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Struttura del corso
Introduzione a Devstral e ai Coding Agent
- Panoramica dell'architettura di Devstral
- Concept di AI agentica nell'ingegneria del software
- Casi d'uso per i coding agent
Configurazione dell'Ambiente di Sviluppo
- Installazione e configurazione di Devstral
- Integrazione con flussi di lavoro Python e Git
- Supporto IDE con Visual Studio Code
Progettazione dei Coding Agent
- Definizione dei ruoli e delle capacità degli agenti
- Progettazione del workflow per la navigazione e il refactoring del codice
- Gestione degli errori e strategie di rollback
Integrazione di Strumenti e API
- Connessione degli agenti con gli strumenti per sviluppatori
- Integrazione di API per servizi esterni
- Pattern di automazione con i coding agent
Workflow Agentici in Pratica
- Esplorazione del codice e generazione della documentazione
- Assistenza per il refactoring automatico e i test
- Coding collaborativo con gli agenti
Sicurezza e Migliori Pratiche
- Ambienti di esecuzione sicuri
- Controlli di accesso e permessi
- Monitoraggio e registrazione delle azioni degli agenti
Scalabilità e Manutenzione dei Coding Agent
- Deployment degli agenti tra team e progetti
- Manutenzione e aggiornamento dei workflow degli agenti
- Miglioramento continuo con cicli di feedback
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Solida conoscenza di Python
- Esperienza con i flussi di lavoro dello sviluppo software
- Familiarità con le API e l'integrazione del codice
Pubblico
- Ingegneri ML
- Team di strumenti per sviluppatori
- SRE che lavorano sull'esperienza dello sviluppatore
14 ore
Recensioni (1)
Ho acquisito una conoscenza riguardante la libreria Streamlit di Python e sicuramente cercherò di utilizzarla per migliorare le applicazioni del mio team, che sono sviluppate con R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Corso - GitHub Copilot for Developers
Traduzione automatica