План на курса
Въведение в Graphite и модерни работни процеси за преглед на код
- Общ преглед на архитектурата и ключовите функционалности на Graphite
- Разбиране на стакераните заявки за изваждане (pull requests) и автоматизацията на работните процеси
- Настройка на Graphite с GitHub за проекти в екип
Инсталация и конфигуриране на Graphite
- Разгъртане на Graphite в разработъчни среди
- Свързване на хранилищата и управление на правата за достъп
- Конфигуриране на опашки за сливане, инбокси за заявки за изваждане (PR) и политики за преглед на код
Оптимизация на работните процеси при заявки за изваждане (pull requests)
- Имплементация на стакерани заявки за изваждане (PR) и отследване на зависимости
- Снижаване на конфликтите при сливане и увеличение на скоростта на прегледа
- Управление на големи кодови бази с системата за преглед на код в Graphite
Преглед на код, ускорен от ИИ, и подобряване на продуктивността
- Използване на помъждача за преглед на код в Graphite
- Интегриране с отворен код LLMs като Deepseek, Qwen и Mistral Small за анализи на кода
- Създаване на автоматизирани препоръки и задаване на стандартите за качество
Интегриране на Graphite с DevOps цеповете
- Свързване на Graphite с CI/CD пайлайни
- Интегриране с GitHub Actions, Jenkins и други инструменти за автоматизация
- Гарантиране на съответствие и аудитабилност в корпоративните работни процеси
Аналитика, метрики и доклади
- Използване на дашбордите на Graphite за проследяване на продуктивността в екипа
- Идентифициране на препятствия и неефективности
- Създаване на персонализирани доклади и визуализации
Масштабиране на Graphite в корпоративни среди
- Настройка за много екипи и стратегии за управление
- Лучшите практики при масовото разгъртане
- Разискване на въпроси, свързани с сигурността, задържането на данни и съответствието
Учебна практика: Пълна имплементация от начало до край
- Настройване на пълен работен процес с Graphite в корпоративна среда
- Интегриране на AI-базирани прегледни пайлайни
- Провеждане на анализ и планиране за подобряване на продуктивността в екипа
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на Git-базирани работни процеси
- Опит с разработка на софтуер и системи за контрол на версии
- Запознаност с концепциите за код ревю и CI/CD
Публика
- Ръководители на инженерията и мениджъри на софтуерна разработка
- Команди по DevOps и платформена инженерия
- Старши разработчици и технически архитекти
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
Тренерът може да коригира нивото на курса по време на обучението, за да съответства нашите знания по темата. Това ни позволява да придобием повече полезни познания, които ще ни помогнат ефективно да използваме инструментите в нашия ежедневен труд.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Курс - Intermediate GitHub Copilot
Машинен превод