Kurzusleírás

Kódértelmesség LLM-ekkel

  • Kódmagyarázat és áttekintésre szánt kéréskészlet stratégiák
  • Ismeretlen kódtárakkal és projektekkel való munkavégzés
  • Vezérlésfolyam, függőségek és architektúra elemzése

Kód újraírása karbantarthatóság érdekében

  • Kódszagok, halott kód és antipatterek azonosítása
  • Függvények és modulok átalakítása a tisztaság érdekében
  • Névadási konvenciók és tervezési javítások javaslata LLM-ekkel

Teljesítmény és Biztosítékosság javítása

  • Hatékonytalanságok és biztonsági kockázatok kiszűrése AI segítségével
  • Hatékonyabb algoritmusok vagy könyvtárak javaslata
  • Be- és kimeneti műveletek, adatbázislekérelmek és API-hívások újraírása

Kód automatikus kezelése

  • Függvény/módul-szintű kommentek és összefoglalások generálása
  • Kódtárakból való README-fájlok írása és frissítése
  • Swagger/OpenAPI dokumentumok létrehozása LLM támogatással

Integráció eszközkészletekkel

  • VS Code kiegészítők és Copilot Labs használata dokumentációhoz
  • GPT vagy Claude beépítése Git elő-commit hook-jaiba
  • CI pipeline integráció dokumentáció és linteléshez

Örökséges és többnyelvű kódtárakkal való munkavégzés

  • Régibb vagy nincsen dokumentált rendszerek visszafejlesztése
  • Nyelvek közötti újraírás (például Python-ből TypeScript-be)
  • Eseménytanulmányok és pár-AI programozási demonstrációk

Etika, Minőségbiztosítás és Személyzeti Értékelés

  • AI által generált változtatások ellenőrzése és hallucinációk elkerülése
  • LLM-ek használata során alkalmazott legjobb gyakorlatok
  • Ismétlődésbiztosítás és kódszabályzatok betartása

Összegzés és Következő lépések

Követelmények

  • Python, Java vagy JavaScript programozási nyelvekkel való tapasztalat
  • Ismeret a szoftverarchitektúrával és a kódfelülvizsgálati folyamatokkal
  • Általános tudás nagy nyelvi modellek működéséről

Célközönség

  • Backend mérnökök
  • DevOps csapatok
  • Szakértő fejlesztők és technológiai vezetők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák