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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:
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