AI SDLC Workshop - Overview

🚀 AI SDLC Workshop

หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วย AI แบบเข้มข้น 1 วัน

8 Hours 14 Code Quests Bilingual

Workshop Overview

เรียนรู้การพัฒนาซอฟต์แวร์ยุคใหม่ด้วย AI ตั้งแต่การตั้งค่าเครื่องมือไปจนถึงการออกแบบระบบ

🎯 Learning Outcomes

เมื่อเรียนจบ workshop นี้ คุณจะสามารถ:

Setup: ติดตั้งและตั้งค่า AI coding tools
Prompt: เขียน prompts ที่มีประสิทธิภาพสำหรับ code generation
Review: ระบุปัญหาด้านความปลอดภัยใน AI-generated code
Loop: ตั้งค่า automated development loops
Agent: ออกแบบ agentic workflows
Architect: ตัดสินใจเรื่อง AI integration
Pipeline: ใช้ AI Development Pipeline ครบวงจร (Planning → Tracking → Execution)

📅 Workshop Schedule

Block 1: AI Tools

09:00 - 10:30 (90 min)

ตั้งค่า GitHub Copilot, Claude Code

Quests: 3

Block 2: Prompting

10:45 - 12:15 (90 min)

Prompt engineering + Iterative refinement

Quests: 3

Block 3: Security

13:15 - 14:45 (90 min)

ความปลอดภัยใน AI-generated code

Quests: 3

Block 4: Loops

15:00 - 16:30 (90 min)

Loop engineering patterns

Quests: 3

Block 5: Architecture

16:45 - 17:15 (30 min)

System design + Final project

Quests: 2

Block 6: AI Pipeline

17:30 - 18:30 (60 min)

AI Development Pipeline (Planning → Tracking → Execution)

Skills: Matt’s Skills, Goal System, Impeccable, Ponytail

🎮 Code Quests

workshop ใช้รูปแบบ Code Quest - coding challenges ที่ท้าทายและสนุก

Quest Types

Type	Description	Difficulty
🟢 Fix the Code	หาและแก้ไข bugs	Easy
🟡 Build the Feature	สร้างจาก specification	Medium
🔴 Design the System	Architecture challenge	Hard
🟡 Set Up the Loop	ตั้งค่า automated workflow	Medium

All 14 Quests

Block	Quest	Type	Difficulty
1	Quest 1.1: First AI Completion	🟢	Easy
1	Quest 1.2: Multi-file Generation	🟡	Medium
1	Quest 1.3: Compare Tools	🟡	Medium
2	Quest 2.1: Fix the Vague Prompt	🟢	Easy
2	Quest 2.2: Multi-Step Prompting	🟡	Medium
2	Quest 2.3: Domain-Specific Prompting	🔴	Hard
3	Quest 3.1: Spot the Vulnerability	🟢	Easy
3	Quest 3.2: Fix and Harden	🟡	Medium
3	Quest 3.3: Security Architecture	🔴	Hard
4	Quest 4.1: Set Up a Loop	🟢	Easy
4	Quest 4.2: Generate-Review-Fix Loop	🟡	Medium
4	Quest 4.3: Multi-Agent Pipeline	🔴	Hard
5	Quest 5.1: RAG Design	🟡	Medium
5	Quest 5.2: Full System Design	🔴	Hard

🛠️ Prerequisites

Required

Laptop with internet connection
Node.js 18+ (for the local-runnable quest system)
GitHub account
VS Code installed

Optional (Nice to have)

GitHub Copilot subscription
Claude Pro subscription

🚀 Getting Started with the CLI

BlueBeltDojo CLI ช่วยให้คุณ download, test, และ submit quest solutions ได้ง่ายๆ:

Setup access code (ครั้งแรกเท่านั้น):
Terminal window
```
npx bluebeltdojo setup <your-access-code>
```
List available quests:
Terminal window
```
npx bluebeltdojo list
```

Download a quest:

npx bluebeltdojo download quest-01-first-completion
cd quest-01-first-completion

Test locally:
Terminal window
```
node test.js
```
Submit your solution:
Terminal window
```
npx bluebeltdojo submit
```

💡 CLI ทำงานแบบ offline สำหรับ testing - ต้อง online เท่านั้นตอน submit

📚 What You’ll Learn

Block 1: AI Tools

GitHub Copilot setup and usage
Claude Code for terminal-based AI
Comparing different AI tools

Block 2: Prompt Engineering

Writing effective prompts
Iterative refinement
Domain-specific prompting

Block 3: Security

Common vulnerabilities in AI code
SQL injection, hardcoded secrets
Security hardening techniques

Block 4: Loop Engineering

Plan-Implement-Validate (PIV) framework
Self-healing loops
Multi-agent pipelines

Block 5: Architecture

System design with AI
RAG architecture
Final project

Block 6: AI Development Pipeline

Matt Pocock’s skills for planning
GitHub Issues as decision tickets
Goal system for autonomous execution
Anti-bamboozle architecture
Impeccable, Ponytail, and Pi Agent skills

🚀 Ready to Start?

Start Block 1: AI Tools → View All Code Quests →

🌐 Language

Workshop นี้เป็นแบบ Bilingual:

🇹🇭 คำอธิบายเป็นภาษาไทย
🇬🇧 คำศัพท์เทคนิคเป็นภาษาอังกฤษ

(This workshop is bilingual: Thai explanations with English technical terms)