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.
Schița de curs
Modulul 1: Context, Scurtă și Provocări de Livrare
- Autocompletare vs execuție autonomă în mai mulți pași
- Concepte greșite tipice despre AI în livrarea software-ului
- De ce prompturile mai bune nu sunt suficiente
- Identificarea instrumentelor, punctelor de durere și obiectivelor participanților
- Alegerea modelului de operare AI potrivit pentru echipele de inginerie
Modulul 2: Ingestarea Specificațiilor și Descompunerea Structurată
- Construirea unui inventar structural al documentelor părților interesate
- Tehnici de extragere a cerințelor
- Strategii de fragmentare: structurală, semantică, fereastră glisantă
- Păstrarea dependențelor și a referințelor încrucișate
- Lucrul cu tabele, diagrame, fluxuri de lucru și intrări mixte
- Gestionarea eficientă a ferestrelor de context
Modulul 3: Limitele Judecății Umane
- Unde deciziile umane rămân critice
- Identificarea dependențelor halucinate
- Detectarea constrângerilor fabricate și a logicii inverse
- Prevenirea valorilor implicite nesigure
- Cadre de validare pentru urmărire, consistență, completitudine
Modulul 4: De la Cerințe la Cod cu Instrumente Agentice
- Model de livrare bazat pe arhitectură
- Maparea componentelor și limitele serviciilor
- Contracte API ca ancore de livrare
- Reguli și constrângeri persistente în instrumentele AI
- Instrucțiuni de sarcini legate de cerințe
- Abordări de promptare minimă vs constrânsă
- Generarea backend și frontend bazată pe contracte
Modulul 5: Bucla de Iterație Agentică
- Spirala de autocorecție
- Cicluri de livrare iterativă controlată
- Revizuirea diferențelor și modificărilor de cod
- Detectarea extinderii scopului și a modificărilor neautorizate
- Gestionarea memoriei limitate de context
- Utilizarea istoricului de iterație pentru îmbunătățire continuă
Modulul 6: Impunerea Calității Codului
- Constrângeri de promptare pentru cazuri de margine
- Documente de reguli ca artefacte de guvernanță vii
- Porți automate cu linting și analiză statică
- Scanare de securitate în codul generat de AI
- Verificări de conformitate a dependențelor și arhitecturii
- Protocol de revizuire umană pentru rezultatele AI
Modulul 7: Bucle de Feedback și Îmbunătățire Continuă
- Integrarea eșecurilor structurate în fluxurile de lucru AI
- Iterații limitate și criterii de oprire
- Înregistrarea ciclurilor și rezultatelor
- Îmbunătățirea documentelor de reguli în timp
- Construirea de inteligențe de inginerie reutilizabile
Modulul 8: Anti-Patternuri de Securitate în Livrarea AI
- Riscuri comune de securitate în codul generat
- Anexe cu reguli de securitate specifice tehnologiei
- Scanare de securitate pre-comitere
- Controale SDLC securizate pentru dezvoltarea asistată de AI
- Responsabilitate umană în livrarea securizată
Modulul 9: Testare Ancorată în Specificații
- Generarea specificațiilor de testare din cerințe
- Proiectarea testelor în limbajul domeniului
- Generarea sigură a implementărilor de teste
- Concepte de testare prin mutație
- Validarea acoperirii specificațiilor
- Revizuirea puterii aserțiunilor
- Modele de întrebări de diagnostic
Modulul 10: Menținerea Sistemului
- Artefacte vii: contracte, hărți, reguli, specificații de testare
- Evoluția constrângerilor în timp
- Guvernanța AI pentru mentenanța pe termen lung
- Prevenirea datoriei tehnice folosind controale AI
- Model de operare pentru echipe de inginerie AI durabile
Cerințe
Participanții ar trebui să aibă:
- Experiență în proiecte de dezvoltare software
- Înțelegerea fundamentelor arhitecturii aplicațiilor
- Familiaritate cu API-uri, sisteme backend/frontend sau livrare full-stack
- Cunoștințe de bază despre livrarea Agile sau iterativă a software-ului
- Conștientizarea conceptelor de testare a software-ului
- Expunerea la instrumente de codificare AI este utilă, dar nu obligatorie
- Potrivit pentru profesioniști tehnici de nivel mediu până la senior
14 Ore