Prenez contact avec nous

Plan du cours

Compréhension du code avec les LLM

  • Stratégies de prompt pour l'explication et le parcours du code.
  • Travail avec des bases de code et des projets méconnus.
  • Analyse du flux de contrôle, des dépendances et de l'architecture.

Refactorisation du code pour la maintenabilité

  • Identification des odeurs de code, du code mort et des anti-motifs.
  • Restructuration des fonctions et des modules pour plus de clarté.
  • Utilisation des LLM pour suggérer des conventions de nommage et des améliorations de conception.

Amélioration des performances et de la fiabilité

  • Détection des inefficacités et des risques de sécurité avec l'assistance de l'IA.
  • Suggestion d'algorithmes ou de bibliothèques plus efficaces.
  • Refactoring des opérations d'E/S, des requêtes de base de données et des appels API.

Automatisation de la documentation du code

  • Génération de commentaires et de résumés au niveau des fonctions/méthodes.
  • Rédaction et mise à jour des fichiers README à partir des bases de code.
  • Création de documents Swagger/OpenAPI avec le soutien des LLM.

Intégration avec les chaînes d'outils

  • Utilisation des extensions VS Code et Copilot Labs pour la documentation.
  • Intégration de GPT ou Claude dans les hooks de pré-commit Git.
  • Intégration au pipeline CI pour la documentation et la vérification du style de code (linting).

Travail avec des bases de code héritées et multi-langages

  • Ingenierie inverse de systèmes anciens ou non documentés.
  • Refactoring inter-langages (par exemple, de Python vers TypeScript).
  • Études de cas et démonstrations de programmation en paire avec l'IA.

Éthique, assurance qualité et revue

  • Validation des modifications générées par l'IA et prévention des hallucinations.
  • Meilleures pratiques de revue par les pairs lors de l'utilisation des LLM.
  • Garantie de reproductibilité et conformité aux normes de codage.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience avec des langages de programmation tels que Python, Java ou JavaScript.
  • Connaissance des architectures logicielles et des processus de revue de code.
  • Compréhension de base du fonctionnement des grands modèles de langage.

Audience cible

  • Ingénieurs backend.
  • Équipes DevOps.
  • Développeurs seniors et tech leads.
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Nos clients témoignent (1)

Cours à venir

Catégories Similaires