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Plan du cours
L'interface conversationnelle Cascade
- En quoi Cascade diffère des panneaux de chat traditionnels dans d'autres IDE.
- Maintenance du contexte conversationnel entre les demandes de fonctionnalités.
- Basculer entre les modes explication, planification et action au sein de Cascade.
- Patterns de conversation réels pour la correction de bogues et le développement de fonctionnalités.
Modifications prédictives et prise en compte multi-fichiers
- Que sont les modifications prédictives et quand se déclenchent-elles automatiquement.
- Accepter, rejeter et ajuster les suggestions de modification entre les fichiers.
- Suivi automatique des dépendances entre les fichiers modifiés.
- Rétablir les modifications en cascade lorsque les prédictions sont incorrectes.
Intégration terminal dans l'éditeur
- Ouvrir et gérer des sessions de terminal intégré.
- Comment Cascade observe la sortie du terminal pour affiner les prochaines étapes.
- Exécution des tests, compilations et déploiements sans quitter Windsurf.
- Gestion des invites CLI interactives lors des flux automatisés.
Indexation de Windsurf et gestion du contexte
- Comment Windsurf construit et maintient un index de projet en temps réel.
- Comportement de l'indexation pour les monorépos par rapport aux dépôts simples.
- Exclusion des artefacts générés et des répertoires de build pour une indexation plus rapide.
- Rébuild de l'index après des changements structurels majeurs.
Développement de fonctionnalités par conversation
- Descriptions de fonctionnalité en langage naturel et observation de la planification par Cascade.
- Vérification de la liste des fichiers générés avant d'accepter les modifications.
- Exécution immédiate du code généré et renvoi des erreurs à Cascade.
- Ajustement itératif grâce aux invites conversationnelles de suivi.
Règles personnalisées et prompts spécifiques aux technologies
- Rédaction de règles spécifiques au projet pour les frameworks internes.
- Application des conventions de dénomination via les fichiers de règles Windsurf.
- Personnalisation de l'indexation pour les DSL et les formats de fichiers non standards.
- Partage des ensembles de règles au sein d'une équipe de développement.
Débogage avec l'assistance Cascade
- Copier-coller des traces de pile dans Cascade pour l'analyse des causes racines.
- Demander à Cascade de comparer les versions fonctionnelles et incorrectes.
- Exécution des tests de régression au sein du watcher terminal de Cascade.
- Identification des imports hallucinés ou des dépendances manquantes après des modifications.
Intégration du contrôle de version et des revues
- Génération des messages de commit à partir des résumés conversationnels des changements.
- Préparation des descriptions des pull requests via le chat Cascade.
- Réponse aux commentaires des réviseurs avec des modifications ciblées de fichiers.
- Maintien d'un historique de commits propre lors du développement conversationnel.
Performance et déploiement en entreprise
- Gestion de l'indexation de grands espaces de travail dans les limites de la mémoire.
- Optimisation du temps de démarrage pour les dépôts contenant de nombreux fichiers.
- Compréhension de la gestion des données par Windsurf et de l'option de retrait de formation.
- Configurations proxy et VPN d'entreprise pour les environnements réglementés.
Transition depuis d'autres éditeurs
- Importation des raccourcis clavier et des paramètres depuis VS Code ou JetBrains.
- Exportation des extensions Windsurf vers un VS Code standard.
- Stratégies de migration d'équipe et structures de programmes pilotes.
Pré requis
- Expérience avec un IDE tel que VS Code ou JetBrains.
- Familiarité avec Git et les flux de travail de développement agile.
- Expérience de base avec des interfaces de chat basées sur des LLM.
Audience visée
- Développeurs évaluant Windsurf comme leur environnement de développement principal.
- Équipes produit souhaitant disposer d'une IA conversationnelle native directement dans leur éditeur.
- Freelances cherchant à réduire les changements de contexte grâce aux flux de travail terminal-intégré dans l'éditeur.
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
J'ai acquis des connaissances sur la bibliothèque Streamlit en Python et je vais certainement essayer de l'utiliser pour améliorer les applications de mon équipe qui sont actuellement développées avec R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Formation - GitHub Copilot for Developers
Traduction automatique