Opgavebank

Opgave

Opret et VS Code multi-root workspace der indeholder mindst to separate projekter (f.eks. et Python data-analyse projekt og et Node.js API-projekt). Konfigurer workspace-specifikke AI-indstillinger saa Gemini bruger forskellige system prompts per projekt-rod.

Instruktioner

1. Opret en .code-workspace fil med to projekt-rods
2. I hvert projekts .vscode/settings.json, konfigurer Gemini-udvidelsens indstillinger med projekt-specifik kontekst
3. I det ene projekt: sæt Gemini til at fokusere paa Python data-analyse og pandas
4. I det andet projekt: sæt Gemini til at fokusere paa REST API design og Express.js
5. Test at Gemini giver kontekst-relevant assistance i hvert projekt
6. Tilfoej mindst 3 custom keyboard shortcuts i workspace-filen

Forventet resultat

Et fungerende multi-root workspace hvor AI-assistancen er kontekst-specifik per projekt. Naar I arbejder i Python-projektet faar I pandas/numpy forslag, og i Node-projektet faar I Express/API forslag.

Evalueringskriterie

• .code-workspace fil eksisterer med min. 2 roots
• Hvert projekt har separate .vscode/settings.json
• Gemini giver kontekst-relevant hjaelp i hvert projekt
• Min. 3 custom keyboard shortcuts defineret

Hint

{
  "folders": [
    { "path": "./data-projekt" },
    { "path": "./api-projekt" }
  ],
  "settings": {
    "gemini.systemInstruction": "Global kontekst her"
  }
}

Opgave

Byg en samling af VS Code snippets der bruger AI til at generere domæne-specifikke code templates. Brug Gemini til at generere snippets baseret paa jeres Swipbox-arbejdsomraade (kvalitetsdata, 8D-rapporter, trend-analyse).

Instruktioner

1. Opret en .vscode/swipbox.code-snippets fil
2. Brug Gemini til at generere min. 5 snippets til typiske Swipbox-opgaver:
   • 8d-report: Template til 8D problemloesningsrapport
   • trend-data: Python-kode til trend-analyse af kvalitetsdata
   • quality-check: Tjekliste-template til kvalitetskontrol
   • pareto-chart: Kode til Pareto-diagram fra CSV-data
   • spc-control: SPC (Statistical Process Control) chart setup
3. Hvert snippet skal have: prefix, body med tab stops ($1, $2), og description
4. Test hvert snippet ved at skrive prefix og trykke Tab
5. Iterer med Gemini: bed den forbedre snippets baseret paa feedback

Forventet resultat

En snippet-samling der sparer 5-10 minutter per opgave naar Kim eller Kenneth arbejder med typiske Swipbox-kvalitetsopgaver. Snippets skal vaere paa-en-tast-klar.

Evalueringskriterie

• Min. 5 fungerende snippets i .code-snippets fil
• Hvert snippet har prefix, body med tab stops, og description
• Snippets er relevante for Swipbox-domaenet
• Mindst et snippet genererer funktionel Python-kode

Hint

{
  "8D Report Template": {
    "prefix": "8d-report",
    "body": [
      "# 8D Problem Solving Report",
      "## D1: Team: $1",
      "## D2: Problem Description: $2",
      "## D3: Containment Actions: $3"
    ],
    "description": "Swipbox 8D rapport template"
  }
}

Opgave

Konfigurer VS Code Tasks der automatiserer en hel data-pipeline: hent data, kør analyse med AI, generer rapport. Kombiner shell-kommandoer med Gemini-integreret kodeudfoersel.

Instruktioner

1. Opret .vscode/tasks.json med minimum 3 tasks:
   • fetch-data: Simuler datahentning (curl/wget eller lokal fil-kopi)
   • analyze: Koer et Python-script der bruger AI til at analysere data
   • report: Generer en markdown-rapport fra analyseresultater
2. Konfigurer task-dependencies saa de koerer i raekkefloelge
3. Tilfoej en compound task full-pipeline der koerer alle tre
4. Brug Gemini til at generere Python-scriptet i trin 2
5. Bind pipeline-tasken til en keyboard shortcut

Forventet resultat

En et-tryk pipeline der henter data, analyserer det og genererer en rapport — demonstrerer automatisering med AI som kernekomponent.

