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
Introducere în Vibe Coding
- Definiție și istoricul vibe coding
- Filosofia colaborării “prompt-to-code”
- Cum diferă codarea asistată de IA de dezvoltarea tradițională
Modele Lingvistice Mari în Codare
- Prezentare generală a LLM-urilor pentru dezvoltatori: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
- Compararea modelelor open-source vs. proprietare pentru codare
- Implementarea LLM-urilor local sau prin API-uri
Prompt Engineering pentru Dezvoltatori
- Crearea de prompturi eficiente pentru generarea și refactorizarea codului
- Gestionarea contextului și a stării conversației
- Crearea de șabloane reutilizabile de prompturi pentru sarcini de codare
Medii Practice de Vibe Coding
- Utilizarea Replit pentru codare colaborativă asistată de IA
- Integrarea GitHub Copilot și Qwen Coder în IDE-uri
- Personalizarea fluxurilor de lucru pentru colaborarea în echipă
Calitatea și Validarea Codului în Fluxurile de Lucru cu IA
- Revizuirea și testarea codului generat de LLM
- Asigurarea consistenței, întreținerii și securității codului
- Integrarea instrumentelor de validare a codului în fluxul de lucru
Integrarea în Întreprinderi și Guvernanță
- Scalarea vibe coding în echipe
- Guvernanța IA, etica și conformitatea în generarea de cod
- Proiectarea cadrelor organizaționale pentru dezvoltarea asistată de IA
Subiecte Avansate: Extinderea Vibe Coding
- Combinarea mai multor LLM-uri pentru fluxuri de lucru hibride cu IA
- Integrarea vibe coding cu automatizarea CI/CD
- Tendințe viitoare: ecosisteme de dezvoltare multi-agent
Proiect de Echipa și Colaborare
- Proiectarea unui proiect real de codare asistată de IA
- Colaborarea între dezvoltatori umani și AI
- Prezentarea rezultatelor și măsurarea câștigurilor de productivitate
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea fluxurilor de lucru în dezvoltarea de software
- Experiență cu Python, JavaScript sau un alt limbaj de programare modern
- Familiaritate cu sistemele de control al versiunilor bazate pe Git
Publicul Țintă
- Ingineri de software care explorează dezvoltarea asistată de IA
- Lideri tehnici care supraveghează adoptarea IA în fluxurile de codare
- Echipe de dezvoltare din întreprinderi care doresc să integreze LLM-uri în pipele de producție
21 Ore
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