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Plan du cours
Comprendre le Code avec des LLM (Large Language Models)
- Stratégies de formulation pour expliquer et passer en revue le code
- Travailler avec des bases de code et des projets inconnus
- Analyser les flux de contrôle, les dépendances et l'architecture
Réfacturation du Code pour une Maintenabilité
- Identifier les odeurs de code, le code mort et les anti-modèles
- Restructurer les fonctions et les modules pour plus de clarté
- Utiliser des LLM pour suggérer des conventions de nommage et des améliorations de conception
Améliorer la Performance et la Fiabilité
- Détecter les inefficacités et les risques de sécurité avec l'aide d'IA
- Suggérer des algorithmes ou des bibliothèques plus efficaces
- Réfacturer les opérations I/O, les requêtes de base de données et les appels API
Automatisation du Code Documentation
- Générer des commentaires et des résumés au niveau des fonctions/méthodes
- Rédiger et mettre à jour les fichiers README à partir des bases de code
- Créer Swagger/OpenAPI docs avec le soutien des LLM
Intégration avec des Chaînes d'Outils
- Utiliser des extensions VS Code et Copilot Labs pour la documentation
- Incorporer GPT ou Claude dans les hooks Git pré-commit
- Intégration de pipelines CI pour la documentation et le linting
Travailler avec des Bases de Code Légacy et Multilingues
- Développer en arrière des systèmes plus anciens ou non documentés
- Réfacturation interlangages (par exemple, de Python à TypeScript)
- Cas d'études et démonstrations de programmation en duo avec IA
Éthique, Assurance Qualité et Revue
- Vérifier les changements générés par l'IA et éviter les erreurs
- Meilleures pratiques pour la revue entre pairs lors de l'utilisation des LLM
- S'assurer de la reproductibilité et de la conformité aux normes de codage
Récapitulatif et Étapes Suivantes
Pré requis
- Expérience avec des langages de programmation tels que Python, Java ou JavaScript
- Familiarité avec l'architecture logicielle et les processus de revue de code
- Compréhension de base du fonctionnement des grands modèles linguistiques
Cible
- Ingénieurs backend
- Équipes DevOps
- Développeurs seniors et chefs de projet technique
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Connaissances avancées de l'enseignant dans l'utilisation du copilote et sessions pratiques suffisantes et efficaces
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Formation - Intermediate GitHub Copilot
Traduction automatique