課程簡介

使用LLMs理解代碼

  • 代碼解釋和逐步分析的提示策略
  • 處理不熟悉的代碼庫和項目
  • 分析控制流程、依賴關係和架構

重構代碼以提高可維護性

  • 識別代碼異味、無用代碼和反模式
  • 重構函數和模塊以提高清晰度
  • 使用LLMs建議命名規範和設計改進

提升性能和可靠性

  • 在AI協助下檢測低效和安全風險
  • 建議更高效的算法或庫
  • 重構I/O操作、數據庫查詢和API調用

自動化代碼Documentation

  • 生成函數/方法級別的註釋和摘要
  • 從代碼庫編寫和更新README文件
  • 在LLM支持下創建Swagger/OpenAPI文檔

與工具鏈的集成

  • 使用VS Code擴展和Copilot Labs進行文檔編寫
  • 將GPT或Claude集成到Git預提交掛鉤中
  • 在CI管道中集成文檔和代碼檢查

處理遺留和多語言代碼庫

  • 逆向工程舊的或無文檔的系統
  • 跨語言重構(例如,從Python到TypeScript)
  • 案例研究和配對AI編程演示

倫理、質量保證和審查

  • 驗證AI生成的更改並避免幻覺
  • 使用LLMs時的同行評審最佳實踐
  • 確保可重現性並符合編碼標準

總結與下一步

最低要求

  • 具備Python、Java或JavaScript等程式語言的經驗
  • 熟悉軟體架構和程式碼審查流程
  • 對大型語言模型的運作方式有基本了解

目標受眾

  • 後端工程師
  • DevOps團隊
  • 資深開發人員和技術主管
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

Upcoming Courses

課程分類