Свържете се с нас

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

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории