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課程簡介

使用 LLMs 理解代碼

  • 代碼解釋和走查的提示策略
  • 處理不熟悉的代碼庫和項目
  • 分析控制流、依賴項和架構

重構代碼以提高可維護性

  • 識別代碼異味、死代碼和反模式
  • 重構函數和模塊以提高清晰度
  • 使用 LLMs 建議命名約定和設計改進

提高性能和可靠性

  • 藉助 AI 檢測低效代碼和安全風險
  • 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

自動化代碼文檔編寫

  • 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

與工具鏈集成

  • 使用 VS Code 擴展和 Copilot Labs 進行文檔編寫
  • 在 Git 預提交鉤子中集成 GPT 或 Claude
  • 將文檔編寫和代碼檢查集成到 CI 管道中

處理遺留和多語言代碼庫

  • 逆向工程較舊或未記錄的系統
  • 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、質量保證與審查

  • 驗證 AI 生成的更改,避免幻覺
  • 使用 LLMs 時的同行評審最佳實踐
  • 確保代碼符合標準並可重現

總結與下一步

最低要求

  • 具備 Python、Java 或 JavaScript 等編程語言的經驗
  • 熟悉軟件架構和代碼審查流程
  • 對大語言模型的基本理解

目標受衆

  • 後端工程師
  • DevOps 團隊
  • 高級開發人員和技術負責人
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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