AI Værktøjer - Avanceret (For Nørderne)

Denne side er for dem der vil dykke dybere ned i avancerede AI værktøjer og automation.

CLI Værktøjer - AI direkte i terminalen

Claude Code (CLI) – Anthropic Claude i terminalen

Hvad er det?

Claude Code CLI giver dig adgang til Claude’s AI-funktioner direkte fra kommandolinjen. Perfekt til udviklere og power users der vil integrere AI i scripts, automatisere workflows og arbejde effektivt i terminalen.

Features:

  • AI i terminalen uden browser
  • Integration med scripts og automation
  • Batch processing af filer
  • Workflow automation

Installation:

“# Installer Claude CLI. npm install -g @anthropic-ai/claude-cli. # Eller via brew (Mac). brew install claude-cli”

Eksempel brug:

“# Kvalificer change request direkte fra terminal. claude ‘Kvalificer dette ændringsønsker: Statistik/Dashboard. Hvor mange billeder?’ # Process filer batch. claude –file change-requests.txt –prompt ‘Kvalificer alle ændringsønsker’ # Integration i scripts. echo ‘One-liner: Dashboard modernisering’ | claude –prompt ‘Kvalificer’”

Links:

Gemini CLI – Google Gemini i terminalen

Hvad er det?

Gemini CLI bringer Google’s avancerede AI-model direkte til din kommandolinje. Understøtter multimodal input (tekst, billeder, video), real-time søgning og integration med Google’s værktøjer.

Features:

  • Multimodal input (tekst, billeder, video)
  • Real-time søgning
  • Integration med Google’s værktøjer
  • Scripting og automation

Installation:

“# Installer Gemini CLI. npm install -g @google/gemini-cli. # Eller via pip (Python). pip install google-generativeai”

Eksempel brug:

“# Tekst input. gemini ‘Analyser dette change request: Dashboard modernisering’. # Billede input. gemini –image screenshot.png ‘Hvad ser du i dette dashboard?’ # Batch processing. gemini –file requests.txt –prompt ‘Kvalificer alle’”

Links:

MCP – Model Context Protocol

Hvad er MCP?

MCP (Model Context Protocol) er en universel infrastruktur, der samler, styrer og automatiserer alle AI-værktøjer og workflows på tværs af platforme. Den gør det nemt at køre, integrere og konfigurere AI-tjenester centralt – uanset system eller editor.

Hvorfor MCP?

  • Centraliseret styring - Alle AI-værktøjer på ét sted
  • Cross-platform - Virker på alle systemer
  • Automation - Automatiser workflows
  • Integration - Forbind forskellige værktøjer

Eksempel use case:

“// MCP konfiguration. { ‘servers’: { ‘claude’: { ‘command’: ‘claude-cli’, ‘args’: [’–api-key’, ‘YOUR_KEY’] }, ‘gemini’: { ‘command’: ‘gemini-cli’, ‘args’: [’–api-key’, ‘YOUR_KEY’] } } }. // Brug MCP til at kvalificere change requests. mcp.claude.prompt(‘Kvalificer: Dashboard modernisering’). mcp.gemini.prompt(‘Generer testkriterier for: Dashboard modernisering’)”

Links:

Claude Skills – Custom AI Færdigheder

Hvad er Claude Skills?

Claude Skills gør det muligt at tilføje skræddersyede funktioner direkte til Anthropic Claude. Du kan bygge egne “skills”, som automatiserer opgaver, integrerer eksterne værktøjer og tilpasser AI til præcis dine behov – helt uden kodning.

Eksempel: Change Request Kvalificering Skill

“skill: change-request-qualifier. description: Kvalificerer change requests fra one-liners til udviklingsklare specifikationer. steps: 1. Analyser one-liner. 2. Identificer manglende information. 3. Stil kvalificerende spørgsmål. 4. Strukturer output i standardiseret format. output_format: Problem, Kontekst, Løsning, Testkriterier”

Brug:

“Aktiver skill: change-request-qualifier. Input: ‘Statistik/Dashboard. Hvor mange billeder?’”

Links:

Browser Extensions – AI direkte i browseren

OpenAI Atlas Browser – ChatGPT i Chrome

Features:

  • AI-drevet web browsing og research
  • Automatisk informationssøgning og syntese
  • Intelligent content extraction
  • Real-time web analyse

Use case:

  • Research til change requests
  • Find eksempler på lignende løsninger
  • Analyser dokumentation

Links:

Perplexity Comet – Perplexity i Chrome

Features:

  • AI-drevet søgning med citations
  • Real-time information fra web
  • Context-aware svar
  • Research assistance

Use case:

  • Find best practices til change requests
  • Research teknologier
  • Få citations til dokumentation

Links:

Produktivitetsværktøjer

Shortcut AI – AI drevet Excel

Features:

  • Automatisering af repetitive opgaver
  • Integration med eksisterende systemer
  • AI-drevne genveje og kommandoer
  • Tidsbesparende workflows

Use case:

  • Automatiser rapport-generering
  • Analyser data i Excel
  • Generer dashboards

Links:

Automation Scripts

Python Script til Change Request Kvalificering

Eksempel script:

“#!/usr/bin/env python3. Automatiser kvalificering af change requests med Claude API. import anthropic. import sys. def qualify_change_request(one_liner: str) -> str: Kvalificer change request med Claude. client = anthropic.Anthropic(api_key=‘YOUR_API_KEY’). prompt = f’Du er en AI-ekspert der hjælper med at kvalificere ændringsønsker. Dit ændringsønsker: {one_liner}. Kvalificer dette ved at: 1. Identificere manglende information. 2. Stille kvalificerende spørgsmål. 3. Strukturere output i: Problem, Kontekst, Løsning, Testkriterier’. message = client.messages.create(model=‘claude-3-5-sonnet-20241022’, max_tokens=1024, messages=[{‘role’: ‘user’, ‘content’: prompt}]). return message.content[0].text. if name == ‘main’: if len(sys.argv) < 2: print(‘Usage: qualify.py change request one-liner’). sys.exit(1). one_liner = sys.argv[1]. result = qualify_change_request(one_liner). print(result)”

Brug:

“python qualify.py ‘Statistik/Dashboard. Hvor mange billeder?’”

Integration med GitHub

GitHub Actions til Automatisk Kvalificering

Eksempel workflow:

“name: Qualify Change Request. on: issues: types: [opened]. jobs: qualify: runs-on: ubuntu-latest. steps: - uses: actions/checkout@v2. - name: Qualify with Claude. uses: anthropic/claude-action@v1. with: api-key: ${{ secrets.CLAUDE_API_KEY }}. prompt: Kvalificer dette change request: ${{ github.event.issue.body }}. output-file: qualified.md. - name: Comment on Issue. uses: actions/github-script@v5. with: script: const fs = require(‘fs’); const qualified = fs.readFileSync(‘qualified.md’, ‘utf8’); github.rest.issues.createComment({ issue_number: context.issue.number, owner: context.repo.owner, repo: context.repo.repo, body: qualified });”

Næste Skridt

📝 Husk

  • Avancerede værktøjer kræver tekniske færdigheder
  • Start simpelt og byg op
  • Test i development først
  • Dokumentér dine workflows