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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
Recensioni (1)
Conoscenza del docente sull'uso avanzato di Copilot & Sessione pratica sufficiente ed efficace
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Corso - Intermediate GitHub Copilot
Traduzione automatica