Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Διάρκεια 14 Ώρες
Εξέλιξη Κομματιού
Κατανόηση Κώδικα με LLMs
- Στρατηγικές προτροπών για εξήγηση κώδικα και περιηγήσεις
- Εργασία με άγνωστες βάσεις κώδικα και έργα
- Ανάλυση ροής ελέγχου, εξαρτήσεων και αρχιτεκτονικής
Αναδόμηση Κώδικα για Συντηρησιμότητα
- Εντοπισμός δυσοσμιών κώδικα, νεκρού κώδικα και αντιπροτύπων
- Αναδιάρθρωση συναρτήσεων και ενοτήτων για σαφήνεια
- Χρήση LLMs για προτάσεις συμβάσεων ονοματοδοσίας και βελτιώσεων σχεδιασμού
Βελτίωση Απόδοσης και Αξιοπιστίας
- Εντοπισμός αναποτελεσματικοτήτων και κινδύνων ασφαλείας με τη βοήθεια AI
- Προτάσεις για πιο αποδοτικούς αλγορίθμους ή βιβλιοθήκες
- Αναδόμηση λειτουργιών I/O, ερωτημάτων βάσεων δεδομένων και κλήσεων API
Αυτοματοποίηση Τεκμηρίωσης Κώδικα
- Δημιουργία σχολίων και περιλήψεων σε επίπεδο συνάρτησης/μεθόδου
- Συγγραφή και ενημέρωση αρχείων README από βάσεις κώδικα
- Δημιουργία εγγράφων Swagger/OpenAPI με υποστήριξη LLM
Ενσωμάτωση με Αλυσίδες Εργαλείων
- Χρήση επεκτάσεων VS Code και Copilot Labs για τεκμηρίωση
- Ενσωμάτωση GPT ή Claude σε hooks pre-commit του Git
- Ενσωμάτωση σε pipeline CI για τεκμηρίωση και linting
Εργασία με Παλαιές και Πολυγλωσσικές Βάσεις Κώδικα
- Αντίστροφη μηχανική παλαιότερων ή μη τεκμηριωμένων συστημάτων
- Διαγλωσσική αναδόμηση (π.χ., από Python σε TypeScript)
- Μελέτες περίπτωσης και επιδείξεις προγραμματισμού σε ζεύγη με AI
Ηθική, Διασφάλιση Ποιότητας και Έλεγχος
- Επικύρωση αλλαγών που δημιουργούνται από AI και αποφυγή ψευδαισθήσεων
- Βέλτιστες πρακτικές αξιολόγησης από ομοτίμους κατά τη χρήση LLMs
- Διασφάλιση αναπαραγωγιμότητας και συμμόρφωσης με πρότυπα κωδικοποίησης
Σύνοψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Εμπειρία με γλώσσες προγραμματισμού όπως Python, Java ή JavaScript
- Εξοικείωση με αρχιτεκτονική λογισμικού και διαδικασίες ελέγχου κώδικα
- Βασική κατανόηση του τρόπου λειτουργίας των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων
Κοινό
- Μηχανικοί backend
- Ομάδες DevOps
- Ανώτεροι προγραμματιστές και τεχνικοί επικεφαλής
Σχόλια (1)
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