Schița de curs

Nivel 1: Caverna Descoperirii – Secretul Cerințelor

Misiune: Folosiți LLMs (ChatGPT) pentru a extrage cerințe structurate din input vag.

Activități Principale:

  • Interpretarea ideilor sau solicitărilor de funcționalitate ambigue
  • Utilizarea AI pentru a:
    • Genera istorii utilizator și criterii de acceptare
    • Sugera persoane și scenarii
    • Genera artefacte vizuale (de exemplu, diagrame simple cu Mermaid sau draw.io)

      Rezultat: O listă structurată de istorii utilizator + model inițial al domeniului/vizualizări

Nivel 2: Forja Design – Rolul Arhitectului

Misiune: Folosiți AI pentru a crea și valida planurile arhitecturale.

Activități Principale:

  • Utilizarea AI pentru a:
    • Propune un stil arhitectural (monolitic, microservicii, serverless)
    • Genera diagrame de componentă și interacțiune la nivel înalt
    • Construiască structuri de clase/modul
  • Provocați-vă reciproc în revizuirea design-ului prin recenzii pereche-pereche

    Rezultat: Arhitectură validată + schelet de cod

Nivel 3: Arena Codificării – Provocarea Codului

Misiune: Folosiți copii AI pentru a implementa funcționalități și a îmbunătăți codul.

Activități Principale:

  • Utilizați GitHub Copilot sau ChatGPT pentru a implementa funcționalitate
  • Refactorați codul generat de AI pentru:
    • Performanță
    • Securitate
    • Menținere
  • Injetați „code smells” și rulați provocări de curățare pereche-pereche

    Rezultat: Baza de cod funcțional, refactorizată, generată de AI

Nivel 4: Marșugina Bug – Testarea Tenebroasă

Misiune: Generați și îmbunătățiți teste cu AI, apoi găsiți bug-uri în codul altora.

Activități Principale:

  • Folosiți AI pentru a genera:
    • Teste unitare
    • Teste de integrare
    • Simulări de cazuri la margini
  • Schimbați codul bug-urilor cu alta echipă pentru depistarea asistată de AI a bug-urilor

    Rezultat: Suita de teste + raport de bug-uri + reparări de bug-uri

Nivel 5: Portalele Pipeline – Poarta Automată

Misiune: Setați canale CI/CD inteligente cu asistență AI.

Activități Principale:

  • Folosiți AI pentru a:
    • Definiți fluxuri de lucru (de exemplu, GitHub Actions)
    • Automatizați pașii de compilare, testare și implementare
    • Sugerați politici de detectare a anomaliei/rollback
      Rezultat: Script sau flux de pipeline CI/CD asistat de AI care funcționează

Nivel 6: Cetatea Monitorizării – Turnul Jurnalelor

Misiune: Analizați jurnalele și folosiți ML pentru a detecta anomalii și a simula recuperarea.

Activități Principale:

  • Analizați jurnalele prepopulate sau generate
  • Folosiți AI pentru a:
    • Identifica anomalii sau tendințe de erori
    • Sugerați răspunsuri automatizate (de exemplu, script-uri auto-generante, alerte)
    • Creați panouri de control sau sumarizări vizuale
      Rezultat: Plan de monitorizare sau mecanism simulates de alertare inteligent

Nivel Final: Arena Eroului – Construirea Ciclului AI-Supported SDLC Perfect

Misiune: Echipele aplică tot ce au învățat pentru a construi un ciclu de lucru SDLC funcțional pentru un mini-proiect.

Activități Principale:

  • Alegeți un mini-proiect de echipă (de exemplu, tracker de bug-uri, chatbot, microserviciu)
  • Aplicați AI la fiecare etapă a SDLC:
    • Cerințe, Design, Codificare, Testare, Implementare, Monitorizare
  • Prezentați rezultatele într-o demonstrație de echipă scurtă

Votarea sau judecata colegală pentru cel mai eficient pipeline asistat de AI

Rezultat: Implementare end-to-end a SDLC cu AI + demonstrație de echipă

Până la sfârșitul acestui atelier, participanții vor putea:

  • Aplica instrumente de AI generative pentru a extrage și structura cerințele software-ului
  • Genera diagrame arhitecturale și valideze alegerile de design folosind AI
  • Folosește copii AI pentru a implementa și refactoriza cod la nivel de producție
  • Automatizați generarea testelor și realizați depistarea asistată de AI a bug-urilor
  • Proiectați canale CI/CD inteligente care detectează și reacționează la anomalii
  • Analizați jurnalele cu instrumentele AI/ML pentru a identifica riscuri și a simula auto-generarea de script-uri
  • Demonstrează un SDLC complet asistat de AI prin intermediul unui mini-proiect de echipă

Cerințe

Publicul țintă: dezvoltatori de software, testeri, arhitecți, ingineri DevOps, proprietari de produse

Participanții ar trebui să aibă:

  • O înțelegere operativă a ciclului de dezvoltare al software-ului (SDLC)
  • Experiență practică în cel puțin un limbaj de programare (de exemplu, Python, Java, JavaScript, C#, etc.)
  • Familiarizare cu:
    • Scrierea și citirea istoriilor utilizatorilor sau cerințelor
    • Principii de bază ale design-ului software
    • Controlul versiunilor (de exemplu, Git)
    • Scrierea și executarea testelor unitare
    • Executarea sau interpretarea canalelor CI/CD

Acest este un atelier intermediar-avansat. Este ideal pentru profesioniști care fac deja parte din echipe de livrare a software-ului (dezvoltatori, testeri, ingineri DevOps, arhitecți, proprietari de produse).

 7 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite