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课程大纲
使用LLMs理解代码
- 代码解释和逐步分析的提示策略
- 处理不熟悉的代码库和项目
- 分析控制流程、依赖关系和架构
重构代码以提高可维护性
- 识别代码异味、无用代码和反模式
- 重构函数和模块以提高清晰度
- 使用LLMs建议命名规范和设计改进
提升性能和可靠性
- 在AI协助下检测低效和安全风险
- 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Documentation
- 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
与工具链的集成
- 使用VS Code扩展和Copilot Labs进行文档编写
- 将GPT或Claude集成到Git预提交挂钩中
- 在CI管道中集成文档和代码检查
处理遗留和多语言代码库
- 逆向工程旧的或无文档的系统
- 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、质量保证和审查
- 验证AI生成的更改并避免幻觉
- 使用LLMs时的同行评审最佳实践
- 确保可重现性并符合编码标准
总结与下一步
要求
- 具备Python、Java或JavaScript等程式语言的经验
- 熟悉软体架构和程式码审查流程
- 对大型语言模型的运作方式有基本了解
目标受众
- 后端工程师
- DevOps团队
- 资深开发人员和技术主管
14 小时
客户评论 (1)
讲师在Copilot高级使用方面的知识以及充分且高效的实践环节
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
课程 - Intermediate GitHub Copilot
机器翻译