Schița de curs
Nivelul 1: Misterul Descoperirii – Secretele Cerințelor
Misiune: Folosiți LLM-uri (ChatGPT) pentru a extrage cerințe structurate din input vag.
Activități Cheie:
- Interpretați idei de produs sau cerințe de funcționalitate ambigue
-
Folosiți AI pentru a:
- Genera povești de utilizator și criterii de acceptare
- Sugera persoane și scenarii
-
Genera artefacte vizuale (de ex., diagrame simple cu Mermaid sau draw.io)
Rezultat: Backlog structurat de povești de utilizator + model de domeniu inițial/vizualizări
Nivelul 2: Forja Proiectării – Sulita Arhitectului
Misiune: Folosiți AI pentru a crea și valida planuri de arhitectură.
Activități Cheie:
-
Folosiți AI pentru a:
- Propune stiluri arhitecturale (monolit, microservicii, serverless)
- Genera diagrame de componente și interacțiuni de nivel înalt
- Scaffold structuri de clase/module
-
Provocați alegerile celorlalți prin recenzii de proiectare între colegi
Rezultat: Arhitectură validată + schelet de cod
Nivelul 3: Arena Codului – Mănușa Codexului
Misiune: Folosiți copiloții AI pentru a implementa funcționalități și a îmbunătăți codul.
Activități Cheie:
- Folosiți GitHub Copilot sau ChatGPT pentru a implementa funcționalități
-
Refactorizați codul generat de AI pentru:
- Performanță
- Securitate
- Mentenanță
-
Introduceți „mirosuri de cod” și organizați provocări de curățare între colegi
Rezultat: Bază de cod funcțională, refactorizată, generată de AI
Nivelul 4: Mlaștina Bug-urilor – Testează Întunericul
Misiune: Generați și îmbunătățiți teste cu AI, apoi găsiți bug-uri în codul altora.
Activități Cheie:
-
Folosiți AI pentru a genera:
- Teste unitare
- Teste de integrare
- Simulări de cazuri limită
-
Schimbați codul cu bug-uri cu o altă echipă pentru depanare asistată de AI
Rezultat: Suită de teste + raport de bug-uri + remedieri de bug-uri
Nivelul 5: Porțile Pipeline-ului – Poarta Automatonului
Misiune: Configurați pipeline-uri CI/CD inteligente cu asistență AI.
Activități Cheie:
-
Folosiți AI pentru a:
- Defini fluxuri de lucru (de ex., GitHub Actions)
- Automatiza pașii de build, testare și implementare
-
Sugera politici de detectare a anomalii/reîntoarcere
Rezultat: Script sau flux de pipeline CI/CD funcțional, asistat de AI
Nivelul 6: Cetatea Monitorizării – Turnul de Veghe al Jurnalelor
Misiune: Analizați jurnale și folosiți ML pentru a detecta anomalii și a simula recuperarea.
Activități Cheie:
- Analizați jurnale pre-populate sau generate
-
Folosiți AI pentru a:
- Identifica anomalii sau tendințe de eroare
- Sugera răspunsuri automate (de ex., scripturi de auto-reparare, alerte)
-
Crea panouri de control sau rezumate vizuale
Rezultat: Plan de monitorizare sau mecanism de alertă inteligentă simulat
Nivelul Final: Arena Eroului – Construiți SDLC-ul Ultimate Asistat de AI
Misiune: Echipele aplică tot ce au învățat pentru a construi un ciclu SDLC funcțional pentru un mini-proiect.
Activități Cheie:
- Selectați un mini-proiect de echipă (de ex., urmăritor de bug-uri, chatbot, microserviciu)
-
Aplicați AI în fiecare fază SDLC:
- Cerințe, Proiectare, Cod, Testare, Implementare, Monitorizare
- Prezentați rezultatele într-un scurt demo de echipă
Votare între colegi sau judecare pentru cel mai eficient pipeline asistat de AI
Rezultat: Implementare SDLC îmbunătățită de AI de la un capăt la altul + prezentare de echipă
La finalul acestui atelier, participanții vor putea:
- Aplica instrumente de AI generativă pentru a extrage și structura cerințe de software
- Genera diagrame arhitecturale și valida alegeri de proiectare folosind AI
- Folosi copiloții AI pentru a implementa și refactoriza cod de calitate producție
- Automatiza generarea de teste și efectua depanare asistată de AI
- Proiecta pipeline-uri CI/CD inteligente care detectează și reacționează la anomalii
- Analiza jurnale cu instrumente AI/ML pentru a identifica riscuri și a simula auto-repararea
- Demonstra un SDLC complet îmbunătățit de AI printr-un mini-proiect de echipă
Cerințe
Publicul țintă: Dezvoltatori de software, testeri, arhitecți, ingineri DevOps, product owneri
Participanții ar trebui să aibă:
- O înțelegere funcțională a Ciclului de Dezvoltare a Software-ului (SDLC)
- Experiență practică în cel puțin un limbaj de programare (de ex., Python, Java, JavaScript, C#, etc.)
-
Familiaritate cu:
- Scrierea și citirea poveștilor de utilizator sau a cerințelor
- Principii de bază ale proiectării software
- Controlul versiunilor (de ex., Git)
- Scrierea și executarea testelor unitare
- Executarea sau interpretarea pipeline-urilor CI/CD
Acesta este un atelier de nivel intermediar-avansat. Este ideal pentru profesioniști care fac deja parte din echipe de livrare a software-ului (dezvoltatori, testeri, ingineri DevOps, arhitecți, product owneri).
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
