stackem.
Sledování projektů s AI
Sledujte features napříč repos pomocí souborového řízení projektů. Obnova sessions, logy aktivit a integrace s Linear a Jira.
Infrastructure as Code s AI
Terraform pipeline, generování Kubernetes manifestů, GitHub Actions workflow — vše orchestrované specializovanými infrastrukturními agenty.
Propojení toolchainu přes MCP
Model Context Protocol promění váš Linear, Slack, Kubernetes a Terraform v nástroje, které AI agenti mohou používat přímo. Takhle to nastavíte.
Škálování a onboarding týmu
Od solo setupu k týmové adopci. Setup skripty, pravidla workspace, auto-generované IDE konfigurace a měření dopadu vašeho AI workspace.