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.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в Vibe Coding
- Определение и история на vibe coding
- Философия на сътрудничеството „от промпт към код“
- Как кодирането с AI се различава от традиционната разработка
Големи езикови модели в кодирането
- Преглед на LLM за разработчици: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
- Сравнение между open-source и патентовани AI кодери
- Внедряване на LLM локално или чрез API
Промпт инженеринг за разработчици
- Ефективно създаване на промптове за генериране и преработване на код
- Управление на контекста и обработка на състоянието на разговора
- Създаване на шаблони за многократно използваеми промптове за задачи по кодиране
Практически среди за Vibe Coding
- Използване на Replit за съвместно кодиране с AI
- Интегриране на GitHub Copilot и Qwen Coder в среди за разработка (IDE)
- Персонализиране на работните потоци за екипно сътрудничество
Качество на кода и валидиране в работни потоци с AI
- Преглед и тестване на код, генериран от LLM
- Осигуряване на последователност, поддръжка и сигурност
- Интегриране на инструменти за валидиране на код в работния поток
Корпоративна интеграция и управление
- Мащабиране на vibe coding в екипите
- Управление на AI, етика и съответствие при генериране на код
- Проектиране на организационни рамки за разработка, подпомогната от AI
Разширени теми: Надграждане на Vibe Coding
- Комбиниране на множество LLM за хибридни работни потоци с AI
- Интегриране на vibe coding с автоматизация на CI/CD
- Бъдещи тенденции: екосистеми за разработка с множество агенти
Екипен проект и сътрудничество
- Проектиране на реален проект за кодиране, подпомогнат от AI
- Сътрудничество с хора и AI разработчици
- Представяне на резултатите и измерване на повишаването на продуктивността
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на работните потоци за разработка на софтуер
- Опит с Python, JavaScript или друг модерен език за програмиране
- Запознатост със системи за контрол на версиите, базирани на Git
Аудитория
- Софтуерни инженери, изследващи разработката, подпомогната от AI
- Инженерни ръководители, надзираващи приемането на AI в работните потоци за кодиране
- Корпоративни екипи за разработка, стремящи се да интегрират LLM в производствени pipelines
21 Часа
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