קורסים רשמיים
על קלוד קוד
ופיתוח

‎Claude Code 101 מיועד למפתחים שחדשים בהנדסת תוכנה, או מהנדסים מנוסים שעדיין לא התנסו בסוכני קוד בבינה מלאכותית. הקורס מלווה אותך מההתקנה ועד התאמה מתקדמת, ומלמד איך להשתמש ב-Claude Code ביעילות ביומיום.

מטרות הלמידה

בסיום הקורס תוכל:

• להסביר מה זה סוכן קוד מבוסס AI, ובמה Claude Code שונה מכלי AI מבוססי-chat
• להבין איך ה-agentic loop, חלון הקונטקסט, הכלים, וההרשאות עובדים יחד
• להתקין ולהגדיר Claude Code ב-Terminal, VS Code, JetBrains, Claude Desktop, או באתר
• לכתוב פרומפטים יעילים תוך שימוש ב-approval mode, auto-accept, ו-Plan Mode
• לעקוב אחר זרימת ‎Explore → Plan → Code → Commit‎ לכל פיצ'ר או משימה
• לנהל את חלון הקונטקסט עם /compact, /clear, ו-/context
• ליצור ולתחזק קובץ CLAUDE.md שנותן ל-Claude זיכרון מתמשך של הפרויקט
• לבנות subagents מותאמים להאצלת משימות ולשמור על קונטקסט נקי
• לחבר כלים ומקורות מידע חיצוניים עם MCP servers
• לכתוב hooks לשליטה דטרמיניסטית על פורמט, חסימת פקודות, והתראות

תוכנית הקורס

הקורס הזה נותן הכשרה מקיפה על שימוש ב-Claude Code למשימות פיתוח תוכנה. הוא מכסה את האדריכלות שמאחורי עוזרי קוד מבוססי-AI, טכניקות יישום מעשיות, ואסטרטגיות אינטגרציה מתקדמות. תלמד על גישות ניהול קונטקסט, ואיך להרחיב פונקציונליות באמצעות MCP servers ואינטגרציית GitHub.

מה תלמד

• הבנת ארכיטקטורה של עוזר קוד: איך עוזרי AI מתקשרים עם קוד-בייסים דרך אינטגרציית כלים
• מערכת tool use של Claude Code: איך לשלב כלים מרובים למשימות תכנות רב-שלביות מורכבות
• טכניקות לניהול קונטקסט: אסטרטגיות לשמירה על קונטקסט רלוונטי לאורך השיחה
• זרימות תקשורת ויזואלית: שימוש בקלט ויזואלי להעברת שינויי UI, ו-planning מתקדם
• בניית אוטומציה מותאמת: פקודות מותאמות ואוטומציות שמייעלות משימות חוזרות
• הרחבה עם MCP servers: שילוב כלים ושירותים חיצוניים
• אינטגרציה עם GitHub: הקמת תהליכי code review אוטומטיים בזרימות version control
• ‎Thinking ו-planning modes: מתי ואיך להשתמש בגישות שונות

תוכנית הקורס

בקורס הזה תלמד איך להפסיק לחזור על עצמך ולהתחיל ללמד את Claude פעם אחת. תגלה מה זה Skills ואיך הם נבדלים מאופציות התאמה אחרות ב-Claude Code כמו CLAUDE.md, hooks, ו-subagents. תיצור Skill ראשון מאפס — תכתוב את ה-frontmatter של SKILL.md, תייצר תיאורים יעילים שמפעילים את ה-skill באופן אמין, ותארגן את ספריית ה-skill עם progressive disclosure לשמירה על חלון קונטקסט יעיל.

תחקור גם אפשרויות הגדרה מתקדמות כמו הגבלת גישה לכלים עם allowed-tools, ושימוש בסקריפטים שרצים בלי לצרוך קונטקסט. מעבר לבניית Skills בודדים, תלמד איך לשתף אותם עם הצוות שלך דרך commit ל-repository, להפיץ אותם דרך plugins, ולפרוס אותם ברמת הארגון דרך managed settings. תראה איך לחבר Skills ל-subagents מותאמים, ותעבור על מדריך פתרון בעיות מקיף — מ-skills שלא מתפעלים ועד לסתירות עדיפויות ושגיאות runtime.

