Kodning med AI

AI-kodning utan att vara utvecklare: bygg verktyg i Cursor och Claude Code

Personer som inte är utvecklare kan nu bygga riktig programvara med AI. En praktisk guide till att använda Cursor och Claude Code utan ingenjörsbakgrund – vad som är realistiskt, vad som inte är det och den disciplin som skiljer användbara verktyg från trasiga.

Mellannivå

9 min läsning

AI-anpassade utvecklingsmiljöer och kodarbetsflöden med kännedom om kodarkivet

Cursor, Copilot, Claude Code och agenter med kännedom om kodarkivet förändrar programvaruutvecklingen först när teamen sätter gränser. Ett praktiskt arbetsflöde för kodbaskontext, planering, tester, granskning, hemligheter och produktionssäkerhet.

Mer i detta ämne

12 min läsning

Make Codex, Claude Code, and Cursor work as one CLI team

Use AGENTS.md, CLAUDE.md, Cursor rules, and CLI print modes so Codex designs, Claude reviews, and Cursor implements—without a custom orchestration platform.

15 min läsning

Multi-agent project management with Linear: Claude, Cursor, and Codex on one backlog

Run Claude Code, Cursor, and Codex against the same Linear project like a real engineering team: claim work, mark progress, hand off review, fix findings, and close issues without stepping on each other.

17 minuter

Conductor-vd:n Charlie Holtz visar sin AI-baserade utvecklingsmiljö

Y Combinator. En konkret genomgång av en erfaren utvecklares arbetssätt i stället för ett panelsamtal: Holtz jämför Claude Code och Codex, samordnar flera kodningsagenter parallellt och markerar ”slop-free zones” där genererad kod inte får införas utan granskning. Upplägget förkroppsligar artikelns regler – kontext från kodförrådet, små granskningsbara ändringar och en människa som behåller arkitektansvaret medan agenterna skriver koden.

14 min läsning

MCP från grunden: bygg en produktionsklar server i TypeScript

Att bygga en Model Context Protocol-server för produktion kräver mer än att koppla ihop några verktyg. Här är mönstren för schemadesign, autentisering, felhantering, strömning, observerbarhet och den produktionsverklighet som gör MCP-servrar användbara i stor skala.

12 min läsning

Utforma MCP-verktyg som LLM-modeller faktiskt använder rätt

De flesta MCP-verktyg vi ser är tekniskt korrekta men praktiskt oanvändbara. LLM-modeller ignorerar dem, använder dem fel eller anropar dem på olämpliga sätt. Här är principerna för att utforma verktyg som LLM-modeller tar till sig naturligt, med exempel på vanliga fel och hur de åtgärdas.

66 minuter

Handledningen i vibe coding med Cursor – för HELT nya nybörjare (ingen erfarenhet krävs)

Tech With Tim. Tim är en av de mer pålitliga pedagogerna inom området, och det här är den mest kompletta genomgången av ”öppna Cursor, bygg något och leverera det” för personer som inte är utvecklare – installation, promptning, felsökning, grundläggande Git och till och med lite om MCP:er. Se den en gång så förstår du vad artikeln menar med att ”bygga ett litet internt verktyg”.

Mellannivå

5 minuter

Tankesmittan ”vibe coding” förklarad …

Fireship. Fireships tre regler – välj en beprövad och populär teknikstack, bli bra på Git och se dig själv som produktchef – är samma skyddsräcken som artikeln försöker sätta på plats. Fem väl investerade minuter innan du låter en AI skriva till ditt kodarkiv utan tillsyn.

Mellannivå

104 minuter

Bygg agenter med Model Context Protocol – fullständig workshop med Mahesh Murag från Anthropic

AI Engineer. Anthropics Mahesh Murag går igenom MCP:s design – varför verktyg, resurser och prompter hålls åtskilda, hur klienter förhandlar om funktioner och vad produktionsvärdar faktiskt gör med protokollet. Se den efter bygget för att förstå de delar av MCP som SDK:n döljer och för att jämföra artikelns checklista för ”produktionsklar” med specifikationsförfattarnas avsikt.

75 minuter

Den ultimata snabbkursen i MCP – bygg från grunden

Web Dev Simplified. Ett fullständigt kodbygge av både en MCP-server och en klient i TypeScript – verktygsdefinitioner, scheman, prompter och resurser, stdio-transport och felsökning i inspektören. Det är den video på YouTube som ligger närmast att faktiskt göra det artikeln ber dig göra, i ett tempo där du kan pausa och följa med i din egen editor.

19 minuter

Bygg effektivare AI-agenter

Anthropic. Ingenjörer på Anthropic går igenom vad de faktiskt ändrade när deras system med flera agenter använde verktyg fel – slog samman slutpunkter, returnerade namn i stället för ID:n och använde MCP:er och Agent Skills i stället för att pressa in fler verktyg i systemprompten. Det motsvarar punkt för punkt artikelns checklista för verktygsbeskrivningar och utformning av returformat.

29 minuter

Promptning för agenter | Code w/ Claude

Anthropic. Hannah Moran och Jeremy Hadfield från Applied AI går igenom hur verktygsanrop och agentprompter ska formuleras i en verklig agent som spelar Pokémon – när beteende bör placeras i systemprompten respektive verktygsbeskrivningen och vad modellen behöver veta om varje verktygs förvillkor. Omedelbart användbar när du har skrivit din första MCP-server och upptäcker att Claude anropar den på oväntade sätt.