Evalueringskriterie

• tasks.json indeholder min. 3 tasks + 1 compound task
• Tasks koerer i korrekt raekkefoelge via dependencies
• Python-script eksisterer og koerer uden fejl
• Keyboard shortcut er konfigureret til fuld pipeline

Hint

{
  "label": "full-pipeline",
  "dependsOn": ["fetch-data", "analyze", "report"],
  "dependsOrder": "sequence"
}

Opgave

Gennemfoer en systematisk audit af jeres VS Code extensions. Brug Gemini til at analysere hvilke extensions der er redundante, mangler, eller konflikter med hinanden — saerligt i forhold til AI-produktivitet.

Instruktioner

1. Eksporter jeres nuvaerende extension-liste: code --list-extensions > extensions.txt
2. Giv listen til Gemini med prompten: “Analyser disse VS Code extensions for en kvalitetsingeniør. Identificer: redundante, manglende for AI-workflow, og potentielle konflikter.”
3. Implementer Geminis anbefalinger (installer/afinstaller)
4. Dokumenter foer/efter i en markdown-fil
5. Maal forskellen: Starter VS Code hurtigere? Mindre hukommelsesforbrug?

Forventet resultat

En optimeret extension-stack med dokumentation over aendringer og begrundelser. VS Code skal foele hurtigere og AI-integration skal vaere stroemlinet.

Evalueringskriterie

• Foer/efter extension-liste dokumenteret
• Min. 2 extensions fjernet med begrundelse
• Min. 1 ny extension tilfojet med begrundelse
• Opstarts-tid eller hukommelse maalt foer/efter

Hint

Opgave

Mester 10 VS Code keyboard shortcuts der er essentielle for AI-assisteret arbejde. Maal jeres hastighed foer og efter oevelse.

Instruktioner

1. Oev disse 10 shortcuts (5 minutter per runde):
   • Ctrl+Shift+P / Cmd+Shift+P: Command palette
   • Ctrl+I / Cmd+I: Inline Gemini suggest
   • Ctrl+L / Cmd+L: Gemini chat panel
   • Ctrl+K Ctrl+I: Hover information
   • Ctrl+Shift+F: Soeg i hele projektet
   • Ctrl+P: Quick file open
   • `Ctrl+“: Terminal toggle
   • Alt+Up/Down: Flyt linje op/ned
   • Ctrl+D: Vaelg naeste forekomst
   • Ctrl+Shift+K: Slet linje
2. Runde 1 (baseline): Udfør 5 opgaver med mus — maal tid
3. Runde 2 (oevelse): Samme 5 opgaver med KUN tastatur — maal tid
4. Runde 3 (mastery): Endnu en gang — maal forbedring
5. Dokumenter tidsbesparelse

Forventet resultat

Maalbar hastighedsforbedring fra runde 1 til 3. Dokumentation af de 10 shortcuts med personlige noter om hvornaar de er mest nyttige.

Evalueringskriterie

• Alle 10 shortcuts demonstreret
• 3 runder gennemfoert med tidsmaaling
• Min. 20% hastighedsforbedring dokumenteret
• Personlig top-5 shortcuts liste med begrundelse

Hint

Opgave

Opret en komplet CLAUDE.md fil til et reelt Swipbox-projekt (f.eks. kvalitetsdatastyring eller pakkemaskineoevervigning). Filen skal vaere saa god at enhver AI-assistent straks kan fungere som domæneekspert.

Instruktioner

1. Vaelg et reelt Swipbox-projekt eller -proces I arbejder med dagligt
2. Strukturer CLAUDE.md med disse sektioner:
   • Rolle-definition: Hvad er AI’ens ekspertise i dette projekt?
   • Domaene-kontekst: Forklar Swipbox-specifikke termer, processer, KPI’er
   • Output-regler: Formatering, sprog, kvalitetskrav
   • Anti-patterns: Hvad maa AI’en ALDRIG goere?
   • Quick triggers: Typiske opgaver og forventede svar
   • Ressourcer: Filer og data AI’en skal kende til
3. Test med min. 3 forskellige opgavetyper — ser I forskel?
4. Iterer: tilfoej regler baseret paa hvad der gik galt

Forventet resultat

En CLAUDE.md der goer AI til Swipbox-ekspert. Naar I stiller domæne-specifikke spoergsmaal faar I praecise svar uden at skulle forklare kontekst.

