Struttura del corso
Introduzione a Graphite e ai Moderni Flussi di Lavoro per la Revisione del Codice
- Panoramica dell'architettura di Graphite e delle sue funzionalità chiave
- Comprensione delle pull request sovrapposte e della gestione del flusso di lavoro automatizzato
- Configurazione di Graphite con GitHub per progetti basati su team
Installazione e Configurazione di Graphite
- Distribuzione di Graphite in ambienti di sviluppo
- Connessione dei repository e gestione delle autorizzazioni
- Configurazione di code di merge, caselle di pull request (PR) e politiche di revisione del codice
Ottimizzazione dei Flussi di Lavoro delle Pull Request
- Implementazione di pull request sovrapposte e tracciamento delle dipendenze
- Riduzione dei conflitti di merge e aumento della velocità di revisione
- Gestione di grandi basi di codice con il sistema di revisione di Graphite
Revisione del Codice Assistita dall'AI e Miglioramento della Produttività
- Utilizzo dell'assistente di revisione del codice basato sull'AI di Graphite
- Integrazione di LLM open source come Deepseek, Qwen e Mistral Small per insights sul codice
- Creazione di suggerimenti automatizzati e applicazione di standard di qualità
Integrazione di Graphite con le Catene Strumenti DevOps
- Collegamento di Graphite con pipeline CI/CD
- Integrazione con GitHub Actions, Jenkins e altri strumenti di automazione
- Garanzia di conformità e tracciabilità nei flussi di lavoro aziendali
Analitiche, Metriche e Reporting
- Utilizzo dei dashboard di Graphite per il monitoraggio delle prestazioni del team
- Identificazione di collo di bottiglia ed inefficienze
- Creazione di report e visualizzazioni personalizzate
Scalabilità di Graphite in Ambienti Aziendali
- Configurazione multi-team e strategie di governance
- Migliori pratiche per il rollout su larga scala
- Considerazioni sulla sicurezza, conservazione dei dati e conformità
Workshop Pratico: Implementazione End-to-End
- Configurazione di un flusso di lavoro completo di Graphite per l'azienda
- Integrazione di pipeline di revisione basate sull'AI
- Analisi delle prestazioni del team e pianificazione dell' Improvement
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Comprensione dei flussi di lavoro basati su Git
- Esperienza con lo sviluppo software e i sistemi di controllo delle versioni
- Familiarità con la revisione del codice e i concetti CI/CD
Audience
- Responsabili di ingegneria e manager dello sviluppo software
- Team DevOps e ingegneria della piattaforma
- Sviluppatori senior e architetti tecnici
Recensioni (2)
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
Istruttore capace di regolare il livello del corso durante la formazione per adattarlo al nostro livello di comprensione dell'argomento, in modo da acquisire una conoscenza più utile che ci aiuterà ulteriormente a sfruttare gli strumenti nel nostro lavoro quotidiano.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Corso - Intermediate GitHub Copilot
Traduzione automatica