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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction au code piloté par des agents

  • Fonctionnement de la génération et de la modification du code par les agents autonomes
  • Compréhension de la décomposition des tâches et des traces d'exécution
  • Modes de défaillance courants dans les flux de travail des agents

Fondements de la vérification pour Antigravity

  • Établissement de points de contrôle de vérification
  • Suivi des décisions des agents et évaluation des séquences logiques
  • Identification des anomalies dans le comportement des agents

Prise en charge des artefacts générés par les agents

  • Évaluation des diff de code et de la qualité des correctifs
  • Validation de la documentation et des métadonnées créées par les agents
  • Examen des sorties structurées et non structurées

Vérification basée sur le navigateur et enregistrement d'activité

  • Interprétation des enregistrements de session du navigateur
  • Détection des erreurs des agents lors des tâches pilotées par l'interface utilisateur
  • Corrélation des événements de l'enregistrement avec le flux de tâches attendu

Techniques de validation des tâches

  • Confirmation de la précision et de l'exhaustivité des tâches
  • Application de contrôles de reproductibilité et de répétabilité
  • Utilisation de la validation basée sur les contraintes pour les flux de travail d'IA

Considérations de sécurité dans le développement piloté par des agents

  • Reconnaissance des actions à risque des agents
  • Analyses statiques et dynamiques des sorties des agents
  • Renforcement des étapes de vérification face aux failles de sécurité

Test de la fiabilité et de la robustesse

  • Détection des comportements fragiles des agents
  • Tests de résistance des opérations multi-étapes des agents
  • Construction de pipelines de validation résilients

Intégration de la QA d'Antigravity aux pipelines existants

  • Conception de flux de travail de vérification des agents de bout en bout
  • Automatisation des critères d'acceptation pour les tâches des agents
  • Rapport et surveillance des performances des agents

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des fondamentaux du test logiciel
  • Expérience avec l'automatisation ou les méthodologies de QA
  • Familiarité avec les flux de travail de développement assisté par IA

Public cible

  • Ingénieurs QA
  • SDETs (Software Development Engineer in Test)
  • Ingénieurs de la sécurité

Nombre de participants


Prix par participant

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