Evalueringskriterie

• CLAUDE.md indeholder alle 6 sektioner
• Min. 5 Swipbox-specifikke termer defineret
• Min. 3 anti-patterns dokumenteret
• Testet med 3 opgaver — dokumenteret forskel med/uden

Hint

# CLAUDE.md - [Projekt Navn]

## Rolle
Du er en kvalitetsingenioer-assistent...

## Domaene
- **Parcel locker:** Swipbox' kerneprodukt...
- **8D:** Problem-solving methodology...

Opgave

Design og implementer et tre-lags kontekst-hierarki der sikrer at AI’en faar den rigtige information paa det rigtige tidspunkt: global viden (altid), projekt-kontekst (per projekt), og opgave-specifik kontekst (per task).

Instruktioner

1. Opret en global kontekstfil (~/.claude/CLAUDE.md) med:
   • Jeres rolle og organisation
   • Generelle output-praeferencer (sprog, format)
   • Universelle regler (sikkerhed, fortrolighed)
2. Opret en projekt-kontekstfil (projekt/CLAUDE.md) med:
   • Projekt-specifikke termer og processer
   • Relevante datakilder og API’er
   • Teamstruktur og ansvarsomraader
3. Demonstrer opgave-kontekst via en specifik prompt der refererer til begge niveauer
4. Test prioritering: Hvad sker der naar global og projekt modsiger hinanden?
5. Dokumenter hierarkiet med et diagram

Forventet resultat

Et fungerende kontekst-hierarki hvor AI’en automatisk arver global viden men kan overrides paa projekt-niveau. Dokumenteret med eksempler paa arv og override.

Evalueringskriterie

• Global kontekstfil oprettet med min. 3 regler
• Projekt-kontekstfil oprettet med domaene-specifik viden
• Override-test gennemfoert og dokumenteret
• Hierarki-diagram tegnet (kan vaere ASCII art)

Hint

Opgave

Implementer et hukommelsessystem for jeres AI-assistent der laerer af erfaringer. Brug en scratchpad-fil til loebende notater og en After Action Review (AAR) struktur til systematisk laering.

Instruktioner

1. Opret en scratchpad.md fil i jeres projekt med sektioner:
   • Aktive beslutninger: Ting AI’en skal huske paa tvaers af sessioner
   • Patterns observeret: Gentagende moenstre i jeres workflow
   • Fejl at undgaa: Ting der er gaaet galt foer
2. Design et AAR-format med felterne:
   • Hvad var opgaven?
   • Hvad gik godt?
   • Hvad gik skidt?
   • Hvad goer vi anderledes naeste gang?
3. Gennemfoer en reel opgave med AI og udfyld en AAR bagefter
4. Tilfoej en instruktion i CLAUDE.md: “Laes altid scratchpad.md ved session-start”
5. Test at AI’en faktisk bruger scratchpad-informationen

Forventet resultat

Et fungerende hukommelsessystem hvor AI’en akkumulerer viden over tid. Naeste gang I starter en session, ved AI’en allerede hvad der virkede og hvad der fejlede.

Evalueringskriterie

• scratchpad.md oprettet med min. 3 sektioner
• AAR-format designet med alle 4 felter
• Min. 1 reel AAR udfyldt
• CLAUDE.md refererer til scratchpad
• Test viser at AI bruger scratchpad-info

Hint

## AAR: 2026-02-19 Kvalitetsdata-analyse
- **Opgave:** Analyser fejlrate paa Station 7
- **Godt:** AI fandt korrekt trend paa 15 min
- **Skidt:** AI brugte forkert baseline (2024 vs 2025)
- **Naeste gang:** Tilfoej regel i CLAUDE.md: "Brug altid seneste 12 mdr som baseline"

Opgave

Byg et struktureret prompt-bibliotek med genbrugelige prompts til typiske Swipbox-opgaver. Organiser dem efter kategori og svaerhedsgrad saa de er hurtige at finde og bruge.

