AI-asszisztált szoftverfejlesztés Claude Code-dal
AI coding agentek tapasztalt fejlesztőknek: tartsd kézben a minőséget és az architektúrát, és tanuld meg a Claude Code-ot valós fejlesztési munkafolyamatokba illeszteni.
Mit nyújt a AI-asszisztált szoftverfejlesztés Claude Code-dal tanfolyam?
- Professzionális AI-assisted engineering szemléletet kapsz: megtanulod, hogyan illeszd be az AI coding agenteket a valós fejlesztői munkába úgy, hogy ne veszítsd el a kontrollt a kód, a tesztek, az architektúra és a release-folyamat felett.
- Elsajátítod a Claude Code gyakorlati használatát a fejlesztői workflow-ban: valószerű feladatokon dolgozol vele, feature fejlesztésen, bugfixen, tesztíráson, refaktoráláson, code review-n és dokumentációkészítésen.
- Megtanulod, hogyan készítsd elő a projektkörnyezetet az AI agentek számára: hogyan alakítsd ki a repo-struktúrát, a README-t, a fejlesztési szabályokat, a test, lint és typecheck parancsokat, valamint a CLAUDE.md fájlt, hogy Claude hatékonyabban tudjon dolgozni.
- Jó task designt és feladatbontást tanulsz: hogyan adj fejlesztési feladatot egy AI coding agentnek úgy, hogy világos legyen a cél, a kontextus, az acceptance criteria, a technikai korlát, a módosítható fájlok köre és a validációs lépés.
- Megtanulod, hogyan fejlessz feature-öket kontrollált módon, hogy az implementáció kis, review-zható lépésekben történjen, ne pedig egy nagy, átláthatatlan kódgenerálással.
- Elsajátítod a bugfixet és a debugginget AI-val: hogyan használd Claude-ot bug reportok, stack trace-ek, logok és reprodukciós lépések elemzésére, majd minimális, ellenőrizhető javítások megtervezésére.
- Megtanulod a tesztelést és a quality gate-et: hogyan kérj unit teszteket, integration teszteket, edge case-eket és regression teszteket az AI-tól, majd hogyan validáld ezeket fejlesztői szemmel.
- Refaktorálást és legacy code elemzést tanulsz: hogyan használd Claude Code-ot legacy modulok feltérképezésére, refaktorálási terv készítésére, a függőségek megértésére és biztonságos, tesztekkel védett átalakításokra.
- Megtanulod a code review és security review AI-val támogatott módját: hogyan használható Claude reviewer szerepben, hogyan segít hibák, code smell-ek, hiányzó tesztek, security kockázatok vagy dokumentációs hiányosságok felismerésében.
- Megismered a csapat- és vállalati workflow-t: milyen szabályok, review checklisták, adatvédelmi korlátok, Git workflow-k és minőségbiztosítási pontok kellenek ahhoz, hogy AI coding agenteket csapatszinten vezessetek be.
Miért érdemes belevágnod?
A modern szoftverfejlesztésben már nem az a kérdés, hogy használj-e AI-t kódoláshoz, hanem hogy tudod-e úgy használni, hogy gyorsabb legyél, miközben nem engedsz a kódminőségből, a tesztelésből, az architektúrából és a biztonságból.
A Claude Code és a hasonló AI coding agentek új munkamódszert hoznak a fejlesztésbe. Nem egyszerű autocomplete-ról van szó: ezek az eszközök képesek codebase-eket értelmezni, fájlokat módosítani, parancsokat futtatni, hibákat vizsgálni, teszteket írni, refaktorálási javaslatokat adni és Git workflow-kban is támogatni a fejlesztői munkát. Ez a képzés abban segít, hogy ne ad hoc módon használd a Claude Code-ot, hanem professzionális fejlesztői workflow részeként.
- Munka mellett végezheted, rugalmas időbeosztással
- Gyakorlati projekteken keresztül, oktatói mentorálással
- LinkedIn profilodba beágyazható tanúsítvány
Kinek ajánlott?
