Prenez contact avec nous

Plan du cours

Introduction au Vibe Coding

  • Définition et historique du vibe coding
  • Philosophie de la collaboration "prompt-to-code" (prompt vers code)
  • En quoi le codage par IA diffère du développement traditionnel

Les Grands Modèles de Langage dans le Codage

  • Aperçu des LLM pour les développeurs : GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
  • Comparaison des codeurs IA open source et propriétaires
  • Déploiement des LLM en local ou via des API

Ingénierie des Prompts pour les Développeurs

  • Réalisation efficace de prompts pour la génération et le refactorage de code
  • Gestion du contexte et gestion de l'état de la conversation
  • Création de modèles de prompts réutilisables pour les tâches de codage

Environnements de Vibe Coding Pratiques

  • Utilisation de Replit pour le codage collaboratif par IA
  • Intégration de GitHub Copilot et Qwen Coder dans les IDE
  • Personnalisation des workflows pour la collaboration d'équipe

Qualité et Validation du Code dans les Workflows IA

  • Révision et test du code généré par les LLM
  • Assurance de la cohérence, de la maintenabilité et de la sécurité
  • Intégration d'outils de validation du code dans le workflow

Intégration et Gouvernance en Entreprise

  • Mise à l'échelle du vibe coding au sein des équipes
  • Gouvernance de l'IA, éthique et conformité dans la génération de code
  • Conception de cadres organisationnels pour le développement assisté par IA

Sujets Avancés : Extension du Vibe Coding

  • Combinaison de plusieurs LLM pour des workflows IA hybrides
  • Intégration du vibe coding avec l'automatisation CI/CD
  • Tendances futures : écosystèmes de développement multi-agents

Projet d'Équipe et Collaboration

  • Conception d'un projet de codage assisté par IA dans un contexte réel
  • Collaboration avec des développeurs humains et IA
  • Présentation des résultats et mesure des gains de productivité

Résumé et Prochaines Étapes

Pré requis

  • Une compréhension des workflows de développement logiciel
  • Une expérience avec Python, JavaScript ou un autre langage de programmation moderne
  • Une familiarité avec les systèmes de contrôle de version basés sur Git

Audience

  • Ingénieurs logiciel explorant le développement assisté par IA
  • Responsables techniques supervisant l'adoption de l'IA dans les workflows de codage
  • Équipes de développement d'entreprise cherchant à intégrer des LLM dans des pipelines de production
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Nos clients témoignent (1)

Cours à venir

Catégories Similaires