Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Fått koden med LLM-er
- Strategier for prompt for kodeforklaringer og gjennomgang
- Arbeide med ukjente kodebasere og prosjekter
- Analyse av kontrollslynge, avhengigheter og arkitektur
Refaktorisering av kode for vedlikeholdbarhet
- Identifisering av kodeluft, død kode og antipaterner
- Omgjøre funksjoner og moduler for klarhet
- Bruke LLM-er for å foreslå navngivningskonvensjoner og designforbedringer
Forbedring av ytelse og pålitelighet
- Oppdage ineffektivitet og sikkerhetsrisikoer med AI-hjelp
- Foreslå mer effektive algoritmer eller biblioteker
- Refaktorisering av I/O-operasjoner, databaseforespørsler og API-oppkall
Automatisering av kodedokumentasjon
- Generere funksjons-/metodenivå-kommentarer og oppsummeringer
- Skrive og oppdatere README-filer fra kodebasere
- Lage Swagger/OpenAPI-dokumentasjon med LLM-støtte
Integrasjon med verktøykeden
- Bruke VS Code-utvidelser og Copilot Labs for dokumentasjon
- Inkorporere GPT eller Claude i Git pre-commit-hooks
- Integrasjon med CI-pipeline for dokumentasjon og linting
Arbeide med arvelige og flerspråklige kodebasere
- Reverse-engineering av eldre eller udokumenterte systemer
- Krysstspråklig refaktorisering (f.eks. fra Python til TypeScript)
- Case studies og AI-paarprogrammeringsdemonstrasjoner
Etiikk, kvalitetssikring og gjennomgang
- Validering av AI-genererte endringer og unngåing av hallusinasjoner
- Best practice for kollegagjennomgang ved bruk av LLM-er
- Sikre reproduserbarhet og samsvar med kodingstandarder
Oppsummering og neste steg
Krav
- Erfaring med programmeringsspråk som Python, Java eller JavaScript
- Kjennskap til programvarearkitektur og kodenåvurderingsprosesser
- Grunnleggende forståelse av hvordan store språkmotorer fungerer
Målgruppe
- Backend-ingeniører
- DevOps-team
- Seniorutviklere og tekniske ledere
14 Timer
Referanser (1)
At jeg har skaffet kunnskap om Streamlit-biblioteket fra Python, og jeg vil sikkert prøve å bruke det for å forbedre applikasjonene i min gruppe som er laget i R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maskinoversatt