Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Vibe Coding
- Definiția și istoricul vibe coding-ului
- Filozofia colaborării „prompt-to-code”
- Cum diferă cod-ul AI de dezvoltarea tradițională
Modele de limbaj mari (LLMs) în cod
- Prezentare generală a LLM-urilor pentru dezvoltatori: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
- Comparație între coderele AI open-source și cele proprietare
- Implementarea LLM-urilor local sau prin API-uri
Prompt Engineering pentru dezvoltatori
- Utilizarea efectivă a prompt-urilor pentru generarea și refactoring-ul codului
- Gestionarea contextului și a stării conversației
- Criarea de templates reutilizabile de prompt pentru task-uri de cod
Medii hands-on de Vibe Coding
- Utilizarea Replit pentru cod colaborativ asistat de AI
- Integrarea GitHub Copilot și Qwen Coder în IDE-uri
- Personalizarea workflow-urilor pentru colaborarea în echipă
Calitatea și validarea codului în fluxurile AI
- Recurgerea și testarea codului generat de LLM-uri
- Asigurarea consistenței, manutenabilității și securității
- Integrarea instrumentelor de validare a codului în workflow
Integrare enterprise și governance
- Scalarea vibe coding-ului pe echipe
- Governance AI, etică și compliance în generarea de cod
- Conceperea framework-urilor organizaționale pentru dezvoltarea asistată de AI
Subiecte avansate: Extinderea Vibe Coding-ului
- Combinarea mai multor LLM-uri pentru fluxuri AI hibride
- Integrarea vibe coding-ului cu automatizarea CI/CD
- Tendințe viitoare: ecosisteme de dezvoltare multi-agent
Proiect de echipă și colaborare
- Conceperea unui proiect real de cod asistat de AI
- Colaborarea cu dezvoltatori umani și AI
- Prezentarea rezultatelor și măsurarea câștigurilor de productivitate
Sinteză și pași următori
Cerințe
- Înțelegerea fluxurilor de dezvoltare software
- Experiență cu Python, JavaScript sau alt limbaj de programare modern
- Familiaritate cu sistemele de control al versiunilor bazate pe Git
Public-țintă
- Ingineri software care explorează dezvoltarea asistată de AI
- Lead-uri de inginerie care supervisează adoptarea AI în workflow-urile de cod
- Echipe de dezvoltare enterprise care doresc să integreze LLM-uri în pipeline-urile de producție
21 Ore
Mărturii (1)
Am dobândit cunoștințe despre biblioteca Streamlit din Python și cu siguranță voi încerca să o folosesc pentru a îmbunătăți aplicațiile din echipa mea, care sunt realizate în R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curs - GitHub Copilot for Developers
Tradus de catre o masina