Instruktioner

1. Identificer 8-10 opgaver I udfører regelmaessigt (f.eks. kvalitetsrapporter, dataanalyse, emails)
2. Skriv en optimeret prompt til hver opgave med:
   • Klar rolle-tildeling
   • Specifik kontekst
   • Output-format krav
   • Eksempler paa godt/daarligt output
3. Organiser i en prompts/ mappe med kategorier:
   • prompts/analyse/ - Data-analyse prompts
   • prompts/rapporter/ - Rapporterings-prompts
   • prompts/kommunikation/ - Email/besked prompts
4. Test hver prompt og noter kvalitetsscore (1-5)
5. Iterer de prompts der scorer under 4

Forventet resultat

Et prompt-bibliotek med min. 8 testede, kvalitetssikrede prompts der daekker de mest almindelige Swipbox-opgaver. Hvert prompt har dokumenteret kvalitetsscore.

Evalueringskriterie

• Min. 8 prompts oprettet i kategoriseret mappestruktur
• Hver prompt har rolle, kontekst, format og eksempel
• Alle prompts testet med kvalitetsscore
• Min. 2 prompts itereret baseret paa test-feedback

Hint

# Prompt: Kvalitetsrapport Generator
**Kategori:** Rapporter
**Score:** 4/5

## Prompt
Du er en kvalitetsingenioer hos Swipbox.
Analyser vedhaeftede data og generer en rapport med:
1. Executive Summary (max 3 saetninger)
2. Top 5 fejltyper med Pareto-fordeling
3. Anbefalede actions med prioritering

Opgave

Laer at diagnosticere og fikse problemer naar AI’en giver forkert eller irrelevant output. Forstaa de typiske fejlkilder i kontekst-management og byg et debugging-workflow.

Instruktioner

1. Skab 3 fejl-scenarier bevidst:
   • Scenarie A: Modstridende instruktioner i CLAUDE.md
   • Scenarie B: For meget kontekst (overload)
   • Scenarie C: Manglende kontekst (AI gætter)
2. For hvert scenarie:
   • Dokumenter den forkerte opfoersel
   • Identificer root cause
   • Implementer en fix
   • Verificer at fix virker
3. Byg en debugging-tjekliste:
   • “Naar AI svarer forkert, check disse 5 ting…”
4. Tilfoej tjeklisten til jeres CLAUDE.md

Forventet resultat

3 dokumenterede fejl-scenarier med root cause analyse og fix. En genbrugelig debugging-tjekliste der forebygger fremtidige kontekst-problemer.

Evalueringskriterie

• 3 fejl-scenarier skabt og dokumenteret
• Root cause identificeret for hvert scenarie
• Fix implementeret og verificeret
• Debugging-tjekliste med min. 5 punkter
• Tjekliste integreret i CLAUDE.md

Hint

Opgave

Udfør den SAMME opgave med tre forskellige AI-vaerktoejstyper og dokumenter forskellen i tid, kvalitet og indsats. Brug en reel Swipbox-opgave for maksimal relevans.

Instruktioner

1. Vaelg en reel opgave, f.eks.: “Analyser fejldata fra seneste maaned og lav en trend-rapport”
2. Runde 1 - Chatbot (ChatGPT/Gemini i browser):
   • Start fra scratch, copy-paste data ind
   • Maal tid og noter kvaliteten af output
3. Runde 2 - Copilot (Gemini i VS Code):
   • Brug inline suggestions mens I skriver kode
   • Maal tid og noter kvaliteten
4. Runde 3 - Agent (Claude Code):
   • Giv opgaven som en samlet instruktion
   • Lad agenten arbejde selvstaendigt
   • Maal tid og noter kvaliteten
5. Udfyld benchmark-skema (se nedenfor)

Benchmark-skema

Forventet resultat

Et udfyldt benchmark med kvantitative data der viser styrkerne ved hver vaerktoejstype. I skal kunne argumentere for hvornaar I bruger hvad.

Evalueringskriterie

• Alle 3 runder gennemfoert med SAMME opgave
• Benchmark-skema udfyldt med reelle tal
• Min. 3 observationer/konklusioner dokumenteret
• Anbefaling: Hvornaar bruges hvilken type?