תוכנית הקורס

‎Sub-agents הם אחת הדרכים הכי מעשיות להפיק יותר מסשנים ארוכים של Claude Code. הם מאפשרים להאציל משימות לעוזרים מבודדים שעובדים בנפרד ומחזירים רק את המידע שאתה צריך — שומרים על חלון הקונטקסט הראשי נקי והשיחה ממוקדת.

מה תלמד

• איך sub-agents עובדים — מה קורה כש-Claude Code פותח חלון קונטקסט נפרד, איך הקלט זורם פנימה, ואיך הסיכומים חוזרים
• יצירת sub-agents מותאמים — שימוש בפקודה /agents לבנות sub-agents מותאמים ל-workflow שלך, מ-code reviewers ועד generators של תיעוד
• עיצוב sub-agents יעילים — דפוסים שעושים sub-agents אמינים, כולל פורמטים structured output, דיווח על מכשולים, והגבלת גישה לכלים
• מתי להשתמש בהם (ומתי לא) — הדרכה מעשית איפה sub-agents עוזרים הכי הרבה, ואילו anti-patterns להימנע מהם

בסיום הקורס תדע איך לפרק עבודה מורכבת לחתיכות ממוקדות, לבנות sub-agents שמסיימים בזמן ומדווחים בבירור, ולקבל את ההחלטה הנכונה מתי האצלה שווה את זה.

תוכנית הקורס

הקורס מלמד מפתחים איך לשלב Claude AI ביישומים באמצעות Claude API. תוכנית הלימודים מכסה פעולות API בסיסיות, טכניקות prompting מתקדמות, אינטגרציית כלים, ודפוסי ארכיטקטורה לבניית מערכות מבוססות-AI. באמצעות תרגילים מעשיים ודוגמאות יישומיות, תלמד ליישם conversational AI, retrieval-augmented generation, workflows אוטומטיים, ולנצל את היכולות המולטימודליות של Claude לעיבוד טקסט, תמונות, ומסמכים.

מה תלמד

• הקמה ואימות מול Claude API, כולל ניהול API key והגדרת בקשות
• שיחות single-turn ו-multi-turn עם פורמט הודעות נכון וטיפול בקונטקסט
• הגדרת system prompts ושליטה בהתנהגות המודל עם temperature, streaming, ופורמטי structured output
• עיצוב והרצה של prompt evaluation workflows עם יצירת datasets ומערכות grading אוטומטיות
• טכניקות prompt engineering: structuring עם XML tags, learning מבוסס דוגמאות, וניסוח directives ברורים
• שילוב יכולות tool use של Claude לכלים מותאמים, פעולות batch, וחיפוש web
• בניית מערכות RAG עם text chunking, embeddings, חיפוש BM25, ו-contextual retrieval
• פיצ'רים מתקדמים: extended thinking, ניתוח תמונות, עיבוד PDF, יצירת citations
• ‎prompt caching לאופטימיזציית שימוש ב-API והפחתת latency
• פיתוח MCP servers ו-clients לאינטגרציית כלים סטנדרטית
• פריסת אפליקציות Anthropic כולל Claude Code ל-development אוטומטי ו-Computer Use לאוטומציית UI
• ארכיטקטורת מערכות agent-based עם parallelization, chaining, ו-routing workflows

תוכנית הקורס

הקורס מכסה באופן מקיף את ה-Model Context Protocol, עם דגש על בניית MCP servers ו-clients באמצעות Python SDK. תלמד על שלוש הפרימיטיביות המרכזיות של MCP — tools, resources, ו-prompts — ותבין איך הם משתלבים עם Claude AI ליצירת אפליקציות חזקות בלי לכתוב קוד אינטגרציה מסיבי.

