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Plan du cours

Introduction au codage par ambiance

  • Définition et historique du codage par ambiance
  • Philosophie de la collaboration « invite-to-code »
  • En quoi le codage assisté par l'IA diffère du développement traditionnel

Les modèles de langage de grande taille dans le codage

  • Aperçu des modèles de langage pour les développeurs : GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
  • Comparaison des codeurs IA open source et propriétaires
  • Déploiement local des modèles de langage ou via des API

Ingénierie des invites pour les développeurs

  • Formulation efficace des invites pour générer et refactoriser du code
  • Gestion du contexte et traitement de l'état des conversations
  • Création de gabarits d'invites réutilisables pour les tâches de codage

Environnements pratiques de codage par ambiance

  • Utilisation de Replit pour le codage collaboratif assisté par l'IA
  • Intégration de GitHub Copilot et de Qwen Coder dans les IDE
  • Personnalisation des flux de travail pour la collaboration en équipe

Qualité du code et validation dans les flux de travail IA

  • Révision et test du code généré par les modèles de langage
  • Garantie de la cohérence, de la maintenabilité et de la sécurité
  • Intégration d'outils de validation du code dans le flux de travail

Intégration d'entreprise et gouvernance

  • Mise à l'échelle du codage par ambiance à travers les équipes
  • Gouvernance de l'IA, éthique et conformité dans la génération de code
  • Conception de cadres organisationnels pour le développement assisté par l'IA

Sujets avancés : Extension du codage par ambiance

  • Combinaison de plusieurs modèles de langage pour des flux de travail IA hybrides
  • Intégration du codage par ambiance avec l'automatisation CI/CD
  • Tendances futures : écosystèmes de développement multi-agents

Projet d'équipe et collaboration

  • Conception d'un projet de codage assisté par l'IA en contexte réel
  • Collaboration avec des développeurs humains et des IA
  • Présentation des résultats et évaluation des gains de productivité

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des flux de travail de développement logiciel
  • De l'expérience avec Python, JavaScript ou un autre langage de programmation moderne
  • Une familiarité avec les systèmes de contrôle de version basés sur Git

Public visé

  • Ingénieurs logiciels explorant le développement assisté par l'IA
  • Chefs d'équipe technique supervisant l'adoption de l'IA dans les flux de travail de codage
  • Équipes de développement d'entreprise cherchant à intégrer des modèles de langage dans les pipelines de production
 21 Heures

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