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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

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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