Trainingen

Tijdsduur

2 dagen

Voor wie

• Hele DevOps-teams: developers, QA / testers, ops / platform
• Gemengde teams die agentic workflows samen adopteren
• Engineering managers die met hun team meetrainen

Vereisten

• Vertrouwd met git en de command line
• Schrijft features in minimaal één taal (TS/Python/Go/etc.)
• Eigen laptop of desktop met Claude Code of OpenCode geïnstalleerd, met minimaal een Claude Pro-abonnement

Wat je leert

• Lever een werkende feature op een starter repo — tests, hooks, CI groen vanaf minuut één
• Herken failure modes van AI-gegenereerde code in je eigen werk
• Oefen test-first met een agent zonder nietszeggende tests te schrijven
• Zet hooks en quality gates op die de volgende sprint overleven
• Gebruik bestaande MCP servers in echte workflows
• Stap naar buiten met een governance-starter die je team echt kan gebruiken

Prijs

€349 Excl. BTW p.p.

Programma

Dag 1 · Fundamenten: van concept naar eerste tooling

1. 01

   Agentic engineering

   • Wat agentic engineering is en hoe het verschilt van losse prompts
   • De agent als collega die code schrijft, niet als autocomplete
   • Waar het vandaag al werkt en waar je voorzichtig blijft
2. 02

   Bouw je eerste feature

   • Bouw je eerste feature samen met de agent, van leeg scherm naar live
   • Stuur op het resultaat in plaats van op elke losse stap
   • Eerste gevoel bij de loop: vragen, bekijken, bijsturen
3. 03

   Context architecture

   • CLAUDE.md, AGENTS.md en de mapindeling die de agent sturen
   • Rules-files en project-brede configuratie
   • Hiërarchie: user, project, lokale overrides
4. 04

   Bouw je feature verder uit

   • Voeg secties en functionaliteit toe aan je feature
   • Laat de agent grotere wijzigingen eerst in stappen plannen
   • Merk hoe goede context de output strakker maakt
5. 05

   Tone of voice via CLAUDE.md

   • Leg een tone of voice vast die de agent consequent aanhoudt
   • Bewerk CLAUDE.md zodat afspraken tussen sessies blijven plakken
   • Zie het verschil tussen elke keer vragen en regels die blijven
6. 06

   Out of the loop

   • Laat de agent langere stukken zelfstandig afronden
   • Bepaal vooraf waar je wel en niet wilt meekijken
   • Bouw vertrouwen op zonder de controle te verliezen
7. 07

   Skills & Rules

   • Wanneer schrijf je een skill
   • Wanneer schrijf je een rule
   • Eerste eigen skill
8. 08

   Skills maken en bewerken

   • Maak je eerste eigen skill van begin tot eind
   • Bewerk skill.md en zie het gedrag direct mee veranderen
   • Gebruik de skill creator om sneller nieuwe skills op te zetten
9. 09

   MCP servers (met Playwright)

   • Wat MCP servers zijn en wanneer je ze inzet
   • Bestaande servers koppelen (GitHub, Filesystem, etc.)
   • Playwright MCP: de agent klikt en test in de browser
10. 10

    Plugins: Caveman & Superpowers

    • Wat plugins toevoegen bovenop een kale agent
    • Caveman voor compacte, goedkopere communicatie
    • Superpowers: skills die workflows zoals TDD afdwingen

Dag 2 · Kwaliteit & gevorderd

1. 11

   Failure modes van AI-gegenereerde code

   • Hallucinaties, stille regressies, false-green builds
   • Scope drift en onaangekondigde rewrites
   • Hoe je ze herkent voordat ze in productie staan
2. 12

   Test-first met agents (TDD)

   • De TDD-loop met een agent als driver
   • Wanneer tests vóór code komen, wanneer niet, waarom het uitmaakt
   • Tests die gedrag bewijzen vs. tests die het model tevreden stellen
3. 13

   Subagents

   • Werk opsplitsen over meerdere agents die parallel werken
   • Een hoofd-agent die deeltaken uitzet en resultaten samenvat
   • Wanneer subagents helpen en wanneer ze overkill zijn
4. 14

   Rules vs hooks

   • Pre-commit checks: lint, format, type-check
   • Custom hooks voor agent-specifieke risico's
   • Rules vs. hooks: wat hoort waar, en waarom
5. 15

   Lab: je eerste quality-feature

   • End-to-end op een starter repo: brief → tests → code → review
   • Zet Superpowers-skills en quality gates in op je eigen wijzigingen
   • Lever met groene checks vanaf de eerste commit
6. 16

   Een pipeline bouwen

   • Losse stappen aan elkaar knopen tot een herhaalbare flow
   • Agents, tests en gates in één keten
   • Een pipeline die de volgende sprint nog draait
7. 17

   Persistente memory

   • Laat de agent onthouden wat tussen sessies telt
   • Wat je wel en niet in geheugen wilt vastleggen
   • Geheugen dat helpt zonder ruis op te bouwen
8. 18

   Spec-driven development

   • Specs schrijven die een agent betrouwbaar kan uitvoeren
   • Werk afbakenen voordat de agent begint te bouwen
   • Van spec naar een werkende, geteste wijziging
9. 19

   Regressie-strategie + governance basics

   • Golden tests, snapshot guards, property-based checks, mutation testing, etc.
   • Stress-test agent-output op echte randen
   • Hoe een verstandig team-review-beleid eruitziet
10. 20

    Lever een feature op (end-to-end)

    • Implementeer een feature op een starter repo vanaf een brief
    • Pas alles van de twee dagen toe: context, skills, tests, hooks
    • Demo en review met de groep