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Durata 21 ore
Struttura del corso
Introduzione a Graphite e ai flussi di lavoro moderni per la revisione del codice
- Panoramica sull'architettura di Graphite e sulle sue principali funzionalità
- Comprensione dei pull request impilati e dell'automazione dei flussi di lavoro
- Configurazione di Graphite con GitHub per progetti basati su team
Installazione e configurazione di Graphite
- Distribuzione di Graphite negli ambienti di sviluppo
- Connessione dei repository e gestione delle autorizzazioni
- Configurazione delle code di merge, delle cassette post dei PR e delle politiche di revisione del codice
Ottimizzazione dei flussi di lavoro dei pull request
- Implementazione di PR impilati e tracciamento delle dipendenze
- Riduzione dei conflitti di merge e aumento della velocità di revisione
- Gestione di grandi codebase con il sistema di revisione di Graphite
Revisione del codice basata sull'IA e miglioramento della produttività
- Utilizzo dell'assistente per la revisione del codice basata sull'IA di Graphite
- Integrazione di LLM open source come Deepseek, Qwen e Mistral Small per approfondimenti sul codice
- Creazione di suggerimenti automatici e applicazione di standard qualitativi
Integrazione di Graphite con le toolchain DevOps
- Collegamento di Graphite con le pipeline CI/CD
- Integrazione con GitHub Actions, Jenkins e altri strumenti di automazione
- Garanzia di conformità e tracciabilità nei flussi di lavoro aziendali
Analisi, metriche e reportistica
- Utilizzo delle dashboard di Graphite per il monitoraggio delle prestazioni del team
- Identificazione dei colli di bottiglia e delle inefficienze
- Creazione di report personalizzati e visualizzazioni dati
Scalabilità di Graphite negli ambienti aziendali
- Configurazione multi-team e strategie di governance
- Best practice per il rollout su larga scala
- Considerazioni su sicurezza, retention dei dati e conformità
Workshop pratico: Implementazione end-to-end
- Configurazione di un flusso di lavoro completo per Graphite aziendale
- Integrazione di pipeline di revisione basate sull'IA
- Conduzione dell'analisi delle prestazioni del team e della pianificazione del miglioramento
Sintesi e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza dei flussi di lavoro basati su Git
- Esperienza con lo sviluppo del software e i sistemi di controllo delle versioni
- Familiarità con i concetti di revisione del codice e CI/CD
Target
- Responsabili di ingegneria e manager dello sviluppo software
- Team DevOps e di ingegneria delle piattaforme
- Sviluppatori senior e architetti tecnici
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