Budowanie kodujących agentów za pomocą Devstral: od projektowania agenta do narzędzi - Plan Szkolenia
Devstral to open-source framework przeznaczony do tworzenia i uruchamiania kodujących agentów, które mogą interagować z bazami kodu, narzędziami deweloperskimi i API w celu poprawy produktywności inżynierskiej.
Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowany jest do pośrednio zaawansowanych inżynierów ML, zespołów narzędzi deweloperskich i SREs, którzy chcą projektować, implementować i optymalizować kodujące agenty przy użyciu Devstral.
Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:
- Skonfigurować Devstral do tworzenia kodujących agentów.
- Zaprojektować agenty workflow dla eksploracji i modyfikacji baz kodu.
- Zintegrować kodujące agenty z narzędziami deweloperskimi i API.
- Zaimplementować najlepsze praktyki dla bezpiecznej i wydajnej wdrożenia agentów.
Format kursu
- Interaktywna prezentacja i dyskusja.
- Muchę ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne implementacje w środowisku live-lab.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o dostosowany trening dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia szczegółów.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Devstral i kodujących agentów
- Przegląd architektury Devstral
- Koncepcje agencji AI w inżynierii oprogramowania
- Zastosowania kodujących agentów
Ustawianie środowiska deweloperskiego
- Instalacja i konfiguracja Devstral
- Integracja z workflow Pythona i Git
- Pomoc IDE za pomocą Visual Studio Code
Projektowanie kodujących agentów
- Definiowanie ról i zdolności agentów
- Projektowanie workflow dla nawigacji po kodzie i refaktoryzacji
- Zarządzanie błędami i strategie cofania
Integracja narzędzi i API
- Połączenie agentów z narzędziami deweloperskimi
- Integracja API dla usług zewnętrznych
- Zasady automatyzacji za pomocą kodujących agentów
Prawdziwe agenty workflow
- Eksploracja kodu i generowanie dokumentacji
- Automatyczna refaktoryzacja i pomoc w testowaniu
- Kolaboracyjne programowanie z agentami
Zabezpieczenia i najlepsze praktyki
- Bezpieczne środowiska wykonywania
- Kontrola dostępu i uprawnienia
- Monitorowanie i logowanie działań agentów
Skalowanie i utrzymanie kodujących agentów
- Wdrażanie agentów w zespołach i projektach
- Utrzymywanie i aktualizacja workflow agentów
- Ciągłe doskonalenie za pomocą pętli zwrotnej
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Silne zrozumienie Pythona
- Dosświadczenie w workflow deweloperskich
- Znajomość API i integracji kodu
Audience
- Inżynierowie ML
- Zespoły narzędzi deweloperskich
- SREs pracujący nad doświadczeniem deweloperów
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Budowanie kodujących agentów za pomocą Devstral: od projektowania agenta do narzędzi - Plan Szkolenia - Rezerwacja
Budowanie kodujących agentów za pomocą Devstral: od projektowania agenta do narzędzi - Plan Szkolenia - Zapytanie
Budowanie kodujących agentów za pomocą Devstral: od projektowania agenta do narzędzi - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Opinie uczestników (1)
Wiedza wykładowcy w zaawansowanym użytkowaniu copilota oraz wystarczająca i efektywna praktyczna sesja
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Szkolenie - Intermediate GitHub Copilot
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Zaawansowane GitHub Copilot & Sztuczna Inteligencja dla Projektów i Infrastruktury
14 godzinGitHub Copilot to narzędzie do uzupełniania kodu oparte na sztucznej inteligencji, które przyspiesza procesy programowania, poprawiając jakość i produktywność. W połączeniu z aplikacjami sztucznej inteligencji w projektach, infrastrukturze i oprogramowaniu, menedżerowie mogą wykorzystać AI do optymalizacji przydziału zasobów, usprawnienia przepływów pracy oraz poprawy podejmowania decyzji.
Ta szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do zaawansowanych menedżerów, którzy chcą zgłębić wiedzę na temat GitHub Copilot oraz eksplorować praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji w środowiskach korporacyjnych, przykładowo w dużych projektach i sektorach takich jak przemysł ropy naftowej i gazu.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zastosować zaawansowane funkcje Copilot w dużych projektach korporacyjnych.
- Integrować Copilot z przepływami pracy wielodyscyplinarnymi dla maksymalnej efektywności.
- Wykorzystywać narzędzia sztucznej inteligencji do optymalizacji zarządzania projektami, infrastrukturą i oprogramowaniem.
- Implementować strategie oparte na AI w celu poprawy planowania, oszacowań i zoptymalizowania czasu.
- Rozpoznawać praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji w sektorach branżowych takich jak przemysł ropy naftowej i gazu.
Format Kursu
- Interaktywna wykład i dyskusja.
