План на курса
Въведение в Vibe Coding
- Дефиниция и история на vibe coding
- Философията на сътрудничество „prompt-to-code“
- Как AI кодуването се различава от традиционната разработка
Големи модели на език в кодуването
- Обзор на LLMs за разработчици: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
- Сравнение между отворен източник и собствени права AI кодери
- Разполагане на LLMs локално или чрез APIs
Инженерия на подвеждането (prompt engineering) за разработчици
- Ефективно подвеждане за генериране и рефакторинг на код
- Управление на контекст и обработка на състоянието на разговора
- Създаване на повторно използваеми шаблони за подвеждане при задачи по кодуване
Практически vibe coding среди
- Използване на Replit за съвместно AI кодуване
- Интегриране на GitHub Copilot и Qwen Coder в IDEs
- Персонализиране на работни процеси за съвместно работа в команда
Качество и валидация на код при AI работни процеси
- Разглеждане и тестване на LLM-генериран код
- Осигуряване на консистентност, поддържаемост и сигурност
- Интегриране на инструменти за валидация на код в работния процес
Предприемачска интеграция и управление
- Масирано разпространяване на vibe coding във всички команди
- Управление, етика и съответствие при генерирането на код с AI
- Проектиране на организационни рамки за разработка с подкрепа от AI
Напредък в темите: Развитие на vibe coding
- Комбиниране на множество LLMs за хибридни AI работни процеси
- Интегриране на vibe coding с автоматизация в CI/CD конвейорите
- Бъдещи тенденции: екосистеми за разработка с много агенти
Командни проекти и съвместна работа
- Проектиране на реален проект за кодуване, подкрепен от AI
- Съвместна работа с хумани и AI разработчици
- Представяне на резултати и измерване на придобитията в производителността
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на работни процеси при разработка на софтуер
- Опит с Python, JavaScript или друг современ програмен език
- Запознаност с Git-базирани системи за контрол на версиите
Публика
- Разработчици, които изучават AI-поддържаната разработка
- Лидери на инженерите, които наблюдават прилагането на AI в работните процеси за кодуване
- Команди по предприемачки разработки, които искат да интегрират LLMs в производствените конвейори
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