Schița de curs
Nivelul 1: Mânia Descoperirii – Secretele Cerințelor
Misiune: Folosiți LLM-uri (ChatGPT) pentru a extrage cerințe structurate din input vag.
Activități Cheie:
- Interpretați idei de produse sau cerințe de funcționalități ambigue
-
Folosiți AI pentru:
- Generați povești de utilizator și criterii de acceptare
- Sugerați personaje și scenarii
-
Generați artefacte vizuale (de ex., diagrame simple cu Mermaid sau draw.io)
Rezultat: Backlog structurat de povești de utilizator + model de domeniu/vizualizări inițiale
Nivelul 2: Forja Proiectării – Pergamentul Arhitectului
Misiune: Folosiți AI pentru a crea și valida planuri de arhitectură.
Activități Cheie:
-
Folosiți AI pentru:
- Propuneți stiluri arhitecturale (monolit, microservicii, serverless)
- Generați diagrame de componente și interacțiuni de nivel înalt
- Scaffoldați structuri de clase/module
-
Provocați reciproc alegerile prin revizuiri de proiectare între colegi
Rezultat: Arhitectură validată + schelet de cod
Nivelul 3: Arena Codului – Mănușa Codex
Misiune: Folosiți copiloții AI pentru a implementa funcționalități și a îmbunătăți codul.
Activități Cheie:
- Folosiți GitHub Copilot sau ChatGPT pentru a implementa funcționalități
-
Refactorizați codul generat de AI pentru:
- Performanță
- Securitate
- Mentenabilitate
-
Injectați „mirosuri de cod” și organizați provocări de curățare între colegi
Rezultat: Bază de cod funcțională, refactorizată, generată de AI
Nivelul 4: Mlaștina Bug-urilor – Testează Întunericul
Misiune: Generați și îmbunătățiți teste cu AI, apoi găsiți bug-uri în codul altora.
Activități Cheie:
-
Folosiți AI pentru a genera:
- Teste unitare
- Teste de integrare
- Simulări de cazuri limită
-
Schimbați codul cu bug-uri cu o altă echipă pentru depanare asistată de AI
Rezultat: Suită de teste + raport de bug-uri + remedieri de bug-uri
Nivelul 5: Porțile Pipeline-ului – Poarta Automatoarelor
Misiune: Configurați pipeline-uri CI/CD inteligente cu asistență AI.
Activități Cheie:
-
Folosiți AI pentru:
- Definiți fluxuri de lucru (de ex., GitHub Actions)
- Automatizați pașii de build, testare și implementare
-
Sugerați politici de detectare a anomalii/revenire
Rezultat: Script sau flux de pipeline CI/CD asistat de AI, funcțional
Nivelul 6: Cetatea Monitorizării – Turnul de Veghe al Jurnalelor
Misiune: Analizați jurnale și folosiți ML pentru a detecta anomalii și a simula recuperarea.
Activități Cheie:
- Analizați jurnale pre-populate sau generate
-
Folosiți AI pentru:
- Identificați anomalii sau tendințe de eroare
- Sugerați răspunsuri automate (de ex., scripturi de auto-reparare, alerte)
-
Creați panouri sau rezumate vizuale
Rezultat: Plan de monitorizare sau mecanism simulat de alertare inteligentă
Nivelul Final: Arena Eroului – Construiți SDLC-ul Ultimate Asistat de AI
Misiune: Echipele aplică tot ce au învățat pentru a construi un ciclu SDLC funcțional pentru un mini-proiect.
Activități Cheie:
- Selectați un mini-proiect de echipă (de ex., tracker de bug-uri, chatbot, microserviciu)
-
Aplicați AI în fiecare fază SDLC:
- Cerințe, Proiectare, Cod, Testare, Implementare, Monitorizare
- Prezentați rezultatele într-o scurtă demonstrație de echipă
Votare sau evaluare între colegi pentru cel mai eficient pipeline asistat de AI
Rezultat: Implementare SDLC îmbunătățită de AI de la cap la coadă + prezentare de echipă
La finalul acestui atelier, participanții vor putea:
- Aplica instrumente AI generative pentru a extrage și structura cerințe software
- Generați diagrame arhitecturale și validați alegerile de proiectare folosind AI
- Folosiți copiloți AI pentru a implementa și refactoriza cod de producție
- Automatizați generarea de teste și efectuați depanare asistată de AI
- Proiectați pipeline-uri CI/CD inteligente care detectează și reacționează la anomalii
- Analizați jurnale cu instrumente AI/ML pentru a identifica riscuri și a simula auto-repararea
- Demonstrați un SDLC complet îmbunătățit de AI printr-un mini-proiect de echipă
Cerințe
Publicul țintă: Dezvoltatori software, testeri, arhitecți, ingineri DevOps, proprietari de produse
Participanții ar trebui să aibă:
- O înțelegere de bază a Ciclului de Viață al Dezvoltării Software (SDLC)
- Experiență practică în cel puțin un limbaj de programare (de ex., Python, Java, JavaScript, C#, etc.)
-
Familiaritate cu:
- Scrierea și citirea de povești de utilizator sau cerințe
- Principii de bază ale proiectării software
- Controlul versiunilor (de ex., Git)
- Scrierea și executarea de teste unitare
- Configurarea sau interpretarea pipeline-urilor CI/CD
Acesta este un atelier de nivel intermediar-avansat. Este ideal pentru profesioniști care fac deja parte din echipe de livrare software (dezvoltatori, testeri, ingineri DevOps, arhitecți, proprietari de produse).
Mărturii (2)
Am dobândit cunoștințe despre biblioteca Streamlit din Python și cu siguranță voi încerca să o folosesc pentru a îmbunătăți aplicațiile din echipa mea, care sunt realizate în R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curs - GitHub Copilot for Developers
Tradus de catre o masina
Cunoașterea prelectorului în utilizarea avansată a copilotului și sesiunea practică suficientă și eficientă
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curs - Intermediate GitHub Copilot
Tradus de catre o masina