Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Kursplan
Introduktion till Vibe Coding
- Definition och historia av vibe coding
- Filosofin bakom "prompt-to-code"-samarbete
- Hur AI-koding skiljer sig från traditionell utveckling
Stora språkmodeller i kodning
- Översikt över LLM:er för utvecklare: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
- Jämförelse av öppen källkod vs. proprietära AI-koderare
- Distribution av LLM:er lokalt eller via API:er
Prompt Engineering för utvecklare
- Effektiv promptning för generering och refaktorisering av kod
- Kontexthantering och hantering av konversationsstatus
- Skapa återanvändbara mallar för koding-uppgifter
Hands-on Vibe Coding-miljöer
- Använda Replit för kooperativ AI-koding
- Integrera GitHub Copilot och Qwen Coder i IDE:er
- Anpassa arbetsflöden för teamsamarbete
Kodkvalitet och validering i AI-flöden
- Granskning och testning av LLM-genererad kod
- Säkerställa konsistens, underhållbarhet och säkerhet
- Integrera kodvalideringsverktyg i flödet
Företagsintegration och styrning
- Skalning av vibe coding över teams
- AI-styrning, etik och efterlevnad vid kodgenerering
- Designa organisationella ramverk för AI-assisterad utveckling
Avancerade ämnen: Utöka Vibe Coding
- Kombinera flera LLM:er för hybrida AI-flöden
- Integrera vibe coding med CI/CD-automatisering
- Framtida trender: multi-agent-utvecklingsekosystem
Teamprojekt och samarbete
- Designa ett verkligt AI-assisterat kodingprojekt
- Samarbeta med mänskliga och AI-utvecklare
- Presentera resultat och mäta produktivitetsökningar
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Förståelse för mjukvaruutvecklingsflöden
- Erfarenhet med Python, JavaScript eller ett annat modernt programmeringsspråk
- Kännedom om Git-baserade versionshanteringssystem
Målgrupp
- Mjukvaruingenjörer som utforskar AI-assisterad utveckling
- Tekniska ledare som övervakar adaptionen av AI i koding-flöden
- Företagets utvecklingsteam som söker att integrera LLM:er i produktionspipelines
21 Timmar
Vittnesmål (1)
Att jag har fått kunskap om Streamlit-biblioteket från Python och jag kommer säkert att försöka använda det för att förbättra applikationerna i mitt team som är skapade med R Shiny
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maskintolkat