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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
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