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 Durée 14 heures

Plan du cours

Comprendre le code avec les LLM

  • Stratégies de prompt pour l'explication et l'analyse du code
  • Travailler avec des bases de code et des projets non familiers
  • Analyser le flux de contrôle, les dépendances et l'architecture

Refactoriser le code pour la maintenabilité

  • Identifier les mauvaises pratiques (code smells), le code mort et les anti-motifs
  • Restructurer les fonctions et les modules pour plus de clarté
  • Utiliser les LLM pour suggérer des conventions de nommage et des améliorations de conception

Améliorer les performances et la fiabilité

  • Détecter les inefficacités et les risques de sécurité avec l'aide de l'IA
  • Suggérer des algorithmes ou des bibliothèques plus efficaces
  • Refactoriser les opérations d'E/S, les requêtes de base de données et les appels d'API

Automatiser la documentation du code

  • 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 des documents Swagger/OpenAPI avec l'assistance de LLM

Intégration aux chaînes d'outils

  • Utiliser les extensions VS Code et Copilot Labs pour la documentation
  • Incorporer GPT ou Claude dans les hooks pre-commit de Git
  • Intégration dans les pipelines CI pour la documentation et l'analyse statique (linting)

Travailler avec des bases de code héritées et multilingues

  • Reconstruire (reverse-engineering) d'anciens systèmes ou des systèmes non documentés
  • Refactorisation inter-langages (par exemple, de Python vers TypeScript)
  • Études de cas et démonstrations de programmation avec IA (pair-AI)

Éthique, assurance qualité et revue

  • Valider les modifications générées par l'IA et éviter les hallucinations
  • Meilleures pratiques de revue par les pairs lors de l'utilisation de LLM
  • Garantir la reproductibilité et la conformité aux normes de codage

Résumé et étapes suivantes

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

Public cible

  • Ingénieurs back-end
  • Équipes DevOps
  • Développeurs seniors et leads techniques

Nombre de participants


Prix par participant

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