Lépjen kapcsolatba velünk

Kurzusleírás

Modul 1: Kontextus, Hatókör és Szállítási Kihívások

  • Automatikus kiegészítés vs. autonóm többlépcsős végrehajtás
  • Tipikus AI tévhitek a szoftver szállításban
  • Miért nem elég a jobb promptok önmagukban
  • Részvevői eszközök, fájdalompontok és célok azonosítása
  • A megfelelő AI működési modell kiválasztása mérnöki csapatok számára

Modul 2: Specifikáció Befogadása és Strukturált Bontás

  • Érdekelt felek dokumentumainak strukturált leltárának felépítése
  • Követelménykinyerési technikák
  • Bontási stratégiák: strukturális, szemantikus, csúszóablakos
  • Függőségek és kereszthivatkozások megőrzése
  • Táblázatok, diagramok, folyamatábrák és vegyes bemenetek kezelése
  • Kontextusablakok hatékony kezelése

Modul 3: Emberi Ítélet Határai

  • Hol maradnak kritikusak az emberi döntések
  • Hallucinált függőségek felismerése
  • Hamisított korlátozások és fordított logika észlelése
  • Nem biztonságos alapértelmezések megelőzése
  • Nyomonkövethetőség, konzisztencia, teljesség ellenőrzési keretrendszerek

Modul 4: Követelményekből Kódba Agentikus Eszközökkel

  • Architektúra-központú szállítási modell
  • Komponensleképezés és szolgáltatási határok
  • API szerződések mint szállítási horgonyok
  • Állandó szabályok és korlátozások AI eszközökben
  • Feladatok összekapcsolása követelményekkel
  • Minimális promptolás vs. korlátozott promptolási megközelítések
  • Szerződés-központú backend és frontend generálás

Modul 5: Agentikus Iterációs Ciklus

  • Az önkorrekciós spirál
  • Ellenőrzött iteratív szállítási ciklusok
  • Diffek és kódváltozások áttekintése
  • Hatókörszivárgás és jogosulatlan módosítások észlelése
  • Korlátozott kontextusmemória kezelése
  • Iterációtörténet használata folyamatos fejlesztéshez

Modul 6: Kódminőség Biztosítása

  • Prompt korlátozások peremhasználati esetekre
  • Szabálydokumentumok mint élő irányítási művek
  • Automatizált kapuk lintinggel és statikus elemzéssel
  • Biztonsági szkennelés AI által generált kódban
  • Függőségi és architektúra megfelelőségi ellenőrzések
  • Emberi ellenőrzési protokoll AI kimenetekre

Modul 7: Visszacsatolási Hurkok és Folyamatos Fejlesztés

  • Strukturált hibák visszajuttatása AI munkafolyamatokba
  • Korlátozott iterációk és leállási kritériumok
  • Ciklusok és eredmények naplózása
  • Szabálydokumentumok fejlesztése idővel
  • Újrahasználható mérnöki intelligencia felépítése

Modul 8: Biztonsági Antiminták AI Szállításban

  • Gyakori biztonsági kockázatok generált kódban
  • Technológiaspecifikus biztonsági szabályok függelékek
  • Pre-commit biztonsági szkennelés
  • Biztonságos SDLC vezérlések AI által támogatott fejlesztéshez
  • Emberi felelősség biztonságos szállításban

Modul 9: Specifikációkhoz Kapcsolt Tesztelés

  • Tesztspecifikációk generálása követelményekből
  • Domain-nyelvi teszttervezés
  • Tesztimplementációk biztonságos generálása
  • Mutációs tesztelés fogalmai
  • Specifikáció lefedettség ellenőrzése
  • Assertion-erősség áttekintése
  • Diagnosztikai kérdésmodellek

Modul 10: A Rendszer Fenntartása

  • Élő művek: szerződések, térképek, szabályok, tesztspecifikációk
  • Korlátozások fejlődése idővel
  • AI irányítás hosszú távú karbantarthatóság érdekében
  • Technikai adósság megelőzése AI ellenőrzések segítségével
  • Működési modell fenntartható AI mérnöki csapatok számára

Követelmények

A résztvevőknek rendelkezniük kell:

  • Tapasztalattal szoftverfejlesztési projektekben
  • Alapvető ismeretekkel az alkalmazásarchitektúrák területén
  • Ismerettel az API-k, backend/frontend rendszerek vagy teljes körű szállítás területén
  • Alapvető ismeretekkel az Agile vagy iteratív szoftver szállításról
  • Ismerettel a szoftvertesztelés alapfogalmaival
  • AI kódoló eszközökkel való ismeretség hasznos, de nem kötelező
  • Közép- és felsővezetői szintű technikai szakemberek számára ajánlott
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák