Intrati in legatura

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

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite