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Plan du cours

Comprendre le code avec des LLM

  • Stratégies de prompt pour l'explication et la présentation du code
  • Travail avec des bases de code et des projets inconnus
  • Analyse du flux de contrôle, des dépendances et de l'architecture

Refactoriser le 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
  • Suggestions 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 documentation Swagger/OpenAPI avec le support 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 pre-commit de Git
  • Intégration dans le pipeline CI pour la documentation et le linting

Travail avec des bases de code legacy et multi-langages

  • Ingénierie inverse des systèmes anciens ou non documentés
  • Refactoring inter-langages (par exemple, de Python vers TypeScript)
  • Études de cas et démonstrations de programmation en duo 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
  • Garantir la reproductibilité et la conformité aux normes de codage

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience avec des langages de programmation tels que Python, Java ou JavaScript
  • Connaissance de l'architecture logicielle et des processus de revue de code
  • Compréhension de base du fonctionnement des grands modèles de langage

Public cible

  • Ingénieurs backend
  • Équipes DevOps
  • Développeurs seniors et chefs techniques
 14 Heures

Nombre de participants


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