Programa do Curso
Compreendendo Código com LLMs
- Estratégias de prompt para explicação e walkthrough do código
- Trabalhando com bases de código e projetos desconhecidos
- Analisando fluxo de controle, dependências e arquitetura
Refatorando Código para Manutenção
- Identificando cheiros de código, código morto e antipadrões
- Reestruturando funções e módulos para clareza
- Utilizando LLMs para sugerir convenções de nomenclatura e melhorias de design
Melhorando Desempenho e Confiabilidade
- Detectando ineficiências e riscos de segurança com assistência de IA
- Sugerindo algoritmos ou bibliotecas mais eficientes
- Refatorando operações I/O, consultas ao banco de dados e chamadas API
Automatizando Código Documentation
- Gerando comentários e resumos em nível de função/método
- Escrivendo e atualizando arquivos README a partir das bases de código
- Criando documentação OpenAPI com suporte de LLMs
Integração com Cadeias de Ferramentas
- Usando extensões do VS Code e Copilot Labs para documentação
- Incorporando GPT ou Claude em ganchos pré-commit do Git
- Integração da linha de montagem CI para documentação e linting
Trabalhando com Bases de Código Legadas e Multilíngues
- Inversão de engenharia em sistemas antigos ou não documentados
- Refatoração entre idiomas (por exemplo, de Python para TypeScript)
- Casos de estudo e demonstrações de programação par-AI
Etica, Garantia de Qualidade e Revisão
- Validando alterações geradas por IA e evitando ilusões
- Melhores práticas de revisão por pares ao usar LLMs
- Garantindo reprodutibilidade e conformidade com padrões de codificação
Síntese e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com linguagens de programação como Python, Java ou JavaScript
- Familiaridade com arquitetura de software e processos de revisão de código
- Comprensão básica de como funcionam os grandes modelos de linguagem
Público-Alvo
- Engenheiros backend
- Equipes de DevOps
- Desenvolvedores sênior e líderes técnicos
Testemunhos de Clientes (2)
Agora tenho conhecimento sobre a biblioteca Streamlit em Python e, com certeza, vou tentar usá-la para melhorar os aplicativos da minha equipe que são desenvolvidos no R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Máquina Traduzida
Instrutor capaz de ajustar o nível do curso durante o treinamento para se adequar ao nosso nível de compreensão sobre o tópico, de modo que pudéssemos adquirir mais conhecimentos úteis que pudessem nos ajudar a utilizar as ferramentas em nossos trabalhos diários.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curso - Intermediate GitHub Copilot
Máquina Traduzida