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課程簡介

利用 LLM 理解程式碼

  • 程式碼解釋與導覽的提示詞策略。
  • 處理陌生程式碼庫與專案的方法。
  • 分析控制流程、相依性與架構。

重構程式碼以提升可維護性

  • 識別代碼壞味、死碼與反模式。
  • 重組函式與模組以增強清晰度。
  • 利用 LLM 建議命名規範與設計改進方案。

提升效能與可靠性

  • 借助 AI 偵測效能瓶頸與安全風險。
  • 推薦更高效的演算法或函式庫。
  • 重構 I/O 操作、資料庫查詢與 API 呼叫。

自動化程式碼文件生成

  • 產生函式級別或方法級別的註解與摘要。
  • 根據程式碼庫撰寫並更新 README 檔案。
  • 在 LLM 協助下建立 Swagger/OpenAPI 文件。

整合至開發工具鏈

  • 使用 VS Code 擴充功能與 Copilot Labs 進行文件生成。
  • 將 GPT 或 Claude 整合至 Git pre-commit 鉤子中。
  • 在 CI 管線中整合文件生成與程式碼檢查工具。

處理歷史專案與多語言程式碼庫

  • 逆向工程舊有或未記錄的系統。
  • 跨語言重構(例如從 Python 遷移至 TypeScript)。
  • 案例研究與 AI 協同編程演示。

倫理、品質保證與審查

  • 驗證 AI 產生的變更,避免幻覺問題。
  • 運用 LLM 時的代碼審查最佳實踐。
  • 確保程式可重現性並符合編程規範。

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備 Python、Java 或 JavaScript 等程式語言的開發經驗。
  • 熟悉軟體架構設計與代碼審查流程。
  • 理解大型語言模型的基本運作原理。

適用對象

  • 後端工程師
  • DevOps 團隊
  • 資深開發人員與技術負責人
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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