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 bazată pe IA de dezvoltarea tradițională
Modele Lingvistice de Mari Dimensiuni în Codare
- Prezentare generală a LLM-urilor pentru dezvoltatori: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
- Compararea modelelor open-source vs. proprietare de codare bazate pe IA
- 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 bazată pe IA
- Integrarea GitHub Copilot și Qwen Coder în IDE-uri
- Personalizarea fluxurilor de lucru pentru colaborarea în echipă
Calitatea Codului și Validarea în Fluxurile de Lucru Bazate pe IA
- Revizuirea și testarea codului generat de LLM
- Asigurarea consistenței, mentenanței și securității
- Integrarea instrumentelor de validare a codului în fluxul de lucru
Integrarea în Întreprindere și Guvernanță
- Scalarea vibe coding în echipe
- Guvernanța, etica și conformitatea IA 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 bazate pe 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 cu dezvoltatori umani și AI
- Prezentarea rezultatelor și măsurarea câștigurilor de productivitate
Rezumat și Următorii Pași
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 pipeline-urile de producție
21 Ore
Mărturii (1)
Cunoașterea prelectorului în utilizarea avansată a copilotului și sesiunea practică suficientă și eficientă
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curs - Intermediate GitHub Copilot
Tradus de catre o masina