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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
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