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Plan du cours

Compréhension du code avec les LLM

  • Stratégies de prompting pour l'explication du code et les parcours de code.
  • Travail avec des bases de code et projets inconnus.
  • Analyse du flux de contrôle, des dépendances et de l'architecture.

Refactoring du code pour la maintenabilité

  • Identification des code smells, du code mort et des antipatterns.
  • Restructuration des fonctions et des modules pour plus de clarté.
  • Utilisation des LLM pour suggérer des conventions de nommage et des améliorations de conception.

Amélioration des performances et de la fiabilité

  • Détection des inefficacités et des risques de sécurité avec l'aide de l'IA.
  • Suggestion d'algorithmes ou de bibliothèques plus efficaces.
  • Refactoring des opérations d'E/S, des requêtes de base de données et des appels API.

Automatisation de la documentation du code

  • Génération de commentaires et de résumés au niveau des fonctions/méthodes.
  • Rédaction et mise à jour des fichiers README à partir des bases de code.
  • Création de la documentation Swagger/OpenAPI avec le soutien des LLM.

Intégration avec les chaînes d'outils

  • Utilisation des extensions VS Code et Copilot Labs pour la documentation.
  • Incorporation de GPT ou Claude dans les hooks de pré-validation Git.
  • Intégration au pipeline CI pour la documentation et le linting.

Travail avec des bases de code héritées et multi-langages

  • Ingénierie inverse de systèmes anciens ou non documentés.
  • Refactoring inter-langages (par exemple, de Python vers TypeScript).
  • Études de cas et démonstrations de programmation assistée par l'IA.

Éthique, assurance qualité et revue

  • Validation des changements générés par l'IA et prévention des hallucinations.
  • Meilleures pratiques de revue par les pairs lors de l'utilisation des LLM.
  • Assurance de la reproductibilité et conformité aux normes de codage.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience avec des langages de programmation tels que Python, Java ou JavaScript.
  • Connaissance de l'architecture logicielle et des processus de révision de code.
  • Compréhension de base du fonctionnement des grands modèles de langage.

Public cible

  • Ingénieurs backend.
  • Équipes DevOps.
  • Développeurs seniors et chefs de projet technique.
 14 Heures

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