Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в GitHub Copilot
- Какво е GitHub Copilot и как работи
- Поддържани околнини и интеграция с IDE
- Приложения за разработчици и специалисти по DevOps
Започване с Copilot
- Активиране на Copilot в Visual Studio Code
- Подканващо Copilot за полезни предложения за код
- Разбиране и подобряване на генериран от Copilot код
Използване на Copilot за DevOps задачи
- Генериране на YAML конфигурации за CI/CD работни процеси
- Написване на GitHub Actions с подкрепа от Copilot
- Автоматизиране на тестовете, лайнинга и деплой пайплайновете
Shell скриптове и автоматизация на инфраструктура
- Използване на Copilot за написване и подобряване на shell скриптове
- Подканващо Copilot за Dockerfile, Terraform или Kubernetes конфигурационни фрагменти
- Проверка на генерираните автоматизирани скриптове
Подобряване на продуктивността с AI помощ
- Снижаване на стандартните и повторящи се задачи
- Работа по-бързо с Copilot в агилни спринтове
- Комбиниране на Copilot с GitHub CLI и терминални работни процеси
Ограничения, етика и най-добри практики
- Разбиране на обхвата и границите на Copilot
- Въпроси за сигурността и интелектуалната собственост
- Най-добри практики за проверка на генериран от AI код
Упражнения и реални сценарии по проект
- Автоматизиране на CI/CD работен процес за уеб приложение
- Написване на повторно използваеми шаблони за GitHub Actions
- Сътрудничество в команда с Copilot по репозитории
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основни концепции в разработката на софтуер
- Запознаност с Git или ръководства за версионен контрол
- Основно опит с YAML, shell скриптове или CI/CD инструменти
Целева аудитория
- Разработчици, които искат да подобрят продуктивността в DevOps
- Начинащи специалисти по DevOps и ентuzиасти на автоматизацията
- Членове на агилни команди, търсещи AI подкрепа в работните процеси
14 Часове
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