План на курса
Уровен 1: Освояването на изискванията – Тайните на изискванията
Мисия: Използване на LLMs (ChatGPT) за изваждане на структурирани изисквания от разплескан вход.
Основни дейности:
- Интерпретиране на неясни продуктни идеи или заявки за функции
-
Използване на AI за:
- Генериране на потребителски истории и критерии за приемане
- Предлагане на персонажи и сценарии
-
Генериране на визуални артефакти (например, прости диаграми с Mermaid или draw.io)
Резултат: Структуриран беклод от потребителски истории + начален домейн модел/визуализации
Уровен 2: Архитектурната кузница – Свитък на архитекта
Мисия: Използване на AI за създаване и валидация на архитектурни планове.
Основни дейности:
-
Използване на AI за:
- Предлагане на архитектурен стил (монолит, микросервъри, безсървърен)
- Генериране на високоуровневи компонентни и взаимодействия диаграми
- Скафолдинг на структурите на класовете/модулите
-
Предизвикаване на изборите едно на друго чрез съревнования по дизайни на проекти
Резултат: Валидирана архитектура + кодова скелетна структура
Уровен 3: Арена на кода – Големият изпълнител
Мисия: Използване на AI помощници за имплементацията на функции и подобряването на кода.
Основни дейности:
- Използване на GitHub Copilot или ChatGPT за имплементацията на функционалност
-
Рефакториране на AI-генерирания код за:
- Ефективност
- Безопасност
- Поддържаност
-
Вкарване на „кодови миризи“ и извършване на съревнования за чистен код
Резултат: Функционален, рефакториран, AI-генерирани база от код
Уровен 4: Бъговият трясник – Тестване в тъмнината
Мисия: Генериране и подобряване на тестове с AI, след което откриване на бъгове в кода на другите.
Основни дейности:
-
Използване на AI за генериране:
- Юнит тестове
- Интеграционни тестове
- Симулации на крайни случаи
-
Размена на бъгове в код с друг отбор за AI-помощно тестирание
Резултат: Тестна система + доклад за бъгове + фикси на бъгове
Уровен 5: Порталите на пайплайните – Вратата на автоматизацията
Мисия: Настройване на умни CI/CD пайлайни с AI подкрепа.
Основни дейности:
-
Използване на AI за:
- Дефиниране на работни процеси (например, GitHub Actions)
- Автоматизация на стъпките за създаване, тестване и пускане
-
Предлагане на политики за разпознаване на аномалии/връщане назад
Резултат: AI-помощен, работещ CI/CD пайлайн сценарий или поток
Уровен 6: Цитаделата на мониторинга – Бърмалникът на логовете
Мисия: Анализиране на логовете и използване на ML за разпознаване на аномалии и симулиране на възстановяване.
Основни дейности:
- Анализиране на предварително попълнени или генерирани логове
-
Използване на AI за:
- Разпознаване на аномалии или тенденции в грешките
- Предлагане на автоматизирани отговори (например, скриптове за самовъзстановяване, аларми)
-
Създаване на панели или визуални резюмета
Резултат: План за мониторинг или симулиран механизъм за интелигентно извикване на аларми
Финален уровень: Арена на героя – Създаване на крайно AI-подкрепен SDLC
Мисия: Отборите прилагат всичко научено за създаване на работещ циклус на разработка (SDLC) за мини проект.
Основни дейности:
- Избор на мини проект в отбора (например, бъг тракер, чатбот, микросервис)
-
Приложение на AI на всеки етап от SDLC:
- Изисквания, дизайн, кодиране, тестирание, пускане в производствената среда, мониторинг
- Представяне на резултатите в кратка демонстрация от отбора
Гласуване или оценка от колеги за най-ефективния AI-подкрепен пайлайн
Резултат: Пълен циклус на разработка, подкрепен с AI + демонстрация на отбора
По завършване на семинара участниците ще могат да:
- Прилагане на генеративни AI инструменти за извличане и структуриране на софтуерни изисквания
- Генериране на архитектурни диаграми и валидация на дизайнови решения с AI
- Използване на AI помощници за имплементацията и рефакторирането на продуктивен код
- Автоматизиране на генерирането на тестове и извършване на AI-помощно тестване
- Проектиране на интелектуални CI/CD пайлайни, които разпознават и реагират на аномалии
- Анализиране на логовете с AI/ML инструменти за разпознаване на рискове и симулиране на самовъзстановяване
- Демонстриране на пълно AI-подкрепен SDLC чрез мини проект на отбора
Изисквания
Целева група: Софтуерни разработчици, тестирачи, архитекти, DevOps инженери, владельци на продукт
Участниците трябва да имат:
- Работна разбиране на циклуса за разработка на софтуера (SDLC)
- Практически опит с най-малко един програмен език (например, Python, Java, JavaScript, C#, и др.)
-
Знайност за:
- Написване и четене на потребителски истории или изисквания
- Основни принципи на софтуерния дизайн
- Версионно контролиране (например, Git)
- Написване и изпълнение на юнит тестове
- Пускане или анализ на CI/CD канали
Това е семинар на среден и продвинат ниво. Едно идеално решение за професионални, които вече са част от софтуерните доставки (разработчици, тестирачи, DevOps инженери, архитекти, владельци на продукт).
Отзиви от потребители (2)
Придобих знания за библиотеката Streamlit на Python и със сигурност ще опитам да я използвам, за да подобря приложенията в моя екип, които са създадени с R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Курс - GitHub Copilot for Developers
Машинен превод
Познанията на лектора за напреднато използване на копилот & Достатъчна и ефективна практическа сесия
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Курс - Intermediate GitHub Copilot
Машинен превод