This section teaches learners how to set up Claude Code professionally, work safely with terminals and Git, analyze repositories, create strong project instructions, use expert coding-agent prompt patterns, and prepare a reusable AI coding workspace.
Advanced Claude Code & AI Agents: Build Apps, Automations and Developer Workflows
क्लाउड कोड के लिए मास्टर रेपो-लेवल डेवलपमेंट, सुरक्षित टर्मिनल वर्कफ़्लोज़, एआई एजेंट, ऑटोमेशन, टेस्टिंग, गिट, प्रोजेक्ट इंस्ट्रक्शन्स और प्रोफेशनल डेवलपर वर्कफ़्लोज़।
All Levels • 5 Lectures • Full Lifetime Access
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19 ms
5.0 / 5.0
Global Rating1
Active StudentsEnglish (US)
99 Languages Subtitles4h 16m
Total ContentWhat you will learn
क्लाउड कोड की डेवलपर वर्कफ़्लोज़ में पेशेवर भूमिका को समझें
चैटबॉट सहायता और एजेंटिक कोडिंग के बीच अंतर को समझें
सुरक्षित क्लाउड कोड डेवलपमेंट वर्कस्पेस तैयार करें
Course Content
5 sections • 5 lectures • 04:16:35 total lengthPlanning an App Before Coding
54:42
This section teaches learners how to plan apps, structure projects, build frontend and backend features, work with databases, debug and refactor code, generate tests and documentation, and complete a professional mini app with Claude Code.
Developer Automation Mindset
49:10
This section teaches learners how to build safe developer automations, terminal workflows, reusable commands, Git and GitHub systems, release documentation, log analysis, and external tool integrations with Claude Code.
Weekly Study Plan
Plan Your Learning Journey
AI generates a personalized schedule based on your availability5 hrs/week
Requirements
कंप्यूटर और सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट की मूलभूत समझ
मूलभूत प्रोग्रामिंग या तकनीकी ज्ञान
एक छोटा प्रैक्टिस रिपॉजिटरी
Target Audience
Software-development professionals
Technical content creators
Anyone seeking advanced AI-powered developer workflows
About this course
एडवांस्ड क्लाउड कोड और एआई एजेंट: ऐप्स, ऑटोमेशन और डेवलपर वर्कफ़्लोज़ बनाएं
बिल्ड ऐप्स, ऑटोमेशन, एआई एजेंट, डेवलपर वर्कफ़्लोज़ और फ्रीलांस सर्विसेज क्लाउड कोड के साथ
परिचय
एडवांस्ड क्लाउड कोड और एआई एजेंट कोर्स डेवलपर्स, प्रोग्रामर्स, तकनीकी लर्नर्स, ऑटोमेशन बिल्डर्स, फ्रीलांसर्स, एजेंसी ओनर्स और क्रिएटर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो सामान्य एआई उपयोग से आगे बढ़कर पेशेवर एआई-संचालित डेवलपमेंट वर्कफ़्लोज़ बनाना चाहते हैं।
यह कोर्स क्लाउड कोड को एक एजेंटिक कोडिंग टूल के रूप में पेश करता है जो वास्तविक डेवलपर वातावरण के लिए है। पृथक कोड स्निपेट जेनरेट करने के लिए एआई का उपयोग करने के बजाय, लर्नर्स यह खोजते हैं कि क्लाउड कोड रेपो-लेवल डेवलपमेंट, कोडबेस विश्लेषण, फीचर प्लानिंग, डिबगिंग, रिफैक्टरिंग, टेस्टिंग, डॉक्यूमेंटेशन, ऑटोमेशन और संरचित डिलीवरी का समर्थन कैसे कर सकता है।