מה תלמד

• הבנת ארכיטקטורת MCP ואיך היא מעבירה את עומס הגדרת והרצת הכלים מהשרת שלך ל-MCP servers מתמחים
• מערכת התקשורת transport-agnostic של MCP וסוגי ההודעות בין clients ל-servers
• זרימת request-response שלמה משאילתת משתמש דרך MCP clients לשירותים חיצוניים וחזרה ל-Claude
• בניית MCP servers עם Python SDK תוך שימוש ב-decorators במקום JSON schemas ידניים
• יישום ניהול מסמכים עם כלים לקריאה ועריכה
• שימוש ב-MCP Server Inspector המובנה לבדיקה ו-debugging בממשק browser-based
• הגדרת resources לחשיפת נתונים read-only — direct resources ו-templated resources
• יישום קריאת resources ב-clients עם טיפול MIME type נכון
• בניית prompts שמספקים הוראות מוכנות-מראש לזרימות נפוצות
• מתי להשתמש בכל primitive: tools (model-controlled), resources (app-controlled), prompts (user-controlled)
• דפוסי אינטגרציה מעשיים: autocomplete ו-context injection לשיחות AI

תוכנית הקורס

הקורס בוחן פיצ'רים מתקדמים ודפוסי יישום של MCP, עם דגש על תקשורת server-client, מנגנוני transport, ושיקולי פריסה ל-production. תחקור יכולות MCP מתוחכמות הכוללות sampling לאינטגרציה עם מודלי AI, מערכות notifications, שליטה בגישה לקבצים, ופרטי טכניים של פרוטוקולי transport שונים.

מה תלמד

• יישום Sampling — איך MCP servers יכולים לבקש קריאות למודל שפה דרך clients מחוברים, כולל הארכיטקטורה שמעבירה עלות AI מהשרת ל-client
• ‎Progress ו-logging notifications — יישום מערכות feedback בזמן אמת עם context objects, logging callbacks, ו-progress reporting
• ‎Roots-based file access — מערכות הרשאה שנותנות ל-MCP servers גישה לתיקיות ספציפיות עם גבולות אבטחה
• ‎JSON message architecture — מפרט ההודעות המלא של MCP, ההבחנה בין request-result pairs ל-notification messages
• ‎Stdio transport — איך MCP clients ו-servers מתקשרים דרך standard input/output streams, כולל handshake initialization
• ‎StreamableHTTP transport — איך SSE מאפשר תקשורת server-to-client על HTTP, כולל session management ו-dual-connection architectures
• מגבלות HTTP transport — איך configuration flags משפיעים על פונקציונליות
• שיקולי scaling ל-production — מתי להשתמש ב-stateless HTTP עבור horizontal scaling עם load balancers
• בחירת transport — איך לבחור transport מתאים לפי דרישות פריסה ו-scaling

תוכנית הקורס

קורס hands-on שמכסה את ה-Cowork task loop, plugins ו-skills, זרימות לעבודה עם קבצים ומחקר, ואיך לכוון multi-step work באחריות — כך שתהיה פרודוקטיבי כבר בשבוע הראשון. Claude Cowork הוא כלי שולחני שמאפשר לכאלה שאינם מפתחים לבצע אוטומציה של ניהול קבצים ומשימות.

מה תלמד

• איך עובד ה-task loop של Cowork — איך Claude מקבל משימה, מבצע, ומדווח חזרה
• שימוש ב-plugins וב-skills לקיצור משימות חוזרות
• זרימות לעבודה עם קבצים מקומיים — קריאה, עריכה, ארגון
• זרימות מחקר — חיפוש ב-web, סינתזה, יצירת documents
• כיוון אחראי של multi-step work — איך לתת ל-Claude להריץ ארוך אבל לשמור שליטה
• אינטגרציה עם הכלים הקיימים שלך — Notion, Slack, Google Workspace

למה זה רלוונטי גם למפתחים

גם אם אתה משתמש ב-Claude Code לקוד, Cowork שימושי במקביל למשימות לא-קוד: סינתזת תיעוד, עדכון Notion, ניהול קבצי spec, ו-research של ספריות. הקורס לוקח 30-60 דקות וחוסך שעות של trial-and-error.