- Junior és medior fejlesztőknek, akik már tudnak kódot írni, de szeretnék megtanulni, hogyan dolgozzanak hatékonyabban Claude Code-dal és AI coding agentekkel
- Backend fejlesztőknek, akik API-k, üzleti logika, service rétegek, adatbázis-kapcsolatok, bugfixek és refaktorálások során szeretnék használni az AI-t
- Fullstack fejlesztőknek, akik frontend és backend feladatokban is szeretnék beépíteni az AI-t: komponensek, endpointok, tesztek, dokumentációk és review-k támogatására
- Frontend fejlesztőknek, akik összetettebb codebase-ekben dolgoznak, és szeretnék AI-val gyorsítani a komponensfejlesztést, hibakeresést, refaktorálást és tesztírást
- Tech leadeknek, akik nemcsak saját munkájukban szeretnék használni az AI coding agenteket, hanem csapatszintű szabályokat, review-folyamatokat és minőségbiztosítási gyakorlatokat is kialakítanának
- QA automation szakembereknek, akik tesztgenerálásra, regressziós tesztekre, bug reprodukcióra és test refaktorálásra használnák az AI-t
- DevOps és platform szakembereknek, akik scriptelésben, pipeline-okban, IaC konfigurációkban, debuggingban vagy runbookokban szeretnének AI-támogatást használni
Mik a képzés előkövetelményei?
Ha van már némi debugging tapasztalatod, ismered a unit vagy integration teszteket, dolgoztál backend, frontend vagy fullstack feladatokon, illetve használtál CI/CD, linter, formatter vagy typecheck eszközöket, az mind előny, de egyik sem feltétel. AI engineering vagy machine learning háttérre nincs szükséged, a fókusz a szoftverfejlesztői munkafolyamaton és az AI coding agentek gyakorlati használatán van.
Hogyan fogsz tanulni?
Gyakorlatorientált oktatás
Minden héten izgalmas gyakorló feladatokat kapsz majd, amelyek keretében már menetközben is konkrét lekérdezéseket fogsz megvalósítani
Interaktív digitális tananyag
A gyakorlati feladatok elvégzéséhez és a képzés sikeres teljesítéséhez szükséges tudást digitális tananyagok és vezetett kódolások formájában adjuk át, amelyeket saját időbeosztásod szerint, akár munka mellett is feldolgozhatod és egy évig korlátlan alkalommal visszanézheted.
Oktatói mentoring
A képzés ideje alatt az oktató folyamatosan a rendelkezésedre áll, bármikor kérdezhetsz tőle, ha elakadtál, és rendszeresen visszajelzést ad a feladataidra, fejlődésedet végigkíséri.
Konzultációk
Valamennyi tanegység végén egy-egy élő konzultációs alkalmat is szervezünk, amikor élőben is felteheted kérdéseidet, közösen kiértékelhetitek és átbeszélhetitek a gyakorlás során elkészített projekteket, és tanulhattok egymás elakadásaiból is.
Limitált férőhely
A fent említett interakciók miatt képzéseinket korlátozott létszámmal indítjuk csak el, hogy biztosan jusson mindenkire ideje az oktatóknak.
Minőségbiztosított képzések
Képzéseink szakmai minőségbiztosítását az iparági vezető technológiai vállalatok és a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem végzi.
- Tanúsítványt kapsz, amelyet önéletrajzodhoz és LinkedIn profilodhoz csatolhatsz
- Bizonyítja, hogy elsajátítottad az adott ismereteket
- Segíti a szakmai előmeneteledet és karriered fejlődését

Jó társaságban leszel!
Már több mint 150 hazai és nemzetközi cég munkatársa képezte magát tovább nálunk.
















Tudtad?
A munkáltatók 83%-a finanszírozza a munkatársak képzését, ne felejtsd el megkérdezni a tiédet!
Következő indulási dátum
2026.10.16.
Mentorált alkalmak péntek esténként
290 000 Ft
Más időpont érdekel?
