Εξέλιξη Κομματιού
Συνέχεια Κώδικα με LLMs
- Στρατηγικές προσφοράς στοιχείων για εξήγηση και περιπετειών κώδικα
- Εργασία με άγνωστους κώδικες και έργα
- Ανάλυση ροής ελέγχου, εξαρτήματος και αρχιτεκτονικής
Συστατικότητας Κώδικα για Διατήρηση
- Ανίχνευση αμωμοσύνων κώδικα, νεκρού κώδικα και αντίπατων προτύπων
- Ρεύμα συνάρτησης και μόντουλ για φαντασία
- Χρήση LLMs για να προτείνει συνθήκες ονομάστηκα και βελτίωση σχεδιασμού
Βελτίωση Δυναμικότητας και Βεβαιότητας
- Ανίχνευση αναποτελεσματικότητας και θρησκευτικών τεχνικών με υποστήριξη AI
- Πρόταση πιο αποτελεσματικών γραμμών κώδικα ή βιβλιοθηκών
- Συστατικότης λειτουργιών I/O, ερωτήσεων διαβάζω και προσκλήσεων API
Αυτομάτια Κώδικα Documentation
- Παραγωγή σχόλια και επεξηγήσεις επίπεδου συνάρτησης/μέθοδου
- Σύνταξη και αναβάθμιση README αρχείων από κώδικες
- Δημιουργία Swagger/OpenAPI πιστοποιήσεις με υποστήριξη LLM
Ενσωμάτωση σε Εργαλεία Toolchains
- Χρήση επιδυνάμωσης VS Code και Copilot Labs για χρηματοδότηση
- Ενσωμάτωση GPT ή Claude σε Git pre-commit μπουκαλίδες
- Συγχώνευση CI pipeline για χρηματοδότηση και διατήρηση
Εργασία με Παλαιοκωδικές και Πολυγλώσσιους Κώδικες
- Αντιμητοποίηση προηγούμενων ή μη αρχειακού συστήματος
- Πολυγλώσσος συστατικότης (π.χ., Python προς TypeScript)
- Περίπτωση μελέτη και αναδρομή AI προγράμματος δημοσιεύσεις
Eθική, Ασφάλεια Ποιότητας και Μετώδου
- Έλεγχος AI-προϊόντων μεταβολές και αποφυγή εξάμασης
- Τέχνες κριτικής του συγκλητικού όταν χρησιμοποιεί LLMs
- Ασφάλεια αναπαραγωγιότητα και συμμόρφωση με τους κώδικες σχεδιασμού
Επικεφαλής και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Εμπειρία με προγραμματιστικές γλώσσες όπως Python, Java ή JavaScript
- Γνώση της αρχιτεκτονικής λογισμικού και των διαδικασιών ελέγχου κώδικα
- Βασική κατανόηση των μεθόδων λειτουργίας των μεγάλων μοντέλων γλώσσας
Πúblico
- Υπολογιστικοί εγκαταστηματολόγοι (Backend engineers)
- Ομάδες DevOps
- Ανώτεροι αναπτυξτές και τεχνικοί ηγέτες
Σχόλια (2)
Άρχισα να κατανοώ τη βιβλιοθήκη Streamlit στο Python και σίγουρα θα προσπαθήσω να τη χρησιμοποιήσω για να βελτιώσω εφαρμογές που αναπτύσσονται στο ομάδα μου με το R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Κομμάτι - GitHub Copilot for Developers
Μηχανική Μετάφραση
Ο καθηγητής μπορεί να προσαρμόσει το επίπεδο του μαθήματος κατά τη διάρκεια της κατάρτισης, για να ανταποκρίνεται στο επίπεδο κατανόησής μας στο θέμα. Αυτό μας επιτρέπει να κερδίσουμε πιο χρήσιμη γνώση, η οποία θα μας βοηθήσει στον ακόλουθο τρόπο να εξαξιοποιούμε τα εργαλεία στην καθημερινή μας εργασία.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Κομμάτι - Intermediate GitHub Copilot
Μηχανική Μετάφραση