- Ćwiczenia praktyczne i studia przypadków.
- Demonstacje w live-lab narzędzi AI i przepływów pracy Copilot.
Opcje Dostosowywania Kursu
- Aby poprosić o dostosowanie szkolenia do indywidualnych potrzeb, prosimy skontaktować się z nami.
Zaawansowany Cursor: Inżynieria Promptów, Dostosowywanie i Tworzenie Narzędzi
14 godzinCursor to zaawansowane AI-empowerd środowisko programistyczne, które pozwala inżynierom na rozszerzanie, dostosowywanie i kustomizowanie jego inteligencji kodowania dla specjalnych przypadków użycia i procesów przedsiębiorstw.
Ten prowadzony przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarnie) skierowane jest do zaawansowanych programistów i inżynierów AI, którzy chcą zaprojektować dostosowane systemy promptów, dostosowywać zachowanie modeli i tworzyć niestandardowe rozszerzenia dla automatyzacji wewnętrznych procesów programistycznych.
Na zakończenie tego szkolenia, uczestnicy będą mogli:
- Projektować i testować zaawansowane szablony promptów dla dokładnego zachowania AI.
- Łączyć Cursor z wewnętrznymi API i bazami wiedzy dla kontekstowej generacji kodu.
- Rozwijać dostosowane lub adaptowane do dziedziny modele AI dla specjalnych zadań.
- Tworzyć i wdrażać niestandardowe narzędzia lub adaptery, które bezpiecznie rozszerzają funkcjonalność Cursora.
Format Szkolenia
- Techniczne prezentacje i prowadzone demonystracje.
- Praktyczne laboratoria rozwijające i optymalizujące prompty.
- Praktyczne projekty integrujące Cursor z realnymi systemami przedsiębiorstw.
Opcje Dostosowywania Szkolenia
- To szkolenie można dostosować, aby było zgodne z określonymi wewnętrzymi architekturami, ramowymi AI lub wymaganiami zgodności z zabezpieczeniami.
Zaawansowany GitHub Copilot
14 godzinTa prowadzona przez instruktora, na żywo prowadzona szkolenie w Polsce (online lub stacjonarnie) skierowana jest do uczestników na poziomie zaawansowanym, którzy chcą dostosować GitHub Copilot do projektów zespołowych, wykorzystać jego zaawansowane funkcje i bezproblemowo zintegrować go z potokami CI/CD w celu poprawy współpracy i produktywności.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Dostosować GitHub Copilot do konkretnej potrzeby projektu i przepływów pracy zespołowych.
- Wykorzystać zaawansowane funkcje Copilot dla skomplikowanych zadań kodowania.
- Zintegrować GitHub Copilot z potokami CI/CD i środowiskami współpracy.
- Optymalizować współpracę zespołową za pomocą narzędzi opartych na sztucznej inteligencji.
- Efektywnie zarządzać i rozwiązywać problemy związane z ustawieniami i uprawnieniami Copilot.
GitHub Copilot dla automatyzacji DevOps i zwiększenia produktywności
14 godzinGitHub Copilot to asystent kodujący oparty na sztucznej inteligencji, który pomaga w automatyzacji zadań programistycznych, w tym operacji DevOps, takich jak pisanie konfiguracji YAML, akcje GitHub Actions i skryptów wdrażania.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest kierowane do profesjonalistów na poziomie początkującym i średnim, którzy chcą używać GitHub Copilot do uproszczenia zadań DevOps, poprawy automatyzacji i zwiększenia produktywności.
Na końcu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Korzystać z GitHub Copilot do pomocy w pisanie skryptów powłoki, konfiguracji i potoków CI/CD.
- Wykorzystywać uzupełnianie kodu przez AI w plikach YAML i akcjach GitHub Actions.
- Przyspieszać procesy testowania, wdrażania i automatyzacji.
- Odpowiadać odpowiedzialnie na AI, zrozumiało jej ograniczenia i najlepsze praktyki.
Format kursu
- Interaktywna prezentacja i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Przećwiczanie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o dostosowanie szkolenia do indywidualnych potrzeb, skontaktuj się z nami.
AI-Assisted Development & Coding with Cursor
21 godzinTen prowadzony przez instruktora, na żywo rozprowadzany szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowany do programistów o średnim poziomie zaawansowania, którzy chcą zwiększyć produktywność i jakość kodu przy użyciu AI-assisted coding with Cursor.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zainstalować i skonfigurować Cursor do AI-assisted software development.
- Integrować Cursor z repozytoriami Git i przepływami pracy programistycznymi.
- Używać języka naturalnego do generowania, debugowania i optymalizacji kodu.
- Wykorzystywać możliwości AI do refaktoryzacji, dokumentacji i testów.
