Schița de curs

Introducere la Vibe Coding

  • Definiție și istoric al vibe coding-ului
  • Filosofia colaborării “prompt-to-code”
  • Cum diferă codarea AI de dezvoltarea tradițională

Modele Lingvistice Large în Codare

  • Prezentare a LLM-urilor pentru dezvoltatori: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
  • Compararea între AI-uri open-source și proprietare pentru codare
  • Implementarea LLM-urilor local sau prin API-uri

Inginerie a Prompt-urilor pentru Dezvoltatori

  • Prompting eficient pentru generarea și refactoring-ul codului
  • Gestionarea contextului și stării conversației
  • Crearea de șabloane reutilizabile pentru sarcini de codare

Medii Vibe Coding Hands-on

  • Utilizarea Replit pentru codare AI colaborativă
  • Integrarea GitHub Copilot și Qwen Coder în IDE-uri
  • Personalizarea fluxurilor de lucru pentru colaborează în echipă

Calitatea Codului și Validarea în Fluxuri AI

  • Revizuirea și testarea codului generat de LLM-uri
  • Asigurarea consistenței, menținabilității și securității
  • Integrarea uneltilor de validare a codului în fluxul de lucru

Integrazione Enterprise și Guvernanță

  • Scalarea vibe coding-ului la nivel de echipe
  • Guvernanța AI, etica și conformitatea în generarea codului
  • Proiectarea cadrelor organizaționale pentru dezvoltarea asistată de AI

Subiecte Avansate: Extinderea Vibe Coding-ului

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

Proiect Echipă și Colaborare

  • Proiectarea unui proiect real asistat de AI
  • Colaborează cu dezvoltatori umani și AI
  • Prezentarea rezultatelor și măsurarea câștigurilor de productivitate

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • O înțelegere a fluxurilor de lucru de dezvoltare software
  • Experiență cu Python, JavaScript sau alt limbaj modern de programare
  • Familiaritate cu sistemele de control al versiunilor bazate pe Git

Audiență

  • Ingineri software care explorează dezvoltarea asistată de AI
  • Lideri ingineri care supervisează adoptarea AI în fluxurile de lucru de codare
  • Echipe enterprise de dezvoltare care doresc să integreze LLM-uri în pipeleline-urile productive
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite