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, Scurgeri și Provocări de Livrare
- Completare automată 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 critice 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, fluxograme și inputuri 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 inversate
- Prevenirea valorilor implicite nesigure
- Cadre de validare pentru urmărire, consistență, completitudine
Modulul 4: De la Cerințe la Cod cu Instrumente Agențiale
- Model de livrare bazat pe arhitectură
- Maparea componentelor și limitele serviciilor
- Contractele API ca ancoră de livrare
- Reguli și constrângeri persistente în instrumentele AI
- Instrucțiuni de sarcini legate de cerințe
- Abordări de promptare minimă vs promptare constrânsă
- Generarea contract-first a backendului și frontendului
Modulul 5: Bucla de Iterație Agențială
- Spirala de autocorecție
- Cicluri de livrare iterative controlate
- Revizuirea diferențelor și modificărilor de cod
- Detectarea extinderii domeniului și a modificărilor neautorizate
- Gestionarea memoriei limitate de context
- Utilizarea istoricului iterațiilor pentru îmbunătățire continuă
Modulul 6: Aplicarea Calității Codului
- Constrângeri de prompt pentru cazuri limită
- 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 inteligenței de inginerie reutilizabile
Modulul 8: Anti-Modele 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 sigure pentru dezvoltarea asistată de AI
- Responsabilitatea umană în livrarea sigură
Modulul 9: Testare Ancorată în Specificații
- Generarea specificațiilor de testare din cerințe
- Proiectarea testelor în limbaj de domeniu
- Generarea sigură a implementărilor de teste
- Concepte de testare prin mutație
- Validarea acoperirii specificațiilor
- Revizuirea forței afirmațiilor
- Modele de întrebări diagnostice
Modulul 10: Întreținerea Sistemului
- Artefacte vii: contracte, hărți, reguli, specificații de testare
- Evoluția constrângerilor în timp
- Guvernanța AI pentru menținerea 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
- Înțelegere a elementelor fundamentale ale arhitecturii aplicațiilor
- Cunoștințe despre API-uri, sisteme backend/frontend sau livrare full-stack
- Cunoștințe de bază despre livrarea Agile sau iterativă a software-ului
- Conștientizarea conceptelor de testare software
- Expunere la instrumente de codare AI este utilă, dar nu obligatorie
- Potrivit pentru profesioniști tehnici de nivel mediu sau senior
14 Ore