課程簡介

Vibe Coding簡介

  • Vibe coding的定義與歷史。
  • “提示到代碼”協作的哲學。
  • AI編碼與傳統開發的區別。

編碼中的大型語言模型

  • 開發者視角下的LLM概覽:GPT-4、DeepSeek、Qwen、Mistral。
  • 開源與專有AI編碼器的比較。
  • 本地或通過API部署LLM。

開發者的提示工程

  • 生成和重構代碼的有效提示。
  • 上下文管理與對話狀態處理。
  • 爲編碼任務創建可重用的提示模板。

動手實踐Vibe Coding環境

  • 使用Replit進行協作式AI編碼。
  • 將GitHub Copilot和Qwen Coder集成到IDE中。
  • 爲團隊協作定製工作流程。

AI工作流程中的代碼質量與驗證

  • 審查和測試LLM生成的代碼。
  • 確保代碼的一致性、可維護性和安全性。
  • 在工作流程中集成代碼驗證工具。

企業集成與治理

  • 在團隊中擴展vibe coding。
  • AI治理、道德與代碼生成的合規性。
  • 設計AI輔助開發的組織框架。

高級主題:擴展Vibe Coding

  • 結合多個LLM實現混合AI工作流程。
  • 將vibe coding與CI/CD自動化集成。
  • 未來趨勢:多代理開發生態系統。

團隊項目與協作

  • 設計一個真實的AI輔助編碼項目。
  • 與人類和AI開發者協作。
  • 展示結果並衡量生產力提升。

總結與下一步

最低要求

  • 瞭解軟件開發工作流程。
  • 具備Python、JavaScript或其他現代編程語言的經驗。
  • 熟悉基於Git的版本控制系統。

受衆

  • 探索AI輔助開發的軟件工程師。
  • 監督編碼工作流程中AI採用的工程主管。
  • 希望將LLM集成到生產管道中的企業開發團隊。
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

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