Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
⚔️ Nivel 1: Zona de Descoperire – Secretelor Cerințelor
Misiune: Folosiți LLM-uri (ChatGPT) pentru a extrage cerințe structurate dintr-un input vag.
Puncte cheie:
- Interpretați idei de produs sau solicitări de funcționalitate ambigue
- Folosiți IA pentru:
- Să generați istorii ale utilizatorului și criterii de acceptare
- Să sugerați personaje și scenarii
- Să generați artefacte vizuale (de exemplu, diagrame simple cu Mermaid sau draw.io)
Rezultat: Backlog structurat de istorii ale utilizatorului + model inițial de domeniu/visuale
🔥 Nivel 2: Forja Designului – Pergamenele Arhitectului
Misiune: Folosiți IA pentru a crea și valida planurile de arhitectură.
Puncte cheie:
- Folosiți IA pentru:
- Să propună stiluri de arhitectură (monolith, microservicii, serverless)
- Să genereze diagrame la nivel înalt ale componentelor și interacțiunilor
- Să scaffolding-urile structurilor clasei/modulelor
- Interogați-vă reciproc alegerea prin reviste de design între perechi
Rezultat: Arhitectură validată + schelet de cod
🧙♂️ Nivel 3: Arena Coderilor – Codex Gauntlet
Misiune: Folosiți copiloti IA pentru a implementa funcționalități și îmbunătății codul.
Puncte cheie:
- Folosiți GitHub Copilot sau ChatGPT pentru a implementa funcționalitate
- Refactorizați codul generat de IA pentru:
- Performanță
- Securitate
- Mentenanță
- Injecați “mirosuri” de cod și rulați provocări de curățare între perechi
Rezultat: Bază de cod funcțional, refactorizată, generată prin IA
🐛 Nivel 4: Pantanul de Buguri – Testează Adâncurile
Misiune: Generați și îmbunătăți testele cu IA, apoi găsiți bug-urile în codul altor echipe.
Puncte cheie:
- Folosiți IA pentru a genera:
- Teste unitare
- Teste de integrare
- Simuiri ale cazurilor marginale
- Schimbați codul cu buguri cu alta echipă pentru depistarea asistată de IA
Rezultat: Suite de teste + raport de bug-uri + corecții ale acestora
⚙️ Nivel 5: Portalele Pipeline-ului – Poarta Automatei
Misiune: Configurați pipeline-uri CI/CD inteligente cu ajutorul IA.
Puncte cheie:
- Folosiți IA pentru:
- Să definiți fluxuri de lucru (de exemplu, GitHub Actions)
- Să automatezi pașii de construcție, testare și deploy
- Să sugerați politici de detectare a anomalilor/rollback-urilor
Rezultat: Script sau flux CI/CD funcțional asistat de IA
🏰 Nivel 6: Cetatea Monitorizării – Turnul de Log-uri
Misiune: Analizați log-urile și folosiți IA pentru a detecta anomalii și a simula recuperarea.
Puncte cheie:
- Analizați log-uri populat în avans sau generate
- Folosiți IA pentru:
- Să identificați anomalii sau tendințe de eroare
- Să sugerați răspunsuri automate (de exemplu, scripte de auto-recuperare, alerte)
- Să creați panouri de control sau sumari vizuale
Rezultat: Plan de monitorizare sau mecanism inteligent de alertare simulată
🧙♀️ Nivel Final: Arena Ierarului – Construiți SDLC-ul Suprafață AI
Misiune: Echipele aplică tot ce au învățat pentru a construi un ciclu funcțional SDLC pentru un mini-proiect.
Puncte cheie:
- Selectați un mini-proiect de echipă (de exemplu, urmăritor de buguri, chatbot, microservicii)
- Aplicați IA la fiecare fază a SDLC:
- Cerințe, Design, Codare, Testare, Deploy, Monitorizare
- Prezentați rezultatele într-o demonstrație scurtă de echipă
Vot sau judecata pentru cea mai eficientă pipeline AI-puțină
Rezultat: Implementarea completă SDLC îmbunătățită prin IA + demonstrație de echipă
La sfârșitul acestui atelier, participanții vor putea:
- Folosi instrumentele generative AI pentru a extrage și structura cerințele software-ului
- Generați diagrame arhitecturale și validați alegerile de design cu ajutorul IA
- Folosi copiloti AI pentru a implementa și refacodifica cod producție
- Automatiza generația testelor și să efectuați depistarea asistată de IA
- Dezvoltați pipeline-uri CI/CD inteligente care detectează și reacționează la anomalii
- Analizați log-urile cu instrumentele AI/ML pentru a identifica riscurile și a simula auto-recuperarea
- Demonstrați un SDLC complet îmbunătățit prin IA printr-un mini-proiect de echipă
Cerințe
Audiență: dezvoltatori de software, testeri, arhitecți, ingineri DevOps, proprietari de produs
Părțile participante ar trebui să aibă:
- Un înțelegere practică a ciclopii de dezvoltare software (SDLC)
- Experiență practică în cel puțin un limbaj de programare (de exemplu, Python, Java, JavaScript, C# etc.)
- Familiaritate cu:
- Scrierea și citirea istoriilor utilizatorului sau a cerințelor
- Principii de bază ale proiectării software-ului
- Controlul versiunilor (de exemplu, Git)
- Scrierea și executarea testelor unitare
- Rularea sau interpretarea țelurilor CI/CD
💡 Acest este un atelier de la intermediar până în avansat. Este ideal pentru profesioniștii care sunt deja parte a echipelor de livrare a software-ului (dezvoltatori, testeri, ingineri DevOps, arhitecți, proprietari de produs).
7 ore
