Struttura del corso

Capire il Codice con LLMs

  • Strategie di prompt per la spiegazione e l'analisi del codice
  • Lavorare su codebase sconosciute e progetti
  • Analizzare il flusso di controllo, le dipendenze ed l'architettura

Rifattorizzazione del Codice per la Manutenibilità

  • Identificare code smells, codice morto e anti-patterns
  • Ristrutturare funzioni e moduli per maggiore chiarezza
  • Usare LLMs per suggerire convenzioni di denominazione e miglioramenti progettuali

Migliorare Prestazioni e Affidabilità

  • Rilevare inefficienze e rischi di sicurezza con l'aiuto dell'IA
  • Suggerire algoritmi o librerie più efficienti
  • Rifattorizzare operazioni I/O, query del database e chiamate API

Automatizzazione del Codice Documentation

  • Generare commenti e riassunti a livello di funzione/metodo
  • Scrivere e aggiornare i file README dai codebase
  • Criare documentazioni Swagger/OpenAPI con supporto LLM

Integrazione con Toolchains

  • Usare estensioni VS Code e Copilot Labs per la documentazione
  • Incorporare GPT o Claude nei hook pre-commit di Git
  • Integrare i pipeline CI per la documentazione e l'addestramento

Lavorare su Codebase Legacy e Multi-Lingua

  • Ingegneria inversa di sistemi più vecchi o non documentati
  • Rifattorizzazione cross-linguistica (es., da Python a TypeScript)
  • Studi di caso e dimostrazioni di programmazione pair-AI

Etica, Garanzia della Qualità e Revisione

  • Validare i cambiamenti generati dall'IA ed evitare le "hallucinations"
  • Migliori prassi per la revisione peer quando si usano LLMs
  • Garantire riproducibilità e conformità con standard di codifica

Riepilogo e Passaggi Successivi

Requisiti

  • Esperienza con linguaggi di programmazione come Python, Java o JavaScript
  • Familiarità con l'architettura software e i processi di revisione del codice
  • Comprensione basilare di come funzionano i modelli a linguaggio vasto

Pubblico Obiettivo

  • Ingegneri backend
  • Team DevOps
  • Sviluppatori senior e lead tecnici
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

Corsi in Arrivo

Categorie relative