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課程時長 14 時間:
課程簡介
利用LLMs理解代码
- 用于代码解释与逐步讲解的提示策略
- 应对陌生代码库与项目
- 分析控制流、依赖关系与架构
为可维护性重构代码
- 识别代码异味、死代码与反模式
- 重组函数与模块,使其更清晰
- 使用LLMs提出命名规范与设计改进建议
提升性能与可靠性
- 借助AI协助检测低效问题与安全风险
- 建议更高效的算法或库
- 重构I/O操作、数据库查询与API调用
自动化代码文档编写
- 生成函数/方法级别的注释与摘要
- 基于代码库撰写与更新README文件
- 在LLM支持下创建Swagger/OpenAPI文档
与工具链集成
- 使用VS Code扩展与Copilot Labs编写文档
- 在Git预提交钩子中整合GPT或Claude
- 将文档与代码检查集成到CI流水线
处理遗留与多语言代码库
- 逆向工程老旧或无文档系统
- 跨语言重构(例如从Python到TypeScript)
- 案例研究与双人AI编程演示
伦理、质量保证与审查
- 验证AI生成的变更,避免幻觉
- 使用LLMs时的同行评审最佳实践
- 确保可复现性并符合编码标准
总结与后续步骤
最低要求
- 具备Python、Java或JavaScript等编程语言经验
- 熟悉软件架构与代码审查流程
- 基本了解大型语言模型的工作原理
目标受众
- 后端工程师
- DevOps团队
- 资深开发人员与技术负责人
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