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課程簡介
Vibe Coding簡介
- Vibe coding的定義與歷史。
- “提示到代碼”協作的哲學。
- AI編碼與傳統開發的區別。
編碼中的大型語言模型
- 開發者視角下的LLM概覽:GPT-4、DeepSeek、Qwen、Mistral。
- 開源與專有AI編碼器的比較。
- 本地或通過API部署LLM。
開發者的提示工程
- 生成和重構代碼的有效提示。
- 上下文管理與對話狀態處理。
- 爲編碼任務創建可重用的提示模板。
動手實踐Vibe Coding環境
- 使用Replit進行協作式AI編碼。
- 將GitHub Copilot和Qwen Coder集成到IDE中。
- 爲團隊協作定製工作流程。
AI工作流程中的代碼質量與驗證
- 審查和測試LLM生成的代碼。
- 確保代碼的一致性、可維護性和安全性。
- 在工作流程中集成代碼驗證工具。
企業集成與治理
- 在團隊中擴展vibe coding。
- AI治理、道德與代碼生成的合規性。
- 設計AI輔助開發的組織框架。
高級主題:擴展Vibe Coding
- 結合多個LLM實現混合AI工作流程。
- 將vibe coding與CI/CD自動化集成。
- 未來趨勢:多代理開發生態系統。
團隊項目與協作
- 設計一個真實的AI輔助編碼項目。
- 與人類和AI開發者協作。
- 展示結果並衡量生產力提升。
總結與下一步
最低要求
- 瞭解軟件開發工作流程。
- 具備Python、JavaScript或其他現代編程語言的經驗。
- 熟悉基於Git的版本控制系統。
受衆
- 探索AI輔助開發的軟件工程師。
- 監督編碼工作流程中AI採用的工程主管。
- 希望將LLM集成到生產管道中的企業開發團隊。
21 時間:
客戶評論 (1)
講師在Copilot高級使用方面的知識以及充分且高效的實踐環節
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
課程 - Intermediate GitHub Copilot
機器翻譯