Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Poziom 1: Loch Odkryć – Sekrety Wymagań

Misja: Wykorzystaj LLM (ChatGPT) do wyodrębnienia strukturalnych wymagań z niejasnych danych wejściowych.

Kluczowe działania:

  • Interpretuj niejasne pomysły na produkt lub prośby o funkcje
  • Wykorzystaj AI do:
    • Generowania historii użytkownika i kryteriów akceptacji
    • Sugerowania person i scenariuszy
    • Generowania wizualnych artefaktów (np. prostych diagramów za pomocą Mermaid lub draw.io)

      Rezultat: Ustrukturyzowany backlog historii użytkownika + wstępny model domeny/wizualizacje

Poziom 2: Kuźnia Projektów – Zwój Architekta

Misja: Wykorzystaj AI do tworzenia i walidacji planów architektury.

Kluczowe działania:

  • Wykorzystaj AI do:
    • Proponowania stylu architektury (monolit, mikrousługi, serverless)
    • Generowania diagramów komponentów i interakcji wysokiego poziomu
    • Tworzenia szkieletów struktur klas/modułów
  • Wzajemnie oceniajcie swoje wybory podczas przeglądów projektowych

    Rezultat: Zwalidowana architektura + szkielet kodu

Poziom 3: Arena Kodu – Rękawica Codexa

Misja: Wykorzystaj AI copilotów do implementacji funkcji i poprawy kodu.

Kluczowe działania:

  • Wykorzystaj GitHub Copilot lub ChatGPT do implementacji funkcjonalności
  • Refaktoryzuj kod generowany przez AI pod kątem:
    • Wydajności
    • Bezpieczeństwa
    • Utrzymywalności
  • Wprowadź „zapachy kodu” i zorganizuj wyzwania czyszczenia kodu wśród uczestników

    Rezultat: Funkcjonalny, zrefaktoryzowany kod wygenerowany przez AI

Poziom 4: Bagno Błędów – Testuj Ciemność

Misja: Generuj i ulepszaj testy za pomocą AI, a następnie znajdź błędy w kodzie innych.

Kluczowe działania:

  • Wykorzystaj AI do generowania:
    • Testów jednostkowych
    • Testów integracyjnych
    • Symulacji przypadków brzegowych
  • Wymień się błędnym kodem z innym zespołem i przeprowadź debugowanie z pomocą AI

    Rezultat: Zestaw testów + raport o błędach + poprawki błędów

Poziom 5: Portale Potoków – Brama Automatów

Misja: Skonfiguruj inteligentne potoki CI/CD z pomocą AI.

Kluczowe działania:

  • Wykorzystaj AI do:
    • Definiowania przepływów pracy (np. GitHub Actions)
    • Automatyzacji kroków budowania, testowania i wdrażania
    • Sugerowania zasad wykrywania anomalii/cofania zmian
      Rezultat: Skrypt lub przepływ potoku CI/CD wspierany przez AI

Poziom 6: Cytadela Monitorowania – Wieża Logów

Misja: Analizuj logi i wykorzystaj ML do wykrywania anomalii oraz symulowania odzyskiwania.

Kluczowe działania:

  • Analizuj wstępnie przygotowane lub wygenerowane logi
  • Wykorzystaj AI do:
    • Identyfikowania anomalii lub trendów błędów
    • Sugerowania automatycznych odpowiedzi (np. skrypty samonaprawcze, alerty)
    • Tworzenia paneli sterowania lub wizualnych podsumowań
      Rezultat: Plan monitorowania lub symulowany mechanizm inteligentnego alertowania

Poziom Finałowy: Arena Bohaterów – Zbuduj Ostateczny SDLC Wspierany przez AI

Misja: Zespoły stosują wszystko, czego się nauczyły, aby zbudować działający cykl SDLC dla miniprojektu.

Kluczowe działania:

  • Wybierz miniprojekt zespołowy (np. system śledzenia błędów, chatbot, mikrousługa)
  • Zastosuj AI na każdym etapie SDLC:
    • Wymagania, Projektowanie, Kodowanie, Testowanie, Wdrażanie, Monitorowanie
  • Przedstaw wyniki w krótkiej prezentacji zespołowej

Głosowanie lub ocena przez uczestników za najbardziej efektywny potok wspierany przez AI

Rezultat: Kompletna implementacja SDLC wzbogaconego o AI + prezentacja zespołowa

Po zakończeniu warsztatu uczestnicy będą mogli:

  • Stosować narzędzia generatywnej AI do wyodrębniania i strukturyzowania wymagań oprogramowania
  • Generować diagramy architektury i walidować wybory projektowe za pomocą AI
  • Wykorzystywać AI copilotów do implementacji i refaktoryzacji kodu produkcyjnego
  • Automatyzować generowanie testów i przeprowadzać debugowanie z pomocą AI
  • Projektować inteligentne potoki CI/CD, które wykrywają i reagują na anomalie
  • Analizować logi za pomocą narzędzi AI/ML, aby identyfikować ryzyka i symulować samonaprawę
  • Zademonstrować pełny cykl SDLC wzbogacony o AI poprzez miniprojekt zespołowy

Wymagania

Grupa docelowa: Programiści, testerzy, architekci, inżynierowie DevOps, właściciele produktów

Uczestnicy powinni posiadać:

  • Praktyczną znajomość cyklu życia rozwoju oprogramowania (SDLC)
  • Doświadczenie w co najmniej jednym języku programowania (np. Python, Java, JavaScript, C# itp.)
  • Znajomość:
    • Pisania i czytania historii użytkownika lub wymagań
    • Podstawowych zasad projektowania oprogramowania
    • Kontroli wersji (np. Git)
    • Pisania i wykonywania testów jednostkowych
    • Uruchamiania lub interpretowania potoków CI/CD

To warsztat na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanego. Idealny dla profesjonalistów, którzy już pracują w zespołach dostarczających oprogramowanie (programiści, testerzy, inżynierowie DevOps, architekci, właściciele produktów).

 7 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie