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 Durata 21 ore

Struttura del corso

Introduzione al Vibe Coding

  • Definizione e storia del vibe coding
  • La filosofia della collaborazione "prompt-to-code"
  • Come il coding con IA si differenzia dallo sviluppo tradizionale

Grandi Modelli Linguistici nel Coding

  • Panoramica degli LLM per sviluppatori: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
  • Confronto tra coder AI open-source e proprietari
  • Distribuzione degli LLM in locale o tramite API

Prompt Engineering per Sviluppatori

  • Creazione di prompt efficaci per generare e refactoring di codice
  • Gestione del contesto e dello stato della conversazione
  • Creazione di template di prompt riutilizzabili per attività di coding

Ambienti di Vibe Coding Pratici

  • Utilizzo di Replit per il coding collaborativo con IA
  • Integrazione di GitHub Copilot e Qwen Coder nelle IDE
  • Personalizzazione dei flussi di lavoro per la collaborazione di squadra

Qualità del Codice e Validazione nei Flussi di IA

  • Ricognizione e test del codice generato da LLM
  • Garantire coerenza, manutenibilità e sicurezza
  • Integrazione di strumenti di validazione del codice nel flusso di lavoro

Integrazione Aziendale e Governance

  • Scalabilità del vibe coding tra i team
  • Governance, etica e conformità dell'IA nella generazione di codice
  • Progettazione di framework organizzativi per lo sviluppo assistito da IA

Argomenti Avanzati: Estendere il Vibe Coding

  • Combinare più LLM per flussi di lavoro IA ibridi
  • Integrazione del vibe coding con l'automazione CI/CD
  • Tendenze future: ecosistemi di sviluppo multi-agente

Progetto di Team e Collaborazione

  • Progettazione di un progetto di coding assistito da IA nel mondo reale
  • Collaborare con sviluppatori umani e IA
  • Presentare i risultati e misurare i guadagni di produttività

Sintesi e Prossimi Passi

Requisiti

  • Una comprensione dei flussi di lavoro nello sviluppo software
  • Esperienza con Python, JavaScript o un altro linguaggio di programmazione moderno
  • Familiarità con i sistemi di controllo versione basati su Git

Pubblico

  • Ingegneri software che esplorano lo sviluppo assistito da IA
  • Responsabili tecnici che supervisionano l'adozione dell'IA nei flussi di coding
  • Team di sviluppo aziendale che cercano di integrare gli LLM nelle pipeline di produzione

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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