コース概要

Vibe Codingの導入

  • Vibe codingの定義と歴史
  • 「プロンプトからコード」のコラボレーション哲学
  • AIコーディングが従来の開発とどのように異なるか

コーディングにおける大規模言語モデル

  • 開発者向けLLMの概要: GPT-4、DeepSeek、Qwen、Mistral
  • オープンソースとプロプライエタリAIコーダーの比較
  • LLMをローカルまたはAPI経由で展開する

開発者向けプロンプトエンジニアリング

  • コードの生成とリファクタリングに効果的なプロンプティング
  • コンテキスト管理と会話状態の取り扱い
  • コーディングタスク用の再利用可能なプロンプトテンプレートの作成

手動でのVibe Coding環境

  • 協力的なAIコーディングにReplitを使用する
  • GitHub CopilotとQwen CoderをIDEに統合する
  • チームコラボレーション用のワークフローをカスタマイズする

AIワークフローでのコード品質と検証

  • LLM生成コードのレビューやテスト
  • 一貫性、保守性、セキュリティの確保
  • ワークフローにコード検証ツールを統合する

企業での統合とガバナンス

  • チーム間でのVibe codingの拡大
  • コード生成におけるAIガバナンス、倫理、コンプライアンス
  • AI支援開発のための組織的なフレームワークの設計

高度なトピック: Vibe Codingの拡張

  • 複数のLLMを組み合わせてハイブリッドAIワークフローを作る
  • CI/CD自動化とVibe codingの統合
  • 未来のトレンド: マルチエージェント開発エコシステム

チームプロジェクトとコラボレーション

  • 現実的なAI支援コーディングプロジェクトの設計
  • 人間とAI開発者との協力
  • 結果の提示と生産性向上の測定

まとめと次へのステップ

要求

  • ソフトウェア開発ワークフローについての理解
  • Python、JavaScript、またはその他の現代的なプログラミング言語の経験
  • Gitベースのバージョン管理システムへの熟悉度

対象者

  • AI支援開発を探索するソフトウェアエンジニア
  • コーディングワークフローでのAI採用を監督するエンジニアリングリード
  • LLMをプロダクションパイプラインに統合することを目指す企業開発チーム
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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