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
Разбиране на код с помощта на LLMs
- Стратегии за използване на подсказки за обяснение и разглеждане на код
- Работа с непознат код и проекти
- Анализ на контрол на поток, зависимости и архитектура
Рефакториране на код за поддържане
- Идентифициране на кодеви запахи, мъртъв код и антипатрими
- Преструктуриране на функции и модули за ясност
- Използване на LLMs за предложения на конвенции за именуване и подобрения в дизайна
Улучшаване на производителността и надеждността
- Откриване на неефективности и рискове за сигурност с помощта на изкуствен интелект
- Предлагане на по-ефективни алгоритми или библиотеки
- Рефакториране на операции за влизане/излизане, базови изисквания и API повикви
Автоматизация на код Documentation
- Създаване на коментари и резюме на ниво функция/метод
- Писане и обновяване на файлове README от кодовите бази
- Създаване на Swagger/OpenAPI документи с помощта на LLM
Интеграция с инструментални вериги
- Използване на разширения на VS Code и Copilot Labs за документация
- Вграждане на GPT или Claude в Git пред-комит хукове
- Интеграция на CI pipeline за документация и проверка на код
Работа с наследен и многоезичен код
- Обратна разработка на по-стари или недостъпни системи
- Крос-езиково рефакториране (например от Python до TypeScript)
- Примери и демонстрации на програмиране с помощта на AI
Етика, контрол на качеството и преглед
- Валидиране на промени, генерирани от AI, и предотвратяване на изкуствени изкуства
- Наи-добрите практики за колегиално преглеждане при използване на LLMs
- Осигуряване на възпроизводимост и съответствие на стандартите за програмиране
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Опит с езици за програмиране, като Python, Java или JavaScript
- Знакомство с архитектура на софтуер и процеси за преглед на код
- Основно разбиране за функционирането на големи езикови модели
Целева аудитория
- Задни инженерi
- DevOps отбори
- Старши разработчици и технически ръководители
14 часа
Отзиви от потребители (1)
Курсоводител с умения за напреднал работа с Copilot и достатъчно ефективни и практични занятия
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Курс - Intermediate GitHub Copilot
Машинен превод