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
Comprendeți Codul cu LLM-uri
- Strategii de prompt pentru explicații și parcurgeri ale codului
- Lucrarea cu bazele de cod și proiecte necunoscute
- Analiza fluxului de control, dependențelor și arhitecturii
Ridicarea Codului pentru Susținere
- Detectarea mirosurilor de cod, cod mort și anti-patrone
- Restructurarea funcțiilor și modulului pentru claritate
- Folosirea LLM-urilor pentru a sugera convenții de denumiri și îmbunătățiri de design
Îmbunătățirea Performanței și Fiabilității
- Detectarea ineficiențelor și riscurilor de securitate cu asistența AI
- Sugestia algoritmilor sau bibliotecilor mai eficiente
- Ridicarea operațiunilor I/O, interogațiilor bazei de date și apelurilor API
Automatizarea Codului Documentation
- Generarea comentariilor și rezumatelor la nivelul funcției/sau metodelor
- Scrierea și actualizarea fișierelor README din bazele de cod
- Creați documentație Swagger/OpenAPI cu susținere LLM
Integrare cu Toolchains
- Folosirea extensiilor VS Code și Copilot Labs pentru documentație
- Incorporarea GPT sau Claude în ghețari Git pre-commit
- Integrarea pipe-ului CI pentru documentație și linting
Lucrare cu Baze de Cod Legacy și Multi-Limbaj
- Ingineria inversă a sistemelor vechi sau nedocumentate
- Ridicarea multi-limbaj (de exemplu, din Python la TypeScript)
- Cazuri de studiu și demonstrații de programare pair-AI
Etiica, Asigurarea Calității și Rezolvarea Problemei
- Validarea modificărilor generate prin AI și evitarea halucinațiilor
- Practici bune de revizuire de pereche când se folosesc LLM-uri
- Asecurarea reproducibilității și conformității cu standardele codificării
Sinteză și Următoarele Pași
Cerințe
- Experiență cu limbaje de programare precum Python, Java, sau JavaScript
- Familiaritate cu arhitectura software și procesele de revizuire a codului
- Compreensiune de bază a modului în care funcționează modelele lingvistice mari
Audiența
- Ingineri backend
- Echipe DevOps
- Developeri seniori și conducători tehnici
14 ore
Mărturii (1)
Cunoașterea lectorului în utilizarea avansată a copilotului & Sesiză și eficientă sesiune practică
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curs - Intermediate GitHub Copilot
Tradus de catre o masina