कोर्स एक्सपर्ट सेटअप, माइंडसेट और वर्कस्पेस तैयारी के साथ शुरू होता है। लर्नर्स टर्मिनल, कोड एडिटर, गिट, गिटहब, एक सुरक्षित प्रैक्टिस रिपॉजिटरी और प्रोजेक्ट-लेवल इंस्ट्रक्शन्स के साथ काम करते हैं। वे सीखते हैं कि पेशेवर एआई कोडिंग को नियंत्रण, योजना, समीक्षा और सत्यापन की आवश्यकता क्यों होती है, न कि एआई-जनरेट किए गए परिवर्तनों को अंधविश्वास से स्वीकार करने की।
मुख्य फोकस एजेंटिक कोडिंग है। छात्र एक व्यावहारिक वर्कफ़्लो सीखते हैं:
टास्क को परिभाषित करें → प्रोजेक्ट का निरीक्षण करें → परिवर्तन की योजना बनाएं → नियंत्रित संपादन करें → परिणाम का परीक्षण करें → अंतिम आउटपुट की समीक्षा करें
यह ह्यूमन-इन-द-लूप दृष्टिकोण लर्नर को दिशा, गुणवत्ता, सुरक्षा और शुद्धता के लिए ज़िम्मेदार रखता है।
कोर्स प्रोजेक्ट इंस्ट्रक्शन फ़ाइलों जैसे CLAUDE.md को भी पेश करता है, जहां प्रोजेक्ट संदर्भ, कोडिंग स्टैंडर्ड, टेस्टिंग आवश्यकताएं, सुरक्षा नियम, डॉक्यूमेंटेशन अपेक्षाएं और 'न बदलें' सीमाएं परिभाषित की जा सकती हैं। लर्नर्स डिस्कवर करते हैं कि पुन: प्रयोज्य निर्देश कैसे सुसंगतता में सुधार करते हैं और अनावश्यक त्रुटियों को कम करते हैं।
सुरक्षित टर्मिनल उपयोग कोर्स का एक अन्य महत्वपूर्ण हिस्सा है। छात्र कमांड को चलाने से पहले समीक्षा करना सीखते हैं, समझते हैं कि कौन से फ़ाइलें या सिस्टम प्रभावित हो सकते हैं, गिट को सुरक्षा जाल के रूप में उपयोग करते हैं, ब्रांच बनाते हैं, बड़े परिवर्तनों से पहले कमिट करते हैं, डिफ़्स की समीक्षा करते हैं और उत्पादन परियोजनाओं पर असुरक्षित कार्य से बचते हैं।
रेपो-लेवल विश्लेषण को पेशेवर पहले कदम के रूप में पढ़ाया जाता है संपादन से पहले। लर्नर्स क्लाउड कोड को प्रोजेक्ट उद्देश्य, फ़ोल्डर संरचना, प्रमुख फ़ाइलें, आर्किटेक्चर, डेटा फ़्लो, एपीआई, घटक, कॉन्फ़िगरेशन, जोखिम और अनुशंसित अगला कदम समझाने के लिए पूछना अभ्यास करते हैं, बिना तुरंत फ़ाइलों को बदले।
छात्र यह भी सीखते हैं कि व्यापक विचारों को स्पष्ट डेवलपर टास्क में कैसे बदला जाए, लक्ष्यों, उपयोगकर्ता कहानियों, स्वीकृति
Career Opportunities & Job Roles
Build practical, job-ready skills and qualify for high-impact roles worldwide
Job-Ready Curriculum
Target Roles You Can Apply For
AI Solutions Engineer
Applied Generative AI Specialist
LLM & Prompt Architecture Consultant
AI Automation & Workflow Lead
Estimated Annual Salary
$105,000 – $165,000 / yr
Global Industry Demand
Fastest Growing Worldwide (#1)
In-Demand Skills You Master* Estimates based on global tech hiring benchmarks and industry compensation reports.
Applied Generative AI Architecture
Model Fine-Tuning & Evaluation
Vector Databases & RAG Workflows
Autonomous AI Agent Orchestration
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