Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Ниво 1: Подземието на откритието – Тайните на изискванията

Мисия: Използване на големи езикови модели (ChatGPT) за извличане на структурирани изисквания от неясен вход.

Ключови дейности:

  • Интерпретиране на двусмислени продуктови идеи или заявки за функционалности
  • Използване на AI за:
    • Генериране на потребителски истории и критерии за приемане
    • Предлагане на персони и сценарии
    • Генериране на визуални артефакти (напр. прости диаграми с Mermaid или draw.io)

      Резултат: Структуриран беклог от потребителски истории + начален домейн модел/визуализации

Ниво 2: Ковачницата на дизайна – Свитъкът на архитекта

Мисия: Използване на AI за създаване и валидиране на архитектурни планове.

Ключови дейности:

  • Използване на AI за:
    • Предлагане на архитектурен стил (монолит, микросървиси, безсървърни)
    • Генериране на високочестотни компонентни и интеракционни диаграми
    • Скелетно изграждане на класови/модулни структури
  • Предизвикване на избора на другите чрез партньорски прегледи на дизайна

    Резултат: Валидирана архитектура + кодови скелети

Ниво 3: Арената на кода – Ръкавицата на кодекса

Мисия: Използване на AI копилоти за внедряване на функционалности и подобряване на кода.

Ключови дейности:

  • Използване на GitHub Copilot или ChatGPT за внедряване на функционалност
  • Рефакториране на AI-генериран код за:
    • Производителност
    • Сигурност
    • Поддържаемост
  • Инжектиране на „code smells“ и провеждане на партньорски предизвикателства за почистване

    Резултат: Функционална, рефакторирана, AI-генерирана кодова база

Ниво 4: Блатото на бъгове – Тествай мрака

Мисия: Генериране и подобряване на тестове с AI, след което откриване на бъгове в чужд код.

Ключови дейности:

  • Използване на AI за генериране на:
    • Юнит тестове
    • Интеграционни тестове
    • Симулации на гранични случаи
  • Размяна на бъгав код с друг екип за AI-подпомогнато дебъгване

    Резултат: Тестови пакет + доклад за бъгове + корекции на бъгове

Ниво 5: Порталите на тръбопровода – Вратата на автоматона

Мисия: Настройка на интелигентни CI/CD тръбопроводи с AI съдействие.

Ключови дейности:

  • Използване на AI за:
    • Дефиниране на работни потоци (напр. GitHub Actions)
    • Автоматизиране на стъпките за изграждане, тестване и внедряване
    • Предлагане на политики за откриване на аномалии/връщане назад
      Резултат: AI-подпомогнат, работещ скрипт или поток на CI/CD тръбопровод

Ниво 6: Цитаделата на мониторинга – Стражевата кула на логовете

Мисия: Анализ на логове и използване на ML за откриване на аномалии и симулиране на възстановяване.

Ключови дейности:

  • Анализ на предварително попълнени или генерирани логове
  • Използване на AI за:
    • Идентифициране на аномалии или тенденции в грешките
    • Предлагане на автоматизирани отговори (напр. самовъзстановяващи се скриптове, предупреждения)
    • Създаване на табла за управление или визуални обобщения
      Резултат: План за мониторинг или симулиран механизъм за интелигентно предупреждение

Финално ниво: Арената на героя – Изгради върховния AI-поддържан SDLC

Мисия: Екипите прилагат всичко научено, за да изградят работещ SDLC цикъл за мини-проект.

Ключови дейности:

  • Избор на мини-проект от екипа (напр. тракер за бъгове, чатбот, микросървис)
  • Прилагане на AI във всяка фаза на SDLC:
    • Изисквания, Дизайн, Код, Тест, Внедряване, Мониторинг
  • Представяне на резултатите в кратка демонстрация на екипа

Гласуване от колеги или журиране за най-ефективен AI-захранван тръбопровод

Резултат: Изчерпателна AI-подобрена SDLC имплементация + представяне на екипа

До края на този уъркшоп участниците ще могат да:

  • Прилагат инструменти с генеративен AI за извличане и структуриране на софтуерни изисквания
  • Генерират архитектурни диаграми и валидират дизайнерски решения, използвайки AI
  • Използват AI копилоти за внедряване и рефакториране на код с производствено качество
  • Автоматизират генерирането на тестове и извършват AI-подпомогнато дебъгване
  • Проектират интелигентни CI/CD тръбопроводи, които откриват и реагират на аномалии
  • Анализират логове с AI/ML инструменти, за да идентифицират рискове и симулират самовъзстановяване
  • Демонстрират напълно AI-подобрен SDLC чрез мини екипен проект

Изисквания

Аудитория: Софтуерни разработчици, тестери, архитекти, DevOps инженери, продуктови собственици

Участниците трябва да притежават:

  • Практическо разбиране на жизнения цикъл на разработка на софтуер (SDLC)
  • Практически опит с поне един език за програмиране (напр. Python, Java, JavaScript, C# и др.)
  • Запознатост с:
    • Писане и четене на потребителски истории или изисквания
    • Основни принципи на софтуерния дизайн
    • Контрол на версиите (напр. Git)
    • Писане и изпълнение на юнит тестове
    • Изпълнение или интерпретиране на CI/CD тръбопроводи

Това е уъркшоп за средно до напреднало ниво. Идеален е за професионалисти, които вече са част от екипи за доставка на софтуер (разработчици, тестери, DevOps инженери, архитекти, продуктови собственици).

 7 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории