软件开发中的提示工程 培训

本中国高级培训课程涵盖GitHub Copilot与AI在企业基础设施中的应用。课程旨在帮助管理者运用AI工具优化项目管理、简化工作流程，并增强决策能力，重点关注大规模项目需求。

本讲师引导的中国课程帮助高级开发人员掌握Cursor中的提示词工程、模型微调和自定义工具开发。参与者将设计精准的AI行为，集成内部知识库，并为企业工作流构建安全、领域适配的扩展。

本次由讲师主导的中国（线上或线下）培训面向高级参与者，旨在帮助他们为团队项目定制GitHub Copilot，利用其高级功能，并将其无缝集成到CI/CD管道中，以增强协作和生产力。

培训结束后，参与者将能够：

• 根据特定项目需求和团队工作流程定制GitHub Copilot。
• 利用Copilot的高级功能处理复杂的编码任务。
• 将GitHub Copilot集成到CI/CD管道和协作环境中。
• 使用AI工具优化团队协作。
• 有效管理和排查Copilot的设置和权限。

本次由讲师指导的中国培训（线上或线下）面向希望使用 GitHub Copilot 代理模式自主构建功能、运行测试并管理更大编码任务的开发人员。

培训结束后，参与者将能够激活代理模式，在代理循环中规划和迭代，执行终端命令，并实施企业治理。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级软件开发者，旨在通过使用 Cursor 进行 AI 辅助编码，提升生产力与代码质量。

培训结束后，参与者将能够：

• 安装并配置 Cursor，用于 AI 辅助软件开发。
• 将 Cursor 与 Git 仓库及开发工作流集成。
• 使用自然语言生成、调试和优化代码。
• 利用 AI 能力进行重构、文档编写和测试。

本中国讲师主导培训介绍了 Cursor，这是一款能够加速数据与机器学习工作流的 AI 驱动环境。参与者将通过实用练习学习如何简化笔记本开发、ETL 管道和模型操作，从而提升生产力和操作一致性。

本中国讲师主导的培训帮助开发者采纳Cursor，一款通过智能补全和上下文编辑提升生产力的AI驱动编辑器。学员将掌握重构、安全审查AI建议以及团队协作等实操技能，以优化工作流程。

在中国进行的此项讲师主导的实时培训，可帮助团队集成Cursor，从而简化协作和代码审查。学员将学习如何管理工作区，自动化AI辅助的PR，执行治理策略，并将Cursor连接到CI/CD管道以确保质量一致性。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向初学者到中级开发者，旨在帮助他们学习如何在现代开发工作流程中有效利用GitHub Copilot的功能。

本课程为讲师指导的实时培训（线上或线下），面向中级到高级参与者，旨在优化团队工作流、增强协作编程实践，并有效管理多开发者环境中的 Copilot 使用。

培训结束后，参与者将能够：

• 为团队环境设置 GitHub Copilot。
• 利用 Copilot 增强协作编程实践。
• 使用 Copilot 的功能优化团队工作流。
• 管理 Copilot 在多开发者项目中的集成。
• 在团队中保持一致的代码质量和标准。
• 利用 Copilot 的高级功能满足团队特定需求。
• 将 Copilot 与其他协作工具结合以提高效率。

本课程为讲师指导的培训（中国 线上或线下），面向希望借助Tabnine提高编码效率的初级开发者。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 在首选的IDE中安装和设置Tabnine。
• 利用Tabnine的自动完成功能加快编码速度。
• 自定义Tabnine的设置以获得最佳帮助。
• 了解Tabnine的AI如何从他们的代码中学习以提供更好的建议。

本课程为讲师指导的中国（线下或线上）培训，面向希望掌握 Tabnine 高级功能的高级开发者和团队负责人。

在本课程结束时，参与者将能够：

• 在复杂软件项目中实施 Tabnine。
• 为特定用例自定义和训练 Tabnine 的 AI 模型。
• 将 Tabnine 集成到团队工作流程和开发管道中。
• 利用 Tabnine 的洞察力提升代码质量并加速开发周期。

本次由讲师指导的培训在中国（线上或线下）面向从新手到专家的开发者，旨在帮助他们利用Tabnine进行AI代码生成。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解AI驱动的代码生成基础知识。
• 在开发环境中安装和配置Tabnine。
• 使用Tabnine进行高效的代码补全和错误纠正。
• 使用Tabnine创建和训练自定义AI模型以完成特定任务。

本课程由讲师主导，提供在 中国 的线上或线下培训，适合中级 Python 开发者和数据科学家，旨在通过 Tabnine 提升他们的工作效率。

培训结束后，参与者将能够：

• 在 Python 开发环境中安装和配置 Tabnine。
• 使用 Tabnine 的自动补全功能更高效地编写 Python 代码。
• 根据编码风格和项目需求自定义 Tabnine 的行为。
• 了解 Tabnine 的 AI 模型如何专门处理 Python 代码。