Créer une base de connaissances automatisée par IA et pilotée par MCP en Markdown

Aperçu

Developer knowledge often lives in separate silos from the codebase. This course demonstrates how to create a unified workflow where your notes, ideas, and conversations directly feed into your development process.

We will build a local, AI-queriable knowledge base using Markdown and the Model Context Protocol (MCP). You will learn to turn unstructured daily notes into structured data, like bug reports and feature requests, using custom AI prompts.

We will then automate this entire pipeline, from capturing an idea to generating the corresponding project file, creating an efficient and repeatable system. In this course, you will learn to:

* Centralize project knowledge in a local, AI-queriable Markdown system. * Create a repeatable process for exporting and organizing past AI conversations. * Connect unstructured daily notes to structured project tasks using custom prompts. * Automate the creation of issues, features, and bug reports from your notes. * Develop headless scripts that integrate these knowledge workflows into your terminal. * Design and implement custom agents to make complex workflows easy to reuse.

Programme

• **Introduction aux Concepts du Cours**
Vue d'ensemble des Bases de Connaissances
Introduction au Markdown pour Développeurs
Vue d'ensemble du Protocole de Contexte Modèle (MCP)
L'Importance de la Connaissance Centralisée dans le Développement
• **Mise en Place de Votre Environnement**
Installation des Outils et Bibliothèques Nécessaires
Mise en Place d'un Dépôt Markdown Local
Introduction aux Bases de l'IA et de l'Apprentissage Automatique
• **Construction d'une Base de Connaissances Localement Interrogable par l'IA**
Structuration du Markdown pour l'Intégration de l'IA
Développement de Requêtes IA de Base
Mise en Œuvre du Protocole de Contexte Modèle (MCP)
• **Transformation de Notes Non Structurées en Données Structurées**
Techniques de Prise de Notes Efficace
Conception de Messages Personnalisés d'IA
Conversion des Notes Quotidiennes en Rapports de Bugs et Demandes de Fonctionnalités
• **Automatisation du Pipeline de Connaissances**
Outils et Scripts pour l'Automatisation
Création de Flux de Travail pour Capturer des Idées et Générer des Fichiers de Projet
Automatisation de la Création de Problèmes et de Fonctionnalités
• **Intégration des Flux de Connaissances dans l'Environnement de Développement**
Création de Scripts Sans Interface pour l'Intégration à partir du Terminal
Automatisation de l'Exécution des Scripts et Gestion des Tâches
Intégration avec les Systèmes de Contrôle de Version
• **Conception d'Agents Personnalisés pour la Réutilisation des Flux de Travail**
Introduction aux Agents d'IA Personnalisés
Développement d'Agents de Flux de Travail Réutilisables
Test et Itération sur les Agents Personnalisés
• **Études de Cas et Applications Pratiques**
Exemples Réels de Processus de Développement Assistés par l'IA
Analyse de Différentes Implémentations de Flux de Travail
Optimisation et Scalabilité de Votre Système de Flux de Travail IA
• **Projet de Cours : Construire Votre Base de Connaissances Automatisée par l'IA**
Directives et Attentes du Projet
Plan de Développement du Projet étape par étape
Soumission et Révision du Projet Final
• **Maintien et Évolution de Votre Base de Connaissances**
Stratégies de Maintenance Continue
Mise en Œuvre de Boucles de Rétroaction
Pérennisation de Votre Système avec un Apprentissage Continu
• **Conclusion et Prochaines Étapes**
Récapitulatif des Apprentissages Clés
Sujets Avancés et Lectures Complémentaires
Ressources pour une Étude Poursuivie en IA et MCP

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Enseigné par

John Lindquist

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Matières

Computer Science