Struttura del corso
Introduzione al Vibe Coding
- Definizione e contesto storico del Vibe Coding
- Filosofia della collaborazione “dal prompt al codice”
- Differenze tra sviluppo assistito dall’IA e approccio tradizionale
I modelli linguistici di grandi dimensioni nello sviluppo software
- Panoramica sui modelli linguistici destinati agli sviluppatori: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
- Confronto tra modelli open source e soluzioni proprietarie per la codifica AI
- Modalità di implementazione locale o tramite API dei modelli linguistici
Ingegneria dei prompt applicata agli sviluppatori
- Tecniche efficaci di creazione di prompt per la generazione e la rifattorizzazione del codice
- Gestione del contesto e mantenimento dello stato della conversazione con l’IA
- Realizzazione di template riutilizzabili per i prompt in attività di programmazione
Ambienti operativi pratici per il Vibe Coding
- Utilizzo di Replit per la collaborazione con assistenti AI nella scrittura del codice
- Integrazione di GitHub Copilot e Qwen Coder negli ambienti di sviluppo integrati
- Personalizzazione dei flussi di lavoro per favorire la collaborazione di squadra
Qualità e validazione del codice in contesti AI-driven
- Analisi critica e test del codice generato dai modelli linguistici
- Garanzia di coerenza, manutenibilità e sicurezza nel codice prodotto
- Integrazione di strumenti di validazione automatica all’interno dei processi di sviluppo
Integrazione aziendale e governance dei flussi Vibe Coding
- Implementazione su larga scala di pratiche di Vibe Coding all’interno delle organizzazioni
- Aspetti etici, normativi e di governance nell’utilizzo dell’IA per la generazione del codice
- Progettazione di strutture organizzative adatte all’adozione diffusa dello sviluppo assistito dall’IA
Argomenti avanzati: prospettive future del Vibe Coding
- Sfruttamento di più modelli linguistici per creare flussi di lavoro ibridi guidati dall’IA
- Integrazione del Vibe Coding nei sistemi automatizzati CI/CD
- Tendenze emergenti: ecosistemi di sviluppo basati su più agenti autonomi
Progetto collettivo e collaborazione operativa
- Concezione di un progetto reale basato sull’assistenza AI nella programmazione
- Lavoro congiunto tra sviluppatori umani e modelli linguistici artificiali
- Presentazione dei risultati ottenuti e misurazione dei miglioramenti di produttività
Riassunto conclusivo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza dei flussi di lavoro nello sviluppo software
- Esperienza nell’utilizzo di Python, JavaScript o un altro linguaggio di programmazione moderno
- Familiarità con i sistemi di controllo versione basati su Git
Destinatari del corso
- Ingegneri software interessati all’utilizzo dell’IA nello sviluppo
- Responsabili tecnici che sovrintendono all’adozione di strumenti IA nei processi di codifica
- Team di sviluppo aziendali desiderosi di integrare i modelli linguistici nei propri flussi operativi
Recensioni (1)
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