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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

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