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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
客戶評論 (1)
我獲得了關於Python中Streamlit庫的知識,我肯定會嘗試使用它來改進我們團隊中基於R Shiny開發的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
課程 - GitHub Copilot for Developers
機器翻譯