Plan du cours
L'interface conversationnelle Cascade
- En quoi Cascade diffère des panneaux de discussion traditionnels dans les autres EDI
- Maintien du contexte conversationnel à travers les demandes de fonctionnalités
- Basculement entre les modes explicatif, de planification et d'action dans Cascade
- Schémas de conversation réels pour la correction de bogues et la création de fonctionnalités
Modifications prédictives et conscience multi-fichiers
- Ce que sont les modifications prédictives et quand elles se déclenchent automatiquement
- Accepter, rejeter et affiner les suggestions de modifications à travers les fichiers
- Suivi automatique des dépendances entre les fichiers modifiés
- Annulation des modifications en cascade lorsque les prédictions sont inexactes
Intégration du terminal dans l'éditeur
- Ouverture et gestion des sessions de terminal intégré
- La façon dont Cascade observe les sorties du terminal pour affiner les prochaines étapes
- Exécution des tests, des builds et des déploiements sans quitter Windsurf
- Gestion des invites CLI interactives pendant les flux automatisés
Indexation et gestion du contexte dans Windsurf
- Comment Windsurf construit et maintient un index de projet en temps réel
- Comportement d'indexation pour les monorepos par rapport aux dépôts uniques
- Exclusion des artefacts générés et des répertoires de build pour une indexation plus rapide
- Reconstruire l'index après des modifications structurelles majeures
Création de fonctionnalités conversationnelles
- Décrire une fonctionnalité en langage courant et regarder Cascade la planifier
- Examiner la liste de fichiers générés avant d'accepter les modifications
- Exécuter immédiatement le code généré et renvoyer les erreurs à Cascade
- Raffinement itératif avec des invites conversationnelles de suivi
Règles personnalisées et prompts spécifiques à la technologie
- Rédaction de règles spécifiques au projet pour les frameworks internes
- Application des conventions de nommage via les fichiers de règles Windsurf
- Personnalisation de l'indexation pour les DSL et les formats de fichiers non standard
- Partage des ensembles de règles au sein d'une équipe de développement
Débogage avec l'assistance de Cascade
- Coller des traces de pile dans Cascade pour l'analyse de la cause racine
- Demander à Cascade de comparer les versions fonctionnelles et défectueuses
- Exécution des tests de régression dans le moniteur de terminal de Cascade
- Identification des imports hallucinés ou des dépendances manquantes après les modifications
Contrôle de version et intégration de la révision
- Génération des messages de commit à partir des résumés conversationnels des modifications
- Préparation des descriptions de demandes de tirage via la discussion Cascade
- Réponse aux commentaires des réviseurs avec des modifications ciblées de fichiers
- Maintien d'un historique de commit propre pendant le développement conversationnel
Performances et déploiement en entreprise
- Gestion de l'indexation de grands espaces de travail dans les contraintes de mémoire
- Optimisation du temps de démarrage pour les dépôts contenant de nombreux fichiers
- Compréhension de la gestion des données de Windsurf et de l'option de retrait de formation
- Configurations de 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 VS Code standard
- Stratégies de migration d'équipe et structures de programme pilote
Pré requis
- Expérience avec un EDI tel que VS Code ou JetBrains
- Connaissance de Git et des flux de travail de développement agile
- Expérience de base avec les interfaces de discussion basées sur LLM
Audience
- Développeurs évaluant Windsurf comme leur environnement de développement principal
- Équipes produit souhaitant disposer d'une IA conversationnelle nativement dans leur éditeur
- Indépendants cherchant à réduire le changement de contexte grâce aux flux de travail terminal-in-EDI
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