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コース概要
Devstralとコーディングエージェントの紹介
- Devstralアーキテクチャの概要
- ソフトウェアエンジニアリングにおけるエージェント型AIの概念
- コーディングエージェントの使用例
開発環境のセットアップ
- Devstralのインストールと設定
- PythonおよびGitワークフローとの統合
- Visual Studio CodeでのIDEサポート
コーディングエージェントの設計
- エージェントの役割と機能の定義
- コードのナビゲーションとリファクタリングのためのワークフロー設計
- エラーハンドリングとロールバック戦略
ツールとAPIの統合
- エージェントと開発ツール接続
- 外部サービス向けのAPI統合
- コーディングエージェントによる自動化パターン
実践的なエージェント型ワークフロー
- コードの探索とドキュメント生成
- 自動リファクタリングとテスト支援
- エージェントとの協調プログラミング
セキュリティとベストプラクティス
- 安全な実行環境
- アクセス制御と権限管理
- エージェントアクションの監視とログ記録
コーディングエージェントのスケーリングと保守
- チームやプロジェクト全体へのエージェントのデプロイ
- エージェントワークフローの保守と更新
- フィードバックループによる継続的改善
まとめと次のステップ
要求
- Pythonへの深い理解
- ソフトウェア開発ワークフローの経験
- APIおよびコード統合に関する知識
対象者
- MLエンジニア
- 開発ツールチーム
- 開発者体験に取り組むSRE
14 時間
お客様の声 (1)
PythonのStreamlitライブラリについての知識を得ることができました。確実に、R Shinyで作成された私のチームのアプリケーションを改善するために使用してみます。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
コース - GitHub Copilot for Developers
機械翻訳