Grazie per aver inviato la tua richiesta! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.
Grazie per aver inviato il tuo prenotazione! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.
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
21 ore
Recensioni (1)
Conoscenza dell'istruttore nell'uso avanzato del copilota & Sessione pratica sufficiente ed efficace
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Corso - Intermediate GitHub Copilot
Traduzione automatica