Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Od Autouzupełniania do Agenta: Zrozumienie Zmiany

  • Jak sugestie Copilota różnią się od wieloetapowego planowania agenta
  • Architektura pętli agenta: planowanie, generowanie, wykonywanie, iteracja
  • Obsługa języków i wybór modelu dla zadań agenta
  • Przykłady z życia wzięte: od pięciolinijkowych funkcji do wieloplikowych funkcji

Włączanie Trybu Agenta w Twoim IDE

  • Aktywacja w VS Code, JetBrains i Neovim
  • Konfiguracja okna kontekstowego i preferencji poziomu modelu
  • Ustawianie reguł obszaru roboczego i ignorowanie dużych plików binarnych
  • Zarządzanie Copilot Chat w porównaniu z przepływem pracy agenta w tekście

Wieloetapowe Planowanie i Wykonywanie

  • Nakłanianie Copilota do zbudowania funkcji od początku do końca
  • Obserwowanie, jak agent dzieli zadania na kroki w różnych plikach
  • Przeglądanie każdego kroku przed zastosowaniem zmian
  • Korzystanie z cofania w tekście, gdy kroki zbaczają z kursu

Polecenia Terminala w Pętli Agenta

  • Instalowanie zależności przez integrację terminala z Copilotem
  • Uruchamianie poleceń budowania i interpretowanie wyników
  • Zarządzanie zmiennymi środowiskowymi z poziomu sesji Copilota
  • Granice bezpieczeństwa: jakie polecenia wymagają ręcznej aprobaty

Programowanie Sterowane Testami z Agentem

  • Generowanie testów jednostkowych z istniejącego kodu źródłowego
  • Kierowanie tworzeniem testów za pomocą naturalnych poleceń językowych
  • Uruchamianie zestawów testów i interpretowanie logów błędów w Copilocie
  • Udoskonalanie asercji po napotkaniu błędów skrajnych przypadków

Nawigowanie po Dużych Bazach Kodu

  • Automatyczne znajdowanie odwołań między plikami
  • Refaktoryzacja wspólnych narzędzi z pomocą Copilota w zmianie nazw
  • Aktualizacja plików konfiguracyjnych i schematów jednocześnie
  • Unikanie wyczerpania okna kontekstowego dzięki celowanym poleceniom

Dostosowywanie Copilota do Standardów Zespołu

  • Pisanie instrukcji specyficznych dla repozytorium w .github/copilot-instructions.md
  • Wymuszanie konwencji nazewnictwa i wzorców architektonicznych
  • Wykluczanie wrażliwych plików i katalogów z kontekstu
  • Tworzenie szablonów poleceń specyficznych dla zespołu do typowych zadań

Zarządzanie Przedsiębiorstwem w GitHub Copilot

  • Alokacja miejsc, rozliczenia i pulpity nawigacyjne dotyczące użycia
  • Logi audytowe: śledzenie, co wygenerował Copilot, a co zostało zatwierdzone
  • Polityki ochrony praw własności intelektualnej Microsoft i implikacje licencyjne
  • Blokowanie określonych wzorców plików z potoków sugestii AI

Debugowanie z Trybem Agenta

  • Czytanie śladów stosu razem z agentem
  • Debugowanie oparte na hipotezach: pytanie Copilota, dlaczego test nie powiódł się
  • Korzystanie z asystowanego przez agenta podziału na pół w celu znalezienia źródeł regresji
  • Zarządzanie ryzykiem halucynacji podczas debugowania nieznanego kodu

Zarządzanie Wydajnością i Limitami

  • Zrozumienie dziennych limitów żądań i przydziałów modelu
  • Optymalizacja długości poleceń, aby uniknąć obciętych odpowiedzi
  • Przełączanie między modelami w zależności od zadania
  • Monitorowanie opóźnień agenta i strategii buforowania

Bezpieczeństwo i Zgodność dla Przedsiębiorstw

  • Przetwarzanie danych: co opuszcza Twoje repozytorium, a co pozostaje lokalne
  • Zapobieganie wyciekom tajemnic i poświadczeń przez polecenia
  • Zgodność z wymaganiami GDPR, SOC 2 i FedRAMP
  • Testowanie wygenerowanego kodu pod kątem podatności na iniekcje

Rozwiązywanie Typowych Problemów

  • Dlaczego Copilot czasami ignoruje kontekst Twojej bazy kodu
  • Rozwiązywanie problemów z indeksowaniem dużych repozytoriów
  • Obsługa błędów limitów przepustowości w godzinach szczytu
  • Naprawianie problemów z synchronizacją rozszerzeń IDE

Podsumowanie i Plan na Przyszłość

  • Podsumowanie możliwości Trybu Agenta i praktycznych przepływów pracy
  • Plan rozwoju Copilota i nadchodzące funkcje agenta
  • Źródła informacji o najnowszych wydaniach Copilota

Wymagania

  • Doświadczenie w programowaniu obiektowym lub funkcyjnym
  • Konto na GitHubie i podstawowa znajomość przepływu pracy w Git
  • Znajomość przynajmniej jednego IDE (VS Code, JetBrains lub Neovim)

Grupa docelowa

  • Deweloperzy obecnie korzystający z Copilota, którzy chcą odblokować Tryb Agenta
  • Menedżerowie inżynierii wdrażający Copilota w zespołach deweloperskich
  • Zespoły ds. bezpieczeństwa analizujące polityki generowania kodu wspomaganego przez AI
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie