Schița de curs

Introducere în Vibe Coding

  • Definiție și istoricul vibe coding
  • Filosofia colaborării „prompt-to-code”
  • Cum diferă codarea bazată pe IA de dezvoltarea tradițională

Modele Lingvistice de Mari Dimensiuni în Codare

  • Prezentare generală a LLM-urilor pentru dezvoltatori: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
  • Compararea modelelor open-source vs. proprietare de codare bazate pe IA
  • Implementarea LLM-urilor local sau prin API-uri

Prompt Engineering pentru Dezvoltatori

  • Crearea de prompturi eficiente pentru generarea și refactorizarea codului
  • Gestionarea contextului și a stării conversației
  • Crearea de șabloane reutilizabile de prompturi pentru sarcini de codare

Medii Practice de Vibe Coding

  • Utilizarea Replit pentru codare colaborativă bazată pe IA
  • Integrarea GitHub Copilot și Qwen Coder în IDE-uri
  • Personalizarea fluxurilor de lucru pentru colaborarea în echipă

Calitatea Codului și Validarea în Fluxurile de Lucru Bazate pe IA

  • Revizuirea și testarea codului generat de LLM
  • Asigurarea consistenței, mentenanței și securității
  • Integrarea instrumentelor de validare a codului în fluxul de lucru

Integrarea în Întreprindere și Guvernanță

  • Scalarea vibe coding în echipe
  • Guvernanța, etica și conformitatea IA în generarea de cod
  • Proiectarea cadrelor organizaționale pentru dezvoltarea asistată de IA

Subiecte Avansate: Extinderea Vibe Coding

  • Combinarea mai multor LLM-uri pentru fluxuri de lucru hibride bazate pe IA
  • Integrarea vibe coding cu automatizarea CI/CD
  • Tendințe viitoare: ecosisteme de dezvoltare multi-agent

Proiect de Echipa și Colaborare

  • Proiectarea unui proiect real de codare asistată de IA
  • Colaborarea cu dezvoltatori umani și AI
  • Prezentarea rezultatelor și măsurarea câștigurilor de productivitate

Rezumat și Următorii Pași

Cerințe

  • Înțelegerea fluxurilor de lucru în dezvoltarea de software
  • Experiență cu Python, JavaScript sau un alt limbaj de programare modern
  • Familiaritate cu sistemele de control al versiunilor bazate pe Git

Publicul Țintă

  • Ingineri de software care explorează dezvoltarea asistată de IA
  • Lideri tehnici care supraveghează adoptarea IA în fluxurile de codare
  • Echipe de dezvoltare din întreprinderi care doresc să integreze LLM-uri în pipeline-urile de producție
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite