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
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
Formatorul este capabil să ajusteze nivelul cursului în timpul instruirii pentru a se potrivi nivelului nostru de înțelegere al temei, astfel încât să putem dobândi cunoștințe mai utile care ne vor ajuta ulterior să folosim instrumentele în munca noastră zilnică.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curs - Intermediate GitHub Copilot
Tradus de catre o masina