Hint

Opgave

Design og dokumenter en komplet Planner-Worker-Judge pipeline til en Swipbox-opgave. Forstaa rollefordelingen og implementer en simpel version manuelt (du er orchestratoren).

Instruktioner

1. Vaelg en egnet opgave, f.eks.: “Generer en maanedlig kvalitetsrapport fra raaadata”
2. Planner-fase: Brug AI (Claude/Gemini) til at bryde opgaven ned:
   • Hvad er input? Output? Milestones?
   • Skriv en task-fil med steps
3. Worker-fase: Udfør hvert step med AI som worker:
   • Giv AI’en EN opgave ad gangen
   • Saml resultater
4. Judge-fase: Brug en ANDEN AI-session til at evaluere:
   • Er output korrekt?
   • Mangler der noget?
   • Kvalitetsscore?
5. Dokumenter hele flowet i en markdown-fil

Forventet resultat

En dokumenteret pipeline med klare roller, input/output per fase, og et endeligt resultat der er blevet kvalitetstjekket af en uafhaengig “judge”. Demonstrerer agent-arkitektur i praksis.

Evalueringskriterie

• Alle 3 faser gennemfoert og dokumenteret
• Task-fil fra planner med min. 4 steps
• Worker-output for hvert step
• Judge-evaluering med score og feedback
• Refleksion: Hvad ville vaere anderledes med en automatiseret orchestrator?

Hint

Opgave

Design og test et sæt guardrails der forhindrer AI-agenter i at goere skade. Fokuser paa Swipbox-relevante scenarier: fortrolige data, forkerte beslutninger, og ukontrolleret automatisering.

Instruktioner

1. Identificer 5 risiko-scenarier for AI i Swipbox-kontekst:
   • F.eks.: AI sender fortrolige kvalitetsdata til tredjepart
   • F.eks.: AI aendrer produktionsparametre uden godkendelse
2. Design en guardrail for hvert scenarie:
   • Pre-execution: Tjek foer handling (f.eks. “aldrig send data eksternt”)
   • Runtime: Overvaagning under udfoersel (f.eks. “stop hvis fil > 10MB”)
   • Post-execution: Validering af resultat (f.eks. “human review foer deploy”)
3. Implementer min. 2 guardrails som regler i en CLAUDE.md:
   • Skriv reglen
   • Test at AI’en overolder den
   • Proev at “bryde” reglen med et tricky prompt
4. Dokumenter resultater

Forventet resultat

Et guardrails-dokument med 5 scenarier, designede guardrails, og testresultater. Min. 2 guardrails implementeret og verificeret i praksis.

Evalueringskriterie

• 5 risiko-scenarier identificeret og beskrevet
• Guardrail designet for hvert scenarie
• Min. 2 guardrails implementeret i CLAUDE.md
• Guardrails testet — inkl. forsoeg paa at bryde dem
• Dokumentation af hvad der virkede/ikke virkede

Hint

Opgave

Design en komplet AI-skill (specialiseret agent) til en specifik Swipbox-opgave. En skill er en genbrugelig AI-konfiguration med fast rolle, regler og vaerktoejsadgang.

Instruktioner

1. Vaelg en gentagende Swipbox-opgave der egner sig til automatisering:
   • F.eks.: “Kvalitetsdata-analytiker” eller “8D-rapport-assistent”
2. Design skillen med disse elementer:
   • Navn og rolle: Hvad hedder den og hvad goer den?
   • Ekspertise: Hvilken domaene-viden har den?
   • Input/Output: Hvad modtager den og hvad leverer den?
   • Vaerktoej: Hvilke tools har den adgang til?
   • Regler: Hvad maa den/maa den ikke?
   • Workflow: Step-by-step proces
3. Skriv en komplet SKILL.md fil efter Torbens format
4. Test skillen ved at simulere 3 opgaver med den
5. Iterer baseret paa testresultater

Forventet resultat

En komplet, dokumenteret AI-skill der kan genbruges. Den skal vaere saa veldesignet at en ny AI-session kan “blive” denne specialist bare ved at laese SKILL.md.

