Contattataci

Struttura del corso

Comprensione del codice con LLM

  • Strategie di prompting per la spiegazione del codice e l'esecuzione guidata
  • Lavorare con codebase e progetti non familiari
  • Analisi del flusso di controllo, delle dipendenze e dell'architettura

Refactoring del codice per la manutenibilità

  • Identificazione di code smells, codice morto e anti-pattern
  • Ristrutturazione di funzioni e moduli per maggiore chiarezza
  • Uso degli LLM per suggerire convenzioni di denominazione e miglioramenti del design

Miglioramento delle prestazioni e dell'affidabilità

  • Rilevamento di inefficienze e rischi di sicurezza con l'assistenza dell'IA
  • Suggerimento di algoritmi o librerie più efficienti
  • Refactoring delle operazioni di I/O, delle query al database e delle chiamate API

Automazione della documentazione del codice

  • Generazione di commenti e riepiloghi a livello di funzione/metodo
  • Scrittura e aggiornamento dei file README dalle codebase
  • Creazione di documentazione Swagger/OpenAPI con supporto LLM

Integrazione con le toolchain

  • Utilizzo di estensioni VS Code e Copilot Labs per la documentazione
  • Incorporamento di GPT o Claude negli hook pre-commit di Git
  • Integrazione nei pipeline CI per documentazione e linting

Lavorare con codebase legacy e multi-linguaggio

  • Ingegnerizzazione inversa di sistemi più vecchi o privi di documentazione
  • Refactoring cross-linguaggio (es. da Python a TypeScript)
  • Casi di studio e demo di programmazione con pair-AI

Etica, controllo di qualità e revisione

  • Convalida delle modifiche generate dall'IA e prevenzione delle allucinazioni
  • Best practices per la revisione tra pari quando si utilizzano LLM
  • Garantire la riproducibilità e la conformità agli standard di codifica

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Esperienza con linguaggi di programmazione come Python, Java o JavaScript
  • Conoscenza dell'architettura software e dei processi di revisione del codice
  • Comprensione di base del funzionamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni

Pubblico destinatario

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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

Recensioni (1)

Corsi in Arrivo

Categorie relative