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課程簡介

使用大型語言模型理解程式碼

  • 用於程式碼解釋與導覽的提示策略。
  • 處理陌生的代碼庫與專案。
  • 分析控制流程、相依性與架構。

重構程式碼以提升可維護性

  • 識別程式碼壞味道、死程式碼及反模式。
  • 重組函式與模組以增強清晰度。
  • 使用大型語言模型建議命名慣例與設計改進方案。

提升效能與可靠性

  • 借助 AI 偵測效能瓶頸與安全風險。
  • 建議更高效的演算法或程式庫。
  • 重構 I/O 操作、資料庫查詢與 API 呼叫。

自動化程式碼文件編寫

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  • 生成函式/方法層級的註解與摘要。
  • 從代碼庫編寫並更新 README 檔案。
  • 在大型語言模型的支援下建立 Swagger/OpenAPI 文件。

整合至開發工具鏈

  • 使用 VS Code 擴充功能與 Copilot Labs 進行文件編寫。
  • 將 GPT 或 Claude 整合至 Git pre-commit hook 中。
  • 於 CI 管線中整合文件生成與程式碼風格檢查。

處理舊有及多語言代碼庫

  • 對較舊或未記錄的系統進行逆向工程。
  • 跨語言重構(例如從 Python 轉換至 TypeScript)。
  • 案例研究與人工智慧配對程式設計示範。

倫理、品質保證與審查

  • 驗證 AI 生成的變更內容,並避免幻覺錯誤。
  • 在使用大型語言模型時的同儕審查最佳實務。
  • 確保可重複性並符合程式碼規範標準。

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備 Python、Java 或 JavaScript 等程式語言的經驗。
  • 熟悉軟體架構與程式碼審查流程。
  • 基本了解大型語言模型的運作方式。

適用對象

  • 後端工程師
  • DevOps 團隊
  • 資深開發人員與技術負責人
 14 小時

客戶評論 (1)

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