Evalueringskriterie

• SKILL.md oprettet med alle 6 elementer
• Minimum 5 domæne-specifikke regler
• Workflow med min. 4 steps
• Testet med 3 opgaver — resultater dokumenteret
• Min. 1 iteration baseret paa feedback

Hint

---
name: kvalitets-analytiker
description: Analyserer kvalitetsdata og genererer rapporter
---

# Kvalitets-Analytiker

**Rolle:** Du er en specialist i Swipbox kvalitetsdata.

## Regler
1. Brug ALTID seneste 12 maaneders data som baseline
2. ALDRIG presenter raaadata -- altid aggregeret

## Workflow
1. Modtag datafil
2. Valider dataformat
3. Koer analyse
4. Generer rapport

Opgave

Brug Claude Code til at analysere en eksisterende kodebase (kan vaere dette workshop-site eller et Swipbox-projekt). Udfoer en komplet analyse der afslører arkitektur, patterns og forbedringspotentiale.

Instruktioner

1. Start Claude Code i et projektmappen: claude
2. Bed Claude Code om at:
   • Kortlaegge projektstrukturen og arkitekturen
   • Identificere design patterns der bruges
   • Finde potentielle problemer (sikkerhed, performance, maintainability)
   • Foereslaa 3 konkrete forbedringer
3. Evaluer kvaliteten af analysen:
   • Er arkitektur-beskrivelsen korrekt?
   • Fandt den reelle problemer?
   • Er forslagene actionable?
4. Proev det samme med Gemini CLI og sammenlign
5. Dokumenter forskelle i analysekvalitet

Forventet resultat

En komplet kodebase-analyse rapport genereret af Claude Code, med arkitektur-diagram, identificerede issues og prioriterede forbedringer. Sammenligning med Gemini CLI output.

Evalueringskriterie

• Claude Code analyse gennemfoert
• Arkitekturbeskrivelse er korrekt
• Min. 3 issues identificeret
• Min. 3 forbedringer foresl.aaet
• Sammenligning med Gemini CLI dokumenteret

Hint

Opgave

Brug Claude Code til at udfore en batch-transformation af filer — f.eks. konverter en mappe med CSV-filer til formaterede markdown-rapporter, eller transformer log-filer til struktureret JSON.

Instruktioner

1. Forbered testdata: Opret 3-5 CSV-filer med simuleret kvalitetsdata:
   • station1.csv: Dato, Fejltype, Antal, Linie
   • station2.csv: Samme format, andre data
   • station3.csv: Samme format, andre data
2. Bed Claude Code om at:
   • Laese alle CSV-filer i mappen
   • For hver fil: generer en markdown-rapport med summary statistics
   • Tilfoej en samlet oversigt (summary.md) der samler alle stationer
3. Verificer output:
   • Er alle filer transformeret?
   • Er tallene korrekte?
   • Er markdown-formatteringen konsistent?
4. Bed Claude Code om at tilfoeje fejlhaandtering og logging

Forventet resultat

En automatiseret fil-transformation pipeline der konverterer raaadata til formaterede rapporter. Claude Code skal have oprettet alle output-filer plus en samlet rapport.

Evalueringskriterie

• Alle input-filer transformeret til markdown
• Tallene i rapporterne matcher kildedata
• summary.md samler data fra alle stationer
• Fejlhaandtering tilfojet (hvad sker hvis en fil mangler?)

Hint

Opgave

Forstaa og konfigurer Model Context Protocol (MCP) til at udvide Claude Code med eksterne vaerktoejer. MCP lader AI’en tale med databaser, API’er og andre systemer.

Instruktioner

1. Forstaa MCP-konceptet:
   • Hvad er MCP og hvorfor eksisterer det?
   • Hvad er forskellen paa MCP tools vs. direkte API-kald?
2. Konfigurer min. 1 MCP-server i Claude Code:
   • Rediger .claude/settings.json med MCP-konfiguration
   • Forslag: Filesystem MCP-server (laes/skriv filer med fine-grained permissions)
3. Test MCP-integrationen:
   • Bed Claude Code om at bruge det nye vaerktoej
   • Verificer at det virker korrekt
4. Design (paa papir) en MCP-integration til Swipbox:
   • Hvilken datakilde ville vaere mest vaerdifuld?
   • Hvilke operations skal vaere tilgaengelige?
   • Sikkerhedsovervejelser?

