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Plan du cours
L'interface conversationnelle Cascade
- En quoi Cascade diffère des panneaux de chat traditionnels dans d'autres IDE
- Maintenir le contexte conversationnel à travers les demandes de fonctionnalités
- Basculement entre les modes explication, planification et action au sein de Cascade
- Patterns conversationnels concrets pour la correction de bugs et le développement de fonctionnalités
Modifications prédictives et conscience multi-fichiers
- Ce que sont les modifications prédictives et quand elles se déclenchent automatiquement
- Acceptation, rejet et réglage des suggestions de modification à travers les fichiers
- Suivi automatique des dépendances entre les fichiers modifiés
- Rétablissement des changements en cascade lorsque les prédictions ne sont pas pertinentes
Intégration terminal au sein de l'éditeur
- Ouverture et gestion des sessions terminal intégrées
- Comment Cascade observe la sortie terminal pour affiner les prochaines étapes
- Exécution de tests, builds et déploiements sans quitter Windsurf
- Gestion des invites CLI interactives durant les flux automatisés
Indexation et gestion du contexte dans Windsurf
- Comment Windsurf construit et maintient un index de projet en temps réel
- Comportement d'indexation pour les monorepos par rapport aux dépôts uniques
- Exclusion des artefacts générés et des répertoires de build pour accélérer l'indexation
- Réconstruction de l'index après des changements structurels majeurs
Développement de fonctionnalités conversationnel
- DESCRIPTION d'une fonctionnalité en langage simple et observation de sa planification par Cascade
- Vérification de la liste de fichiers générée avant d'accepter les modifications
- Exécution immédiate du code généré et retour des erreurs à Cascade
- Raffinement itératif via des invites conversationnelles supplémentaires
Règles personnalisées et prompts spécifiques à la technologie
- Rédaction de règles spécifiques au projet pour les frameworks internes
- Application des conventions de nommage via les fichiers de règles Windsurf
- Personnalisation de l'indexation pour les DSL et formats de fichiers non standards
- Partage des ensembles de règles au sein d'une équipe de développement
Dépannage avec l'assistance Cascade
- Collage des traces de pile dans Cascade pour une analyse racine
- Demander à Cascade de comparer les versions fonctionnelles et défectueuses
- Exécution de tests de régression au sein du moniteur terminal de Cascade
- Identification des importations hallucinées ou des dépendances manquantes après des modifications
Intégration contrôle de version et revue
- Génération des messages de commit à partir des résumés conversationnels des changements
- Rédaction des descriptions de pull request via le chat Cascade
- Réponse aux commentaires des relecteurs avec des modifications ciblées sur les fichiers
- Maintien d'un historique de commit propre durant le développement conversationnel
Performance et déploiement en entreprise
- Gestion de l'indexation de grands espaces de travail sous contraintes mémoire
- Optimisation du temps de démarrage pour les dépôts contenant de nombreux fichiers
- Compréhension de la gestion des données par Windsurf et option de retrait d'entraînement
- Configurations proxy entreprise et VPN pour les environnements réglementés
Transition depuis d'autres éditeurs
- Importation des raccourcis clavier et paramètres depuis VS Code ou JetBrains
- Exportation des extensions Windsurf vers un VS Code standard
- Stratégies de migration d'équipe et structures de programme pilote
Pré requis
- Expérience avec un IDE tel que VS Code ou JetBrains
- Connaissance de Git et des flux de travail de développement agile
- Expérience de base avec les interfaces de chat basées sur LLM
Audience cible
- Développeurs évaluant Windsurf comme leur principal environnement de développement
- Équipes produit souhaitant intégrer nativement une IA conversationnelle dans leur éditeur
- Freelances cherchant à réduire les changements de contexte grâce aux flux de travail terminal-in-IDE
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
J'ai acquis des connaissances sur la bibliothèque Streamlit en Python et je vais certainement essayer de l'utiliser pour améliorer les applications de mon équipe qui sont actuellement développées avec R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Formation - GitHub Copilot for Developers
Traduction automatique