Programa do Curso
Compreendendo Código com LLMs
- Estratégias de prompting para explicação e análise de código
- Trabalhando com bases de código e projetos não familiares
- Analizando fluxo de controle, dependências e arquitetura
Refatoração de Código para Manutenabilidade
- Identificação de code smells, código morto e anti-patterns
- Reestruturação de funções e módulos para clareza
- Uso de LLMs para sugerir convenções de nomenclatura e melhorias de design
Melhoria de Desempenho e Confiabilidade
- Detecção de ineficiências e riscos de segurança com assistência de IA
- Sugestão de algoritmos ou bibliotecas mais eficientes
- Refatoração de operações de I/O, consultas a banco de dados e chamadas de API
Automação da Documentação de Código
- Geração de comentários e resumos em nível de função/método
- Escrita e atualização de ficheiros README a partir de bases de código
- Criação de docs Swagger/OpenAPI com suporte de LLM
Integração com Ferramentas
- Uso de extensões do VS Code e Copilot Labs para documentação
- Incorporação de GPT ou Claude em hooks de pré-commit no Git
- Integração em pipelines CI para documentação e linting
Trabalho com Bases de Código Legadas e Multilíngues
- Engenharia reversa de sistemas mais antigos ou não documentados
- Refatoração entre linguagens (ex.: de Python para TypeScript)
- Estudos de caso e demonstrações de programação em par com IA
Ética, Garantia de Qualidade e Revisão
- Validação de mudanças geradas por IA e evitação de alucinações
- Boas práticas de revisão por pares ao usar LLMs
- Garantia de reprodutibilidade e conformidade com padrões de codificação
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com linguagens de programação como Python, Java ou JavaScript
- Familiaridade com arquitetura de software e processos de revisão de código
- Compreensão básica de como funcionam os modelos de linguagem grandes
Público-Alvo
- Engenheiros de backend
- Equipes DevOps
- Desenvolvedores seniores e líderes técnicos
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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Testemunhos de Clientes (1)
Agora tenho conhecimento sobre a biblioteca Streamlit em Python e, com certeza, vou tentar usá-la para melhorar os aplicativos da minha equipe que são desenvolvidos no R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Máquina Traduzida