Forventet resultat

Fungerende MCP-integration i Claude Code plus et design-dokument for en Swipbox-relevant MCP-server. Forstaaelse af MCP som arkitektur-princip.

Evalueringskriterie

• MCP-konceptet forklaret med egne ord
• Min. 1 MCP-server konfigureret og testet
• Design-dokument for Swipbox MCP-integration
• Sikkerhedsovervejelser dokumenteret

Hint

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-filesystem", "/tilladt/mappe"]
    }
  }
}

Opgave

Kombiner Git-workflow med AI-assisteret code review. Brug Claude Code til at analysere diffs, skrive commit messages, og reviewe kode inden push.

Instruktioner

1. Opret et lille testprojekt med Git initialiseret
2. Lav 3-4 commits med bevidst blandede kvaliteter:
   • En god commit (ren kode, godt navngivet)
   • En daarlig commit (hardcoded vaerdier, ingen fejlhaandtering)
   • En suspekt commit (potentiel sikkerhedsrisiko)
3. Brug Claude Code til at:
   • Gennemgaa git diff og identificere issues
   • Foreslaa bedre commit messages baseret paa diff
   • Lave en komplet code review af hele projektet
4. Implementer Claude Codes forslag og lav nye commits
5. Sammenlign foer/efter kvaliteten

Forventet resultat

Et Git-repository med dokumenteret foer/efter kvalitet. Claude Code har fundet reelle issues og foresl.aaet forbedringer der faktisk goer koden bedre.

Evalueringskriterie

• Git repo oprettet med min. 3 commits
• Claude Code review gennemfoert
• Min. 2 issues fundet og fikset
• Commit messages forbedret
• Foer/efter sammenligning dokumenteret

Hint

Opgave

Kortlaeg og prioriter automatiseringsmuligheder i jeres daglige Swipbox-arbejde. Maalet er en prioriteret liste af use cases der egner sig til en personlig AI-assistent (Moltbot-konceptet).

Instruktioner

1. Brainstorm min. 10 gentagende opgaver i jeres hverdag:
   • Dataindsamling og -rapportering
   • Email-haandtering og kommunikation
   • Kvalitetskontrol og -analyse
   • Dokumentation og statusopdateringer
2. For HVER opgave, vurder:
   • Frekvens: Daglig/Ugentlig/Maanedlig
   • Tidsforbrug: Minutter per gang
   • Automatiseringspotentiale: Hoejt/Medium/Lavt
   • Risiko ved fejl: Hoej/Medium/Lav
3. Plot i en 2x2 matrix: Vaerdi (tidsforbrug x frekvens) vs Kompleksitet
4. Vaelg top 3 kandidater til automatisering
5. For #1-kandidaten: skriv en detaljeret specifikation

Forventet resultat

En prioriteret use case-liste med kvantificerede vaerdier. Top 3 kandidater identificeret med #1 specificeret i detaljer klar til implementering.

Evalueringskriterie

• Min. 10 use cases identificeret
• Alle vurderet paa frekvens, tid, potentiale, risiko
• 2x2 matrix tegnet
• Top 3 udvalgt med begrundelse
• #1 specificeret med input/output/workflow

Hint

Opgave

Design en komplet arkitektur for en personlig AI-assistent (Moltbot) til Swipbox. Inkluder infrastruktur, integrationer, sikkerhed og skalering.

Instruktioner

1. Vaelg hosting-model:
   • Cloud: AWS/GCP/Azure (nemt, skalerbart, dyrere)
   • VPS: Hetzner/DigitalOcean (billigt, fuld kontrol)
   • On-premise: Intern server (mest kontrol, mest arbejde)
   • Dokumenter fordele/ulemper for Swipbox
2. Design systemarkitekturen:
   • Frontend: Hvordan interagerer I med Moltbot? (Telegram, Slack, web?)
   • Backend: Hvad koerer paa serveren? (Python? Node?)
   • AI-layer: Hvilken model? Hvordan tilgaar den? (API, lokal?)
   • Data-layer: Hvor gemmes data? Hvordan tilgaar AI den?
3. Tegn et arkitekturdiagram (ASCII art eller paa papir)
4. Identificer min. 3 integrationer:
   • F.eks.: Email-adgang, database-adgang, Slack-bot
5. Lav et budget-estimat: Hvad koster det at koere per maaned?