Add meg az e-mail címed, és szólunk, ha új időpontot hirdetünk meg.
Fizetési lehetőségek
Többféle fizetési lehetőséget biztosítunk, hogy a legmegfelelőbb opciót válaszd.
Online fizetés bankkártyával
Az OTP SimplePay az egyik legelterjedtebb online fizetési megoldás — gyors és biztonságos fizetési folyamatáról ismert.
Kamatmentes részletfizetés
Nem szeretnénk, ha a fizetési nehézségek akadályoznák a szakmai fejlődésedet, ezért a részvételi díjat több részletben, teljesen kamatmentesen is kifizetheted.
Fizetés banki átutalással, egy összegben
Ha online kártyás fizetés helyett banki átutalással szeretnél fizetni, az sem probléma — írj nekünk, és ebben is segítünk.
Készen állsz a jelentkezésre?
Jelentkezz most, és kezdd el a fejlődést!
Könnyítendő magánszemélyként résztvevő hallgatóink helyzetét, a feltüntetett ár számukra a ténylegesen fizetendő végösszeg.
Céges megrendelés esetén az adott összeg tekintendő a nettó árnak.
Mit fogsz tanulni?
6 hét alatt a Claude Code alapjaitól és a projektkörnyezet előkészítésétől a feature fejlesztésen, a debuggingon és a refaktoráláson át a security review-ig és a záróprojektig.
1 AI coding agentek és Claude Code alapok
- AI pair programming vs agentic coding
- Claude Code szerepe a fejlesztői workflow-ban
- Claude Code telepítés és alapműködés
- Terminál alapú fejlesztés AI agenttel
- File access, tool use és command execution
- Permission mode-ok és jóváhagyási logika
- Mikor hasznos Claude Code, és mikor nem?
- Első kis fejlesztési feladat Claude Code-dal
2 Projektkörnyezet, CLAUDE.md és jó task design
- Repo-struktúra AI agent szemmel
- README, architektúra leírás és fejlesztési szabályok
- CLAUDE.md célja és felépítése
- Coding conventions és project rules
- Test, lint, typecheck parancsok megadása
- Jó task promptok fejlesztési munkához
- Acceptance criteria megfogalmazása
- Plan → review → implement workflow
- Mikor adjunk több kontextust, és mikor túl sok?
3 Feature fejlesztés AI-val
- Feature specifikáció és acceptance criteria
- Issue-ból implementációs terv
- Fájlok és függőségek feltérképezése
- Backend, frontend vagy service layer módosítás
- Kis lépéses implementáció
- Git branch és commit workflow
- AI által javasolt módosítások review-ja
- Dokumentáció frissítése
- Mikor kell megállítani vagy újratervezni az AI munkáját?
4 Debugging, bugfix és tesztelés
- Bug report értelmezése Claude-dal
- Reprodukciós lépések megfogalmazása
- Stack trace és log elemzés
- Hibahipotézisek generálása
- Minimális javítás tervezése
- Regression test írása
- Unit test és integration test generálás
- Edge case-ek feltárása
- AI által írt tesztek validálása
- CI checkek és quality gate-ek
5 Refaktorálás, legacy code és code review
- Legacy modul feltérképezése
- Függőségek és side effectek megértése
- Code smell-ek azonosítása
- Refaktorálási terv készítése
- Kis lépéses, tesztekkel védett refaktor
- Viselkedés megtartása változtatás közben
- Claude mint code reviewer
- PR összefoglaló készítése
- Hiányzó tesztek és dokumentáció azonosítása
- Refaktorálás kockázatainak csökkentése
6 Security, team workflow és záróprojekt
- AI-generated code security risk
- Secret leak felismerése
- Input validation és injection típusú hibák
- Auth és permission hibák felismerése
- Dependency risk és sérülékeny csomagok
- Security review checklist
- Claude Code permissions és biztonságos használat
- Csapatszintű AI coding policy
- Mit ne adjunk be AI eszközbe?
- Költség- és adatvédelmi szempontok