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期間 14 時間
コース概要
LLMによるコード理解
- コード説明と解説のためのプロンプト戦略
- unfamiliar なコードベースおよびプロジェクトとの連携
- 制御フロー、依存関係、アーキテクチャの分析
保守性のためのコードリファクタリング
- コード臭、デッドコード、アンチパターンの特定
- 明確さを高めるための関数やモジュールの再構築
- LLMによる命名規則および設計改善の提案
パフォーマンスと信頼性の向上
- AI支援による非効率性およびセキュリティリスクの検出
- より効率的なアルゴリズムまたはライブラリの提案
- I/O操作、データベースクエリ、API呼び出しのリファクタリング
コードドキュメントの自動化
- 関数/メソッドレベルのコメントおよびサマリーの生成
- コードベースからのREADMEファイルの作成および更新
- LLM支援によるSwagger/OpenAPIドキュメントの作成
ツールチェーンとの統合
- ドキュメント作成のためのVS Code拡張機能およびCopilot Labsの活用
- Gitのpre-commitフックへのGPTまたはClaudeの組み込み
- ドキュメントおよびリンティングのためのCIパイプライン統合
レガシーおよびマルチ言語コードベースの処理
- 古いまたは undocumented システムの逆解き
- クロス言語リファクタリング(例:PythonからTypeScriptへの移行)
- ケーススタディおよびペアAIプログラミングのデモ
倫理、品質保証、レビュー
- AI生成の変更の検証およびハルシネーションの回避
- LLM使用時のピアレビューのベストプラクティス
- 再現性及びコーディング標準への遵守確保
まとめおよび次のステップ
要求
- Python、Java、またはJavaScriptなどのプログラミング言語での経験
- ソフトウェアアーキテクチャおよびコードレビュープロセスに関する知識
- 大規模言語モデルの動作原理に関する基礎的な理解
対象読者
- バックエンドエンジニア
- DevOpsチーム
- シニア開発者および技術リード
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