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.
Продължителност 21 часa
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в вайб кодинга
- Дефиниция и история на вайб кодинга
- Философия на сътрудничеството "от промпт до код"
- Как AI кодирането се различава от традиционното разработване
Големи езикови модели в кодирането
- Обзор на LLM за разработчици: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
- Сравнение на отворени срещу собственоразработени AI кодиращи инструменти
- Разгръщане на LLM локално или чрез API
Промпт инженеринг за разработчици
- Ефективно използване на промпти за генериране и рефакторизиране на код
- Управление на контекста и обработка на състоянието на разговора
- Създаване на многократно използвани шаблони за промпти за кодиращи задачи
Практически среди за вайб кодинг
- Използване на Replit за съвместно кодиране с AI
- Интегриране на GitHub Copilot и Qwen Coder в IDE-та
- Персонализиране на процеси за отборна сътрудничество
Качество на кода и валидация в AI процеси
- Преглед и тестване на код, генериран от LLM
- Осигуряване на последователност, поддържаност и сигурност
- Интегриране на инструменти за валидация на кода в процеса
Корпоративна интеграция и управление
- Мащабиране на вайб кодинга в цели отбори
- AI управление, етика и съответствие при генерирането на код
- Проектиране на организационни рамки за AI-подпомагана разработка
Разширени теми: Разширяване на вайб кодинга
- Комбиниране на няколко LLM за хибридни AI процеси
- Интегриране на вайб кодинга с CI/CD автоматизация
- Будещи тенденции: екосистеми за многоагентна разработка
Отбoren проект и сътрудничество
- Проектиране на реален проект за AI-подпомагано кодиране
- Сътрудничество с човешки и AI разработчици
- Представяне на резултатите и измерване на придобивките в продуктивност
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на процеси за разработване на софтуер
- Опит с Python, JavaScript или друг модерен език за програмиране
- Запознатост със системи за контрол на версиите на база Git
Целева аудитория
- Софтуерни инженери, изследващи AI-подпомаганото разработване
- Технически ръководители, надзираващи внедряването на AI в кодиращите процеси
- Корпоративни отбори за разработка, стремящи се към интеграция на LLM в продуктивните пайплайни
Отзиви от участници (1)
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