Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Doba trvání 14 hodiny
Návrh Školení
Úvod do Devstral a agentů pro kódování
- Přehled architektury Devstral
- Koncepty agentické AI ve softwarovém inženýrství
- Případy použití agentů pro kódování
Nastavení vývojového prostředí
- Instalace a konfigurace Devstral
- Integrace s jazykem Python a pracovními postupy Git
- Podpora IDE ve Visual Studio Code
Návrh agentů pro kódování
- Definice rolí a schopností agentů
- Návrh pracovních postupů pro navigaci a refactorizaci kódu
- Zpracování chyb a strategie odvolání
Integrace nástrojů a rozhraní API
- Připojení agentů k vývojářským nástrojům
- Integrace rozhraní API pro externí služby
- Vzorové schémata automatizace pomocí agentů pro kódování
Agentické pracovní postupy v praxi
- Prozkoumávání kódu a generování dokumentace
- Automatizovaná refactorizace a podpora testování
- Kolaborativní programování s agenty
Bezpečnost a osvědčené postupy
- Bezpečná exekuční prostředí
- Kontrolla přístupu a oprávnění
- Monitorování a protokolování akcí agentů
Masové nasazování a údržba agentů pro kódování
- Nasazování agentů napříč týmy a projekty
- Údržba a aktualizace agentických pracovních postupů
- Neustálé zlepšování prostřednictvím zpětnovazebných smyček
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Pevná znalost jazyka Python
- Zkušenosti s pracovními postupy softwarového vývoje
- Povědomí o rozhraních API a integraci kódu
Cílová skupina
- ML inženýři
- Týmy pro vývojářské nástroje
- SRE pracující na zlepšování vývojářského zážitku
Reference (1)
Získal jsem znalosti týkající se knihovny Streamlit v Pythonu a určitě ji budu snažit použít k zlepšení aplikací ve svém týmu, které jsou vytvořeny v R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurz - GitHub Copilot for Developers
Přeloženo strojem