Návrh Školení
Úvod do Devstral a kódovacích agentů
- Přehled architektury Devstral
- Koncepty agenického AI v softwarovém inženýrství
- Použití kódovacích agentů
Nastavení vývojového prostředí
- Instalace a konfigurace Devstral
- Integrace s Pythonem a pracovními postupy Gitu
- Podpora IDE pomocí Visual Studio Code
Návrh kódovacích agentů
- Definice rolí a schopností agentů
- Návrh pracovních postupů pro navigaci a refaktorizaci kódu
- Zpracování chyb a strategie vrácení zpět
Integrace nástrojů a API
- Připojení agentů k vývojářským nástrojům
- Integrace s externími službami pomocí API
- Automatizační vzory s kódovacími agenty
Agenické pracovní postupy na praxi
- Prozkoumání kódu a generování dokumentace
- Automatizovaná refaktorizace a asistence při testování
- Kolaborativní kódování s agenty
Zabezpečení a osvědčené postupy
- Bezpečné prováděcí prostředí
- Kontrola přístupu a oprávnění
- Sledování a záznam akcí agentů
Mšklení a udržování kódovacích agentů
- Nasazení agentů napříč týmy a projekty
- Údržba a aktualizace pracovních postupů agentů
- Tlustá vylepšení s zpětnou vazbou
Závěr a další kroky
Požadavky
- Pevná znalost Pythonu
- Zkušenosti s pracovními postupy vývoje softwaru
- Oznámení se s API a integrací kódu
Cílová skupina
- Inženýři ML (Machine Learning)
- Týmy pro nástroje vývojářů
- SRE pracující na zkušenostech vývojářů
Reference (2)
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
Instruktor je schopen přizpůsobit úroveň kurzu během výcviku tak, aby odpovídala naší úrovni porozumění dané tématice. Tím nám mohou poskytnout užitečnější znalosti, které nám dále pomohou efektivněji využívat tyto nástroje ve našem každodenním pracovním životě.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Kurz - Intermediate GitHub Copilot
Přeloženo strojem
