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.
Durata 21 ore (3 zile)
Schița de curs
Introducere în Vibe Coding
- Definiție și istoricul vibe coding
- Filosofia colaborării „prompt-to-code”
- Cum diferă coding-ul AI de dezvoltarea tradițională
Modele de Limbaj de Mаре Dimensiune în Coding
- Prezentare generală a LLM-urilor pentru dezvoltatori: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
- Compararea codereelor AI open-source vs. proprietare
- Deploy-ul LLM-urilor local sau prin API-uri
Prompt Engineering pentru Dezvoltatori
- Prompting eficient pentru generarea și refactoring-ul codului
- Gestionarea contextului și a stării conversației
- Createrea de template-uri de prompt reutilizabile pentru task-uri de coding
Medii Practice de Vibe Coding
- Folosirea Replit pentru coding colaborativ AI
- Integrarea GitHub Copilot și Qwen Coder în IDE-uri
- Personalizarea workflow-urilor pentru colaborarea în echipă
Calitatea Codului și Validarea în Workflow-urile AI
- Revizuirea și testarea codului generat de LLM
- Asigurarea consistenței, menținabilității și securității
- Integrarea uneltelor de validare a codului în workflow
Integrare Enterprise și Governance
- Scalarea vibe coding-ului pe mai multe echipe
- Governance, etică și conformitate AI în generarea de cod
- Conceperea cadrelor organizaționale pentru dezvoltarea asistată de AI
Subiecte Avansate: Extinderea Vibe Coding-ului
- Combinarea mai multor LLM-uri pentru workflow-uri AI hibride
- Integrarea vibe coding-ului cu automatizarea CI/CD
- Tendințe viitoare: ecosisteme de dezvoltare multi-agent
Proiect de Echipă și Colaborare
- Proiectarea unui proiect real de coding asistat de AI
- Colaborarea cu dezvoltatori umani și AI
- Prezentarea rezultatelor și măsurarea câștigurilor de productivitate
Sinteză și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea workflow-urilor de dezvoltare software
- Experiență cu Python, JavaScript sau alt limbaj de programare modern
- Familiaritate cu sistemele de control al versiunilor bazate pe Git
Public țintă
- Ingineri software care explorează dezvoltarea asistată de AI
- Lideri de inginerie care supraveghează adoptarea AI în workflow-urile de coding
- Echipe de dezvoltare enterprise care doresc să integreze LLM-urile în pipeline-urile de producție
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