Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Najlepsze praktyki i narzędzia
Częste pułapki i strategie ich łagodzenia
Wprowadzenie do Prompt Engineering
Udoskonalanie instrukcji i projektowanie iteracyjne
Instrukcje dla generowania Test Automation i SQL
Podsumowanie i następne kroki
Używanie instrukcji do wyjaśniania i debugowania kodu
Pisanie instrukcji do generowania kodu
- Unikanie generowania niebezpiecznego kodu lub podatności na atak
- Obsługa niekompletnych lub niejasnych wejść
- Tworzenie bezpiecznych instrukcji awaryjnych i zabezpieczeń
- Tworzenie przypadków testowych na podstawie wymagań lub kodu
- Generowanie złożonych zapytań SQL z języka naturalnego
- Formatowanie wyników do integracji z zestawami testów
- Wyjaśnianie starego lub nieznanego kodu
- Instrukcje do analizy logiki lub przypadków krańcowych
- Wyszukiwanie i wyjaśnianie błędów lub niesprawności
- Generowanie kodu z opisów językiem potocznym
- Kontrolowanie formatu wyjścia i języka programowania
- Pracowanie z złożoną logiką lub wieloma funkcjami
- Poprawianie wyników poprzez łańcuchowanie instrukcji i pętle sprzeczności
- Strategie odzyskiwania błędów i dostosowywania instrukcji
- Studia przypadków dotyczące doskonalenia zadań technicznych
- Biblioteki instrukcji i wzorce ponownego użycia
- Używanie szablonów instrukcji w VS Code lub w przepływach API
- Ocenianie jakości i wydajności instrukcji w zastosowaniach produkcyjnych
- Zrozumienie instrukcji, kontekstu, tokenów i modeli
- Typy instrukcji: zero-shot, one-shot, few-shot
- Używanie instrukcji systemowych lub użytkownika w różnych API
Wymagania
Grupa docelowa
- Programiści używający LLMs do generowania lub analizy kodu
- Kierownicy techniczni badający narzędzia AI w przepływach pracy
- Specjaliści od oprogramowania eksperymentujący z integracjami LLM
- Doświadczenie w tworzeniu oprogramowania lub pisaniu skryptów
- Znajomość popularnych języków programowania (np. Python, JavaScript, SQL)
- Podstawowa wiedza na temat dużych modeli językowych i narzędzi AI takich jak ChatGPT, Claude lub Copilot
7 godzin
Opinie uczestników (1)
Poznanie zaawansowanego użytkowania Copilota przez wykładowcę & Wystarczająca i efektywna sesja praktyczna
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Szkolenie - Intermediate GitHub Copilot
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję