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课程大纲
使用 LLMs 理解代码
- 代码解释和走查的提示策略
- 处理不熟悉的代码库和项目
- 分析控制流、依赖项和架构
重构代码以提高可维护性
- 识别代码异味、死代码和反模式
- 重构函数和模块以提高清晰度
- 使用 LLMs 建议命名约定和设计改进
提高性能和可靠性
- 借助 AI 检测低效代码和安全风险
- 建议更高效的算法或库
- 重构 I/O 操作、数据库查询和 API 调用
自动化代码文档编写
- 生成函数/方法级别的注释和摘要
- 从代码库编写和更新 README 文件
- 在 LLM 支持下创建 Swagger/OpenAPI 文档
与工具链集成
- 使用 VS Code 扩展和 Copilot Labs 进行文档编写
- 在 Git 预提交钩子中集成 GPT 或 Claude
- 将文档编写和代码检查集成到 CI 管道中
处理遗留和多语言代码库
- 逆向工程较旧或未记录的系统
- 跨语言重构(例如从 Python 到 TypeScript)
- 案例研究和配对 AI 编程演示
伦理、质量保证与审查
- 验证 AI 生成的更改,避免幻觉
- 使用 LLMs 时的同行评审最佳实践
- 确保代码符合标准并可重现
总结与下一步
要求
- 具备 Python、Java 或 JavaScript 等编程语言的经验
- 熟悉软件架构和代码审查流程
- 对大语言模型的基本理解
目标受众
- 后端工程师
- DevOps 团队
- 高级开发人员和技术负责人
14 小时
客户评论 (1)
我获得了关于Python中Streamlit库的知识,我肯定会尝试使用它来改进我们团队中基于R Shiny开发的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
课程 - GitHub Copilot for Developers
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