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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
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