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課程簡介

Vibe Coding介紹

  • Vibe Coding的定義與歷史。
  • 「提示到程式碼」協作的哲學。
  • AI編程與傳統開發的差異。

大型語言模型在編程中的應用

  • 面向開發者的LLM概覽:GPT-4、DeepSeek、Qwen、Mistral。
  • 比較開源與專有AI編碼器。
  • 本地部署或透過API使用LLM。

開發者提示工程

  • 用於生成和重構程式碼的有效提示技巧。
  • 情境管理與對話狀態處理。
  • 建立可重複使用的編程任務提示模板。

Vibe Coding實作環境

  • 使用Replit進行協作式AI編程。
  • 將GitHub Copilot和Qwen Coder整合至IDE中。
  • 自定義團隊協作工作流。

AI工作流中的程式碼品質與驗證

  • 審查與測試LLM生成的程式碼。
  • 確保一致性、可維護性及安全性。
  • 在工作流中整合程式碼驗證工具。

企業整合與治理

  • 跨團隊擴展Vibe Coding應用。
  • 程式碼生成中的AI治理、倫理與合規性。
  • 設計組織層級AI輔助開發框架。

進階主題:擴展Vibe Coding

  • 結合多個LLM以建立混合AI工作流。
  • 將Vibe Coding整合至CI/CD自動化中。
  • 未來趨勢:多智能體開發生態系統。

團隊專案與協作

  • 設計真實世界的AI輔助編程專案。
  • 與人類及AI開發者進行協作。
  • 展示成果並衡量生產力提升效果。

總結與後續步驟

最低要求

  • 理解軟體開發工作流。
  • 具備Python、JavaScript或其他現代程式語言的經驗。
  • 熟悉基於Git的版本控制系統。

受眾

  • 探索AI輔助開發的軟體工程師。
  • 監管編程工作流中AI採用的工程主管。
  • 尋求將LLM整合至生產管線的企業開發團隊。
 21 小時

人數


每位參與者的報價

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