Forventet resultat

Et komplet arkitekturdokument med diagram, komponent-beskrivelser, integrationsliste og budget. Realistisk nok til at kunne implementeres.

Evalueringskriterie

• Hosting-model valgt med begrundelse
• Arkitekturdiagram med min. 4 komponenter
• Min. 3 integrationer beskrevet
• Budget-estimat med maanedlige omkostninger
• Skalerings-plan: Hvad sker naar I vokser?

Hint

[Telegram Bot] → [Python Backend (VPS)] → [Claude API]
                        ↓
                  [SQLite Database]
                        ↓
                  [Scheduled Tasks (cron)]

Opgave

Byg en fungerende prototype af en personlig AI-assistent der koerer lokalt. Brug Python + en AI API til at lave en kommandolinje-chatbot med vedvarende hukommelse.

Instruktioner

1. Opret et Python-projekt med denne struktur:

   moltbot-prototype/
   ├── bot.py           # Hovedscript
   ├── memory.json      # Vedvarende hukommelse
   ├── config.py        # API-noegler og indstillinger
   └── prompts/
       └── system.md    # System prompt

2. Implementer (med AI-assistance):
   • Kommandolinje-interface der laerer bruger-input
   • Vedvarende hukommelse i JSON-fil (hvad har I snakket om foer?)
   • System prompt der goer botten til Swipbox-specialist
   • Min. 2 “skills”: f.eks. vejr, kvalitetsdata-lookup
3. Test med 5 samtaler:
   • Husker den kontekst fra tidligere samtaler?
   • Er Swipbox-specialiseringen maerkbar?
   • Fungerer skills korrekt?
4. Dokumenter begrænsninger og naeste-skridt

Forventet resultat

En kørende prototype der demonstrerer kernekonceptet: personlig AI med hukommelse og specialisering. Ikke produktionsklar, men funktionel nok til at bevise vaerdien.

Evalueringskriterie

• Python-projekt oprettet med korrekt struktur
• Chatbot koerer og svarer paa spoergsmaal
• Hukommelse persisterer mellem sessioner
• System prompt giver Swipbox-kontekst
• Min. 1 skill implementeret og testet
• Dokumentation af begraensninger

Hint

import json

def load_memory():
    try:
        with open("memory.json") as f:
            return json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        return {"conversations": [], "facts": []}

def save_memory(memory):
    with open("memory.json", "w") as f:
        json.dump(memory, f, indent=2)

Opgave

Udarbejd en sikkerhedsplan for en AI-assistent i virksomhedsregi. Adresser datahaandtering, adgangskontrol, compliance og incident response.

Instruktioner

1. Data-klassificering: Kategoriser Swipbox-data i 3 niveauer:
   • Offentlig (kan deles frit)
   • Intern (kun medarbejdere)
   • Fortrolig (kun autoriserede)
2. Adgangskontrol: Design regler for hvad AI maa tilgaa:
   • Hvilke data maa AI laese?
   • Hvilke data maa AI ALDRIG se?
   • Hvem godkender adgangsaendringer?
3. API-sikkerhed: Dokumenter bedste praksis:
   • API-noegle haandtering (aldrig i kode!)
   • Rate limiting og budgetkontrol
   • Logging af alle AI-kald
4. Incident Response: Hvad goer I hvis:
   • AI lækker fortrolige data?
   • API-noegle kompromitteres?
   • AI giver farligt/forkert raad?
5. Skriv en 1-side sikkerhedspolitik

Forventet resultat

En komplet sikkerhedsplan med data-klassificering, adgangsmatrix, API-sikkerhedsregler og incident response procedures. Klar til review af IT-ansvarlig.

Evalueringskriterie

• Data-klassificering med min. 5 eksempler per niveau
• Adgangsmatrix udfyldt
• API-sikkerhedsregler dokumenteret (min. 4)
• Incident response for min. 3 scenarier
• 1-side sikkerhedspolitik skrevet

Hint