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
Introducere în Devstral și agenții de coding
- Prezentare generală a arhitecturii Devstral
- Concepte de AI agentic în ingineria software
- Cazuri de utilizare pentru agenții de coding
Configurarea mediului de dezvoltare
- Instalarea și configurarea Devstral
- Integrarea cu fluxurile de lucru Python și Git
- Suport IDE cu Visual Studio Code
Proiectarea agenților de coding
- Definirea rolurilor și capacităților agenților
- Designul fluxurilor de lucru pentru navigarea în cod și refactorizare
- Gestionarea erorilor și strategii de rollback
Integrarea cu instrumente și API-uri
- Conectarea agenților la instrumentele de dezvoltare
- Integrarea API-urilor pentru servicii externe
- Modele de automatizare cu agenții de coding
Fluxuri de lucru agentice în practică
- Explorarea codului și generarea documentației
- Refactorizare automată și asistență pentru testare
- Dezvoltare colaborativă cu agenți
Securitate și bune practici
- Medii de execuție sigure
- Controlul accesului și permisiuni
- Monitorizarea și logarea acțiunilor agenților
Scalarea și mentenanța agenților de coding
- Implementarea agenților în echipe și proiecte
- Mentenanța și actualizarea fluxurilor de lucru ale agenților
- Îmbunătățire continuă cu bucle de feedback
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegere solidă a limbajului Python
- Experiență cu fluxuri de lucru de dezvoltare software
- Familiaritate cu API-urile și integrarea de cod
Public țintă
- Ingineri ML
- Echipe de developer tooling
- SRE-i care lucrează la experiența dezvoltatorilor
14 Ore
Mărturii (1)
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