Cursor dla inżynierii danych i uczenia maszynowego: Notatniki, potoki i operacje modeli
14 godzinCursor to środowisko programistyczne oparte na sztucznej inteligencji, które zwiększa produktywność i niezawodność w przepływach pracy danych i uczenia maszynowego poprzez inteligentną generację kodu, kontekstowe sugestie i zoptymalizowane dokumentowanie.
Ten prowadzony przez instruktora, na żywo prowadzony szkolenie (online lub stacjonarny) jest skierowany do poziomu średniozaawansowanych specjalistów ds. danych i uczenia maszynowego, którzy chcą zintegrować Cursor w swoje codzienne przepływy pracy dla szybszego prototypowania, skalowalnej budowy potoków i poprawionych operacji modeli.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Używać Cursor do przyspieszenia rozwoju notatników i eksploracji kodu.
- Generować, refaktoryzować i dokumentować potoki ETL i inżynierii cech.
- Korzystać z asystenta kodu opartego na AI do treningu modeli, optymalizacji i ewaluacji.
- Zwiększać powtarzalność, współpracę i operacyjną spójność w przepływach pracy ML.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i demonstracje.
- Praktyczne, praktyczne ćwiczenia w na żywo kodujących środowiskach.
- Studia przypadków integrujące Cursor z potokami ML i narzędziami operacji modelu.
Opcje dostosowania kursu
- To szkolenie może być dostosowane do konkretnych frameworków, takich jak TensorFlow, PyTorch lub scikit-learn, lub do platform MLOps organizacyjnych.
Podstawy Cursor: Przyspieszenie produktywności programistów
14 godzinCursor to edytor kodu wspomagany sztuczną inteligencją, zaprojektowany do zwiększenia produktywności programistów poprzez inteligentne uzupełnianie kodu, kontekstowe edycje i adaptacyjną pomoc.
Ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do programistów na poziomie początkującym i zespołów inżynieryjnych, którzy chcą zoptymalizować swój przepływ pracy przy kodowaniu i bezpiecznie wykorzystywać sugestie sztucznej inteligencji w celu poprawy efektywności.
Po ukończeniu tego szkolenia, uczestnicy będą w stanie:
- Zainstalować i skonfigurować Cursora do optymalnego wykorzystania w projektach programistycznych.
- Zrozumieć i zastosować uzupełnianie kodu wspomagane sztuczną inteligencją, czat w edytorze oraz narzędzia do refaktoryzacji.
- Ewaluować, akceptować lub modyfikować sugestie kodu generowane przez AI skutecznie i bezpiecznie.
- Przyjąć najlepsze praktyki w zakresie onboardingu zespołów, współpracy i integracji kontroli wersji.
Format kursu
- Interaktywna prezentacja i dyskusja.
- Przećwiczanie na żywo i kierowane ćwiczenia.
- Rzeczywiste wyzwania programistyczne i praktyki laboratoryjne przy użyciu Cursora.
Opcje dostosowywania kursu
- Ten kurs może być dostosowany do konkretnych języków programowania lub frameworków używanych przez wasz zespół.
Cursor for Teams: Współpraca, Przeglądy Kodu i Integracja CI/CD
14 godzinCursor to AI-empowerede środowisko programistyczne, które poprawia współpracę w zespole, automatyzuje przeglądy kodu i bezproblemowo integruje się z nowoczesnymi przepływami pracy CI/CD.
Ta szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do poziomu zaawansowanego specjalistów technicznych, którzy chcą zintegrować Cursor w swoich środowiskach zespołowych, aby poprawić współpracę, zoptymalizować przeglądy i utrzymywać jakość w automatyzowanych potokach.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Skonfigurować i zarządzać zespołowymi środowiskami w Cursorze dla współpracy programistycznej.
- Korzystać z narzędzi AI do automatycznych przeglądów kodu, generowania pull request-ów i walidacji scalania.
- Implementować zarządzanie kodem, polityki przeglądów i zasady bezpieczeństwa za pomocą możliwości Cursora.
- Integrować Cursor z systemami CI/CD, aby zapewnić ciągłą dostawę i spójne standardy jakości.
Format Kursu
- Prezentacje prowadzone przez instruktora i dyskusje zespołowe.
- Ćwiczenia praktyczne wykorzystujące rzeczywiste scenariusze współpracy zespołowej.
- Ćwiczenia integracyjne z narzędziami CI/CD i kontroli wersji.
Opcje Dostosowywania Kursu
- Kurs może być dostosowany do konkretnych platform CI/CD, narzędzi repozytoriów lub wymagań bezpieczeństwa przedsiębiorstwa.
GitHub Copilot dla Programistów
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych developerów, którzy chcą nauczyć się skutecznego wykorzystania możliwości GitHub Copilot w nowoczesnych procesach rozwoju oprogramowania.
