Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Vibe Codingu

  • Definicja i historia vibe codingu
  • Filozofia współpracy „od promptu do kodu”
  • Różnice między kodowaniem wspomaganym przez AI a tradycyjnym rozwojem oprogramowania

Duże Modele Językowe w Kodowaniu

  • Przegląd LLM dla deweloperów: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
  • Porównanie otwartych i własnościowych modeli AI
  • Wdrażanie LLM lokalnie lub przez API

Inżynieria Promptów dla Deweloperów

  • Skuteczne tworzenie i refaktoryzacja kodu poprzez prompty
  • Zarządzanie kontekstem i stanem rozmowy
  • Tworzenie szablonów promptów do zadań programistycznych

Praktyczne Środowiska Vibe Codingu

  • Korzystanie z Replit do współpracy z AI
  • Integracja GitHub Copilot i Qwen Coder w środowiskach IDE
  • Dostosowywanie przepływów pracy do współpracy zespołowej

Jakość Kodu i Walidacja w Przepływach Pracy AI

  • Przegląd i testowanie kodu generowanego przez LLM
  • Zapewnianie spójności, utrzymywalności i bezpieczeństwa
  • Integracja narzędzi do walidacji kodu w przepływach pracy

Integracja w Przedsiębiorstwach i Zarządzanie

  • Skalowanie vibe codingu w zespołach
  • Zarządzanie AI, etyka i zgodność w generowaniu kodu
  • Projektowanie ram organizacyjnych dla rozwoju wspomaganego przez AI

Zaawansowane Tematy: Rozszerzanie Vibe Codingu

  • Łączenie wielu LLM w hybrydowe przepływy pracy AI
  • Integracja vibe codingu z automatyzacją CI/CD
  • Przyszłe trendy: ekosystemy rozwoju wieloagentowego

Projekt Zespołowy i Współpraca

  • Projektowanie rzeczywistego projektu wspomaganego przez AI
  • Współpraca z ludzkimi i AI deweloperami
  • Prezentacja wyników i pomiar wzrostu produktywności

Podsumowanie i Kolejne Kroki

Wymagania

  • Zrozumienie przepływów pracy w rozwoju oprogramowania
  • Doświadczenie w programowaniu w Pythonie, JavaScript lub innym współczesnym języku programowania
  • Znajomość systemów kontroli wersji opartych na Git

Grupa Docelowa

  • Inżynierowie oprogramowania zainteresowani rozwojem wspomaganym przez AI
  • Liderzy techniczni nadzorujący wdrażanie AI w przepływach pracy programistycznych
  • Zespoły deweloperskie w przedsiębiorstwach, które chcą zintegrować LLM z potokami produkcyjnymi
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie