Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a Vibe Codingba
- A vibe coding definíciója és története
- A „prompt-to-code” együttműködés filozófiája
- Hogyan különbözik az AI kódolás a hagyományos fejlesztéstől
Nagy Nyelvi Modellek a Kódolásban
- Áttekintés a fejlesztők számára szánt LLM-ekről: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
- Nyílt forráskódú és tulajdonosi AI kódolók összehasonlítása
- LLM-ek helyi telepítése vagy API-n keresztül történő használata
Prompt Mérnökség Fejlesztőknek
- Hatékony promptok készítése kód generálásához és átalakításához
- Kontextuskezelés és beszélgetés állapotának kezelése
- Újrafelhasználható prompt sablonok készítése kódolási feladatokhoz
Gyakorlati Vibe Coding Környezetek
- A Replit használata együttműködő AI kódoláshoz
- A GitHub Copilot és a Qwen Coder integrálása IDE-kbe
- Munkafolyamatok testreszabása csapatmunkához
Kódminőség és Ellenőrzés AI Munkafolyamatokban
- LLM által generált kódok áttekintése és tesztelése
- Konzisztencia, karbantarthatóság és biztonság biztosítása
- Kódellenőrzési eszközök integrálása a munkafolyamatba
Vállalati Integráció és Irányítás
- Vibe coding skálázása csapatok között
- AI irányítás, etika és megfelelőség a kódgenerálásban
- Szervezeti keretrendszerek tervezése AI által támogatott fejlesztéshez
Haladó Témák: A Vibe Coding Kiterjesztése
- Több LLM kombinálása hibrid AI munkafolyamatokhoz
- Vibe coding integrálása CI/CD automatizálással
- Jövőbeli trendek: többagentes fejlesztési ökoszisztémák
Csapatprojekt és Együttműködés
- Valós idejű AI által támogatott kódolási projekt tervezése
- Együttműködés emberi és AI fejlesztőkkel
- Eredmények bemutatása és termelékenységnövekedés mérése
Összefoglalás és Következő Lépések
Követelmények
- A szoftverfejlesztési munkafolyamatok ismerete
- Tapasztalat Python, JavaScript vagy egy másik modern programozási nyelvvel
- Ismeret a Git-alapú verziókövető rendszerekről
Célközönség
- AI által támogatott fejlesztést felfedező szoftvermérnökök
- A kódolási munkafolyamatokban az AI bevezetését felügyelő mérnöki vezetők
- LLM-eket termelési folyamatokba integrálni kívánó vállalati fejlesztőcsapatok
21 Órák
Vélemények (1)
Közelítő és hatékony gyakorlási munkamenet a képző tanári ismeretei a copilot speciális használatáról
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Kurzus - Intermediate GitHub Copilot
Gépi fordítás