Plan du cours
L'interface conversationnelle Cascade
- En quoi Cascade diffère des panneaux de chat traditionnels dans d'autres EDI
- Maintien du contexte conversationnel à travers les demandes de fonctionnalités
- Basculement entre les modes expliciter, planifier et agir à l'intérieur de Cascade
- Patterns conversationnels réels pour la correction de bugs et la création de fonctionnalités
Modifications prédictives et prise de conscience multi-fichiers
- Ce que sont les modifications prédictives et quand elles se déclenchent automatiquement
- Accepter, rejeter et ajuster les suggestions de modifications à travers les fichiers
- Suivi automatique des dépendances entre les fichiers modifiés
- Annulation des modifications en cascade lorsque les prédictions sont incorrectes
Intégration terminal dans l'éditeur
- Ouverture et gestion des sessions de terminal intégré
- Comment Cascade observe la sortie du terminal pour affiner les étapes suivantes
- Exécution de tests, de builds et de déploiements sans quitter Windsurf
- Gestion des invites CLI interactives lors des flux automatisés
Indexation et gestion du contexte dans Windsurf
- Comment Windsurf construit et maintient un index de projet en temps réel
- Comportement de l'indexation pour les monorepos par rapport aux dépôts uniques
- Exclusion des artefacts générés et des répertoires de build pour une indexation plus rapide
- Reconstruction de l'index après des modifications structurelles majeures
Création de fonctionnalités conversationnelles
- Décrire une fonctionnalité en langage clair et regarder Cascade la planifier
- Examiner la liste de fichiers générée avant d'accepter les modifications
- Exécuter immédiatement le code généré et renvoyer les erreurs à Cascade
- Affinement itératif avec des invites conversationnelles de suivi
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 les formats de fichiers non standard
- Partage de jeux de règles à travers une équipe de développement
Dépannage avec l'assistance de Cascade
- Coller des traces de pile dans Cascade pour l'analyse de la cause racine
- Demander à Cascade de comparer les versions fonctionnelles et défectueuses
- Exécution de tests de régression dans l'observateur terminal de Cascade
- Identification des imports hallucinés ou des dépendances manquantes après les modifications
Intégration du contrôle de version et de la revue de code
- Génération de messages de commit à partir de résumés conversationnels des modifications
- Préparation des descriptions de pull request via le chat Cascade
- Réponse aux commentaires des relecteurs avec des modifications ciblées de fichiers
- Maintien d'un historique de commit propre lors du développement conversationnel
Performance et déploiement d'entreprise
- Gestion de l'indexation de grands espaces de travail dans les contraintes de mémoire
- Optimisation du temps de démarrage pour les dépôts contenant de nombreux fichiers
- Compréhension de la gestion des données de Windsurf et du désengagement de l'entraînement
- Configurations proxy et VPN d'entreprise pour les environnements réglementés
Transition depuis d'autres éditeurs
- Importation des raccourcis clavier et des paramètres depuis VS Code ou JetBrains
- Exportation des extensions Windsurf vers VS Code standard
- Stratégies de migration d'équipe et structures de programme pilote
Pré requis
- Expérience avec un EDI tel que VS Code ou JetBrains
- Familiarité avec Git et les workflows de développement agile
- Expérience de base avec les interfaces de chat basées sur les LLM
Public cible
- Développeurs évaluant Windsurf comme leur environnement de développement principal
- Équipes produit souhaitant avoir l'IA conversationnelle nativement dans leur éditeur
- Freelances cherchant à réduire le changement de contexte avec des workflows terminal-intégré
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