Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Modulul 1: Context, Domeniu de Acțiune și Provocări de Livrare
- Autocompletare vs execuție autonomă în mai mulți pași
- Concepte greșite tipice despre AI în livrarea software
- De ce prompturi mai bune nu sunt suficiente
- Identificarea instrumentelor, punctelor critice și obiectivelor participanților
- Alegerea modelului de operare AI potrivit pentru echipele de inginerie
Modulul 2: Ingestarea Specificațiilor și Descompunerea Structurată
- Construirea unui inventar structural al documentelor părților interesate
- Tehnici de extragere a cerințelor
- Strategii de fragmentare: structurală, semantică, fereastră glisantă
- Păstrarea dependențelor și a referințelor încrucișate
- Lucrul cu tabele, diagrame, fluxograme și inputuri mixte
- Gestionarea eficientă a ferestrelor de context
Modulul 3: Limitele Judecății Umane
- Unde deciziile umane rămân critice
- Identificarea dependențelor halucinate
- Detectarea constrângerilor fabricate și a logicii inverse
- Prevenirea valorilor implicite nesigure
- Cadre de validare pentru urmărire, consistență, completitudine
Modulul 4: De la Cerințe la Cod cu Instrumente Agentice
- Model de livrare bazat pe arhitectură
- Maparea componentelor și limitele serviciilor
- Contracte API ca ancore de livrare
- Reguli și constrângeri persistente în instrumentele AI
- Instrucțiuni de sarcini legate de cerințe
- Abordări de promptare minimală vs promptare constrânsă
- Generarea backend și frontend bazată pe contracte
Modulul 5: Bucla de Iterație Agentică
- Spirala de autocorectare
- Cicluri de livrare iterative controlate
- Revizuirea difurilor și a modificărilor de cod
- Detectarea extinderii scopului și a modificărilor neautorizate
- Gestionarea memoriei de context limitată
- Utilizarea istoricului iterațiilor pentru îmbunătățire continuă
Modulul 6: Asigurarea Calității Codului
- Constrângeri de promptare pentru cazuri de margine
- Documente de reguli ca artefacte de guvernanță vii
- Porți automate cu linting și analiză statică
- Scanare de securitate în codul generat de AI
- Verificări de conformitate a dependențelor și arhitecturii
- Protocol de revizuire umană pentru rezultatele AI
Modulul 7: Bucle de Feedback și Îmbunătățire Continuă
- Integrarea eșecurilor structurate în fluxurile de lucru AI
- Iterații limitate și criterii de oprire
- Înregistrarea ciclurilor și a rezultatelor
- Îmbunătățirea documentelor de reguli în timp
- Construirea de inteligență de inginerie reutilizabilă
Modulul 8: Anti-Modele de Securitate în Livrarea AI
- Riscuri comune de securitate în codul generat
- Anexe cu reguli de securitate specifice tehnologiei
- Scanare de securitate pre-comitere
- Controale SDLC sigure pentru dezvoltarea asistată de AI
- Responsabilitate umană în livrarea sigură
Modulul 9: Testare Ancorată pe Specificații
- Generarea specificațiilor de test din cerințe
- Proiectarea testelor în limbaj de domeniu
- Generarea sigură a implementărilor de teste
- Concepte de testare prin mutație
- Validarea acoperirii specificațiilor
- Revizuirea forței aserțiunilor
- Modele de întrebări diagnostice
Modulul 10: Întreținerea Sistemului
- Artefacte vii: contracte, hărți, reguli, specificații de test
- Evoluția constrângerilor în timp
- Guvernanță AI pentru mentenabilitate pe termen lung
- Prevenirea datoriei tehnice folosind controale AI
- Model de operare pentru echipe de inginerie AI durabile
Cerințe
Participanții ar trebui să aibă:
- Experiență în proiecte de dezvoltare software
- Înțelegere a elementelor fundamentale ale arhitecturii aplicațiilor
- Familiaritate cu API-uri, sisteme backend/frontend sau livrare full-stack
- Cunoștințe de bază despre livrarea software Agile sau iterativă
- Conștientizarea conceptelor de testare software
- Expunere la instrumente de codificare AI este utilă, dar nu obligatorie
- Potrivit pentru profesioniști tehnici de nivel mediu până la senior
14 Ore