GitHub Copilot w środowiskach grupowych: najlepsze praktyki współpracy
14 godzinTa prowadzona przez instruktora, na żywo szkolenie w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do uczestników o poziomie zaawansowanym, którzy chcą zoptymalizować przepływy pracy zespołu, poprawić praktyki współpracy programistycznej i efektywnie zarządzać użyciem Copilot w środowiskach wieloosobowych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Skonfigurować GitHub Copilot dla środowisk zespołowych.
- Wykorzystywać Copilot do poprawy praktyk współpracy programistycznej.
- Zoptymalizować przepływy pracy zespołu za pomocą funkcji Copilot.
- Zarządzać integracją Copilot w projektach wieloosobowych.
- Utrzymywać spójną jakość i standardy kodu w zespołach.
- Korzystać z zaawansowanych funkcji Copilot dla specyficznych potrzeb zespołu.
- Kombinować Copilot z innymi narzędziami współpracy dla efektywności.
GitHub Copilot do debugowania i recenzji kodu
14 godzinTen prowadzony przez instruktora, na żywo przeprowadzany szkolenie w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowany do średnio zaawansowanych inżynierów QA, deweloperów i liderów zespołów, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilota do bardziej efektywnego debugowania, poprawy jakości kodu oraz usprawnienia procesów recenzji kodu.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Skonfigurować GitHub Copilota do celów debugowania i recenzji kodu.
- Używać Copilot, aby identyfikować i rozwiązywać błędy w efektywny sposób.
- Poprawiać jakość kodu z pomocą sugestii opartych na AI.
- Usprawnić procesy recenzji kodu za pomocą możliwości Copilot.
- Efektywnie współpracować, korzystając z Copilot w środowiskach zespołowych.
GitHub Copilot dla front-endu
14 godzinTen prowadzony przez instruktora, żywy szkolenie w Polsce (online lub stacjonarny) jest skierowany do średnio zaawansowanych programistów front-endu, którzy chcą korzystać z GitHub Copilot w celu automatyzacji powtarzalnych zadań kodowych, poprawy procesów projektowania UI/UX oraz optymalizacji przepływów pracy na froncie.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Skonfigurować GitHub Copilot dla projektów front-endowych.
- Wykorzystywać Copilot do generowania kodu HTML, CSS i JavaScript w sposób efektywny.
- Poprawiać procesy projektowania UI/UX przy użyciu sugestii kodowych generowanych przez AI.
- Optymalizować przepływy pracy front-endowe za pomocą praktycznych strategii integracji Copilot.
- Rozwiązywać i debugować kod front-endowy z wykorzystaniem pomocy Copilot.
GitHub Copilot dla Python Developerów
14 godzinTrening prowadzony przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub lokalnie) jest skierowany do początkujących i średnio zaawansowanych programistów Pythona, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do Pythonowych zadań specyficznych, debugowania i implementacji przepływów pracy machine learning.
Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:
- Skonfigurować GitHub Copilot dla programowania Pythona.
- Korzystać z Copilot do pisania efektywnego kodu Pythona.
- Debugować aplikacje Pythona za pomocą sugestii generowanych przez sztuczną inteligencję.
- Automatyzować powtarzające się zadania programistyczne i poprawiać efektywność przepływu pracy.
- Korzystać z Copilot do implementacji projektów machine learning w Pythonie.
Pośrednie poziom GitHub Copilot
14 godzinTo prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do uczestników poziomu pośredniego, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot w zaawansowanych przypadkach kodowania, poprawić produktywność i zintegrować Copilot w swoje procesy programistyczne.
Na końcu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Optymalizować użycie GitHub Copilot do zaawansowanych zadań programistycznych.
- Pisać bardziej efektywny, wolny od błędów i łatwy w utrzymaniu kod dzięki sugestiom Copilot.
- Zintegrować GitHub Copilot z wybranymi środowiskami IDE i procesami programistycznymi.
- Wykorzystywać Copilot do debugowania i refaktoryzacji kodu.
- Zrozumieć ograniczenia i kwestie etyczne związane z użyciem narzędzi kodujących wspomaganych sztuczną inteligencją.
Wprowadzenie do GitHub Copilot
7 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do programistów na poziomie początkującym, którzy chcą zrozumieć możliwości GitHub Copilot, go skonfigurować i efektywnie wykorzystywać w celu poprawy swojego doświadczenia kodowania.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć, co to jest GitHub Copilot i jak on działa.
- Skonfigurować GitHub Copilot z obsługiwanych edytorów kodu.
- Używać GitHub Copilot do pisania, refaktoryzacji i debugowania kodu szybciej.
- Wykorzystywać Copilot do odkrywania technik programistycznych i rozwiązań.
- Stosować najlepsze praktyki integrowania GitHub Copilot w codzienne przepływy pracy.