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
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
21 Часове
Отзиви от потребители (1)
Познанията на лектора за напреднато използване на копилот & Достатъчна и ефективна практическа сесия
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Курс - Intermediate GitHub Copilot
Машинен превод