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 期間 21 時間 (3 日)

コース概要

Vibe Coding 简介

  • Vibe coding 的定义与历史
  • “提示词即代码”协作理念
  • AI 编码与传统开发的区别

编码中的大型语言模型

  • 面向开发者的 LLM 概览:GPT-4、DeepSeek、Qwen、Mistral
  • 开源与专有 AI 编码器的对比
  • 本地部署或通过 API 调用 LLM

面向开发者的提示词工程

  • 用于生成和重构代码的有效提示词技巧
  • 上下文管理与会话状态处理
  • 为编码任务创建可重用的提示词模板

动手实操 Vibe Coding 环境

  • 使用 Replit 进行协作式 AI 编码
  • 在 IDE 中集成 GitHub Copilot 和 Qwen Coder
  • 定制工作流以支持团队协作

AI 工作流中的代码质量与验证

  • 审查和测试 LLM 生成的代码
  • 确保一致性、可维护性和安全性
  • 在工作流中集成代码验证工具

企业集成与治理

  • 在团队中扩展 Vibe coding 应用
  • 代码生成中的 AI 治理、伦理与合规性
  • 设计支持 AI 辅助开发的组织框架

高级主题:扩展 Vibe Coding

  • 结合多个 LLM 构建混合 AI 工作流
  • 将 Vibe coding 与 CI/CD 自动化集成
  • 未来趋势:多智能体开发生态系统

团队项目与协作

  • 设计一个现实场景下的 AI 辅助编码项目
  • 与人类和 AI 开发者协作
  • 展示成果并衡量生产力提升

总结与后续步骤

要求

  • 了解软件开发工作流程
  • 具备 Python、JavaScript 或其他现代编程语言的使用经验
  • 熟悉基于 Git 的版本控制系统

目标受众

  • 探索 AI 辅助开发的软件工程师
  • 负责监督编码工作流程中 AI 采用的工程负责人
  • 寻求将 LLM 集成到生产流水线中的企业开发团队

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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