Свържете се с нас

План на курса

От автоматично завършване към агент: Разбиране на промяната

  • Как предложенията на Copilot се различават от многоетапното планиране с агенти
  • Архитектура на цикъла на агента: планиране, генериране, изпълнение, итерация
  • Поддръжка на езици и избор на модели за задачи с агенти
  • Примери от практиката: от функции с пет реда код до многофайлови функции

Активиране на режима на агент в вашата IDE

  • Активиране в VS Code, JetBrains и Neovim
  • Конфигуриране на прозореца за контекст и предпочитанията за ниво на модела
  • Задаване на правила за работното пространство и игнориране на големи двоични файлове
  • Управление на работните процеси между Copilot Chat и inline агенти

Многоетапно планиране и изпълнение

  • Изпращане на инструкции (prompt) към Copilot за изграждане на функция от началото до края
  • Наблюдение как агентът разбива задачите на стъпки в рамките на различни файлове
  • Преглед на всяка стъпка преди прилагане на промените
  • Използване на inline отмяна (rollback), когато стъпките се отклонят от плана

Команди в терминала в рамките на цикъла на агента

  • Инсталиране на зависимости чрез интеграцията на терминала в Copilot
  • Стартиране на команди за изграждане (build) и тълкуване на изхода
  • Управление на променливи на средата директно от сесиите на Copilot
  • Граници на безопасността: кои команди изискват ръчно одобрение

Разработка, насочена от тестове (TDD), с агент

  • Генериране на модулни тестове (unit tests) от съществуващия изходен код
  • Управление на създаването на тестове чрез инструкции с естествен език
  • Стартиране на тестови пакети и тълкуване на дневниците за грешки вътре в Copilot
  • Доработка на твърденията (assertions) след извикване на грешки при краен случай

Ориентиране в големи кодови бази

  • Автоматично откриване на препратки между файлове
  • Рефакториране на споделени утилити функции с ръководено от Copilot преименуване
  • Едновременна актуализация на конфигурационни файлове и файлове на схеми
  • Избягване на изчерпване на прозореца за контекст чрез целеви инструкции

Персонализиране на Copilot за стандарти на екипа

  • Създаване на специфични за хранилището инструкции във файла .github/copilot-instructions.md
  • Осигуряване на спазване на конвенциите за име и архитектурните модели
  • Изключване на чувствителни файлове и директории от контекста
  • Създаване на специфични за екипа шаблони за инструкции за често срещани задачи

Корпоративно управление на GitHub Copilot Enterprise

  • Разпределяне на места, фактуриране и табло с показатели за използване
  • Дневници за одит: проследяване на това какво е генерирано от Copilot спрямо това, което е фиксирано в хранилището
  • Политики за инdemnity на Microsoft за интелектуална собственост и импликации на лицензирането
  • Блокиране на конкретни шаблони на файлове от конвейерите за предложения на AI

Отстраняване на грешки с режима на агент

  • Четене на верига на извиквания (stack traces) заедно с агента
  • Отстраняване на грешки, насочено от хипотези: задаване на въпроси към Copilot защо тестът не е преминал успешно
  • Използване на агент за помощ при бисекция (bisect), за да се намери източникът на регресия
  • Управление на рисковете от халюцинации при отстраняване на грешки в непознат код

Управление на производителността и ограниченията

  • Разбиране на ежедневните лимити на заявки и квотите на модела
  • Оптимизиране на дължината на инструкцията, за да се избегнат прекъснати отговори
  • Превключване между модели за различни задачи
  • Мониториране на забавянето на агента и стратегии за кеширане

Сигурност и съответствие за корпорациите

  • Обработка на данни: какво напуска вашето хранилище и какво остава локално
  • Предотвратяване на изтичане на тайни ключове и данни за удостоверяване чрез инструкции
  • Съответствие с изискванията на GDPR, SOC 2 и FedRAMP
  • Тестване на генерирания код за уязвимости при инжектиране (red-teaming)

Отстраняване на често срещани ситуации

  • Защо Copilot понякога игнорира контекста на вашата кодова база
  • Решавване на неуспехи при индексиране за големи хранилища
  • Управляване на грешки при лимитиране на честотата на запросите по време на натоварените часове
  • Поправяне на проблеми със синхронизацията на разширенията за IDE

Обобщение и бъдещ път на развитие

  • Обобщение на възможностите на режима на агент и практически работни процеси
  • Път на развитие на Copilot в GitHub и предстоящи функции на агента
  • Ресурси за поддържане на актуалност с изданията на Copilot

Изисквания

  • Опит с обектно-ориентирано или функционално програмиране
  • Идентификатор (акаунт) в GitHub и познанство с основния работен процес на Git
  • Познаване на поне една интеграционна среда за разработка (VS Code, JetBrains или Neovim)

За кого е предназначен курсът

  • Разработчици, които вече използват Copilot и искат да активират режима на агент
  • Инженерни мениджъри, внедряващи Copilot в екипи за разработка
  • Екипи по сигурност, преглеждащи политиките за генериране на код с помощта на изкуствен интелект
 21 Часове

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории