Struttura del corso
Introduzione al Vibe Coding
- Definizione e storia del vibe coding
- Filosofia della collaborazione “prompt-to-code”
- Come lo sviluppo assistito da AI differisce dallo sviluppo tradizionale
Modelli Linguistici Grandi (LLM) nella Codifica
- Panoramica dei LLM per gli sviluppatori: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
- Confronto tra AI coder open-source e proprietari
- Distribuzione di LLM localmente o tramite API
Ingegneria dei Prompt per gli Sviluppatori
- Prompts efficaci per la generazione e il rifattoring del codice
- Gestione del contesto e dello stato della conversazione
- Creazione di template di prompt riutilizzabili per le attività di codifica
Ambienti di Vibe Coding Pratici
- Utilizzo di Replit per la codifica AI collaborativa
- Integrazione di GitHub Copilot e Qwen Coder negli IDE
- Personalizzazione dei flussi di lavoro per la collaborazione del team
Qualità e Validazione del Codice nei Flussi di Lavoro AI
- Revisione e test del codice generato da LLM
- Garanzia di coerenza, manutenibilità e sicurezza
- Integrazione di strumenti di validazione del codice nel flusso di lavoro
Integrazione Aziendale e Governance
- Scalabilità del vibe coding in tutto il team
- Governance, etica e conformità dell'AI nella generazione di codice
- Progettazione di framework organizzativi per lo sviluppo assistito da AI
Argomenti Avanzati: Estensione del Vibe Coding
- Combinazione di più LLM per flussi di lavoro AI ibridi
- Integrazione del vibe coding con l'automazione CI/CD
- Tendenze future: ecosistemi di sviluppo multi-agenti
Progetto di Team e Collaborazione
- Progettazione di un progetto reale di codifica assistita da AI
- Collaborazione con sviluppatori umani e AI
- Presentazione dei risultati e misurazione del miglioramento della produttività
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Comprensione dei flussi di lavoro di sviluppo software
- Esperienza con Python, JavaScript o un altro linguaggio di programmazione moderno
- Familiarità con i sistemi di controllo delle versioni basati su Git
Pubblico di Riferimento
- Ingegneri software che esplorano lo sviluppo assistito da AI
- Responsabili ingegneria che supervisionano l'adozione di AI nei flussi di lavoro di codifica
- Team di sviluppo aziendali che cercano di integrare LLM nelle pipeline di produzione
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