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 課程時長 21 時間: (3 天)

課程簡介

Vibe Coding 簡介

  • Vibe coding 的定義與歷史
  • 「提示詞至代碼」協作理念
  • AI 編程與傳統開發的差異

編程中的大型語言模型

  • 開發者用 LLM 概覽:GPT-4、DeepSeek、Qwen、Mistral
  • 比較開源與專有 AI 編程工具
  • 在地部署 LLM 或透過 API 使用

開發者提示詞工程

  • 用於生成及重構代碼的有效提示技巧
  • 上下文管理與對話狀態處理
  • 為編程任務創建可複用的提示模板

Vibe Coding 實作環境

  • 使用 Replit 進行協作式 AI 編程
  • 將 GitHub Copilot 及 Qwen Coder 整合至 IDE
  • 針對團隊協作自訂工作流程

AI 工作流程中的代碼質量與驗證

  • 審查與測試 LLM 生成的代碼
  • 確保一致性、可維護性及安全性
  • 在工作流程中整合代碼驗證工具

企業整合與治理

  • 跨團隊擴展 Vibe coding
  • 代碼生成中的 AI 治理、倫理及合規
  • 設計 AI 輔助開發的組織框架

進階主題:擴展 Vibe Coding

  • 結合多個 LLM 以實現混合 AI 工作流程
  • 將 Vibe coding 與 CI/CD 自動化整合
  • 未來趨勢:多智能體開發生態系統

團隊項目與協作

  • 設計真實場景的 AI 輔助編程項目
  • 與人類及 AI 開發者協作
  • 展示成果並衡量生產力提升

總結與下一步

最低要求

  • 具備軟體開發工作流程的理解
  • 具有 Python、JavaScript 或其他現代程式語言的經驗
  • 熟悉基於 Git 的版本控制系統

受眾

  • 探索 AI 輔助開發的軟體工程師
  • 監督編程工作流程中 AI 採用的工程主管
  • 尋求將 LLM 整合至生產管線的企業開發團隊

人數


每位參與者的報價

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