A
AIシステムのための実践プログラミングとバックエンド基礎
基礎
再現可能なプロジェクト環境から、決定論的トリアージ、入力検証、ファイル処理、パッケージング、型付け、テスト、CLI、FastAPI、Pydantic、プロバイダー抽象化、制御された構造化モデル出力までを通じて、AI Operations Copilot の最初の実動レイヤーを構築します。
AI Operations Copilotスマート受信トリアージPython + AIバックエンド基礎
14ユニット
- 01環境、ターミナル、Git、最初の実行コンポーネント
A01 · 入門パス
- 02Pythonデータ、コレクション、受信メッセージ表現
A02 · 入門パス
- 03条件分岐、ループ、決定論的トリアージのベースライン
A03 · 入門パス
- 04
関数、責務、トリアージパイプライン
A04
マイルストーン - 05
入力検証、例外、制御された失敗
A05
- 06
TXT/JSON入力と安全な結果永続化
A06
- 07
パッケージ構造、import、pyproject.toml
A07
- 08
型ヒント、enum、明示的なドメインモデル
A08
- 09
Pytestとリグレッション防止
A09
マイルストーン - 10
CLI境界（CLI boundary）：単一トリアージとバッチトリアージ
A10
- 11
HTTPと最初のFastAPIサービス
A11
- 12
Pydanticと POST /triage：トランスポート → ドメイン → レスポンス
A12
マイルストーン - 13
設定、シークレット、置換可能モデルプロバイダー
A13
- 14
構造化モデル出力と最初のハイブリッドAIトリアージのデモ
A14
マイルストーン
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