使用大型語言模型進行程式碼理解、重構與文件編寫培訓
「使用大型語言模型進行程式碼理解、重構與文件編寫」是一門技術課程,專注於將大型語言模型(LLMs)應用於提升程式碼品質、減少技術債以及在各軟體團隊中自動化文件編寫任務。
此課程由講師指導並提供線上或線下實作培訓。對象為希望利用 GPT 等大型語言模型來更有效地分析、重構和記錄複雜或舊有代碼庫的中階至高階軟體專業人士。
完成本課程後,學員將能夠:
- 使用大型語言模型解釋程式碼、相依性與邏輯,以便理解陌生的程式碼倉庫。
- 識別並重構反模式,提升程式碼的可讀性。
- 自動生成並維護內聯註解、README 檔案以及 API 文件。
- 將由大型語言模型提供的洞見整合至現有的 CI/CD 與程式審查工作流程中。
課程格式
- 互動式講授與討論。
- 大量練習與實作。
- 在即時實驗室環境中進行實務操作。
課程自訂選項
//- 如需此課程的客製化培訓,請聯絡我們以安排。
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
//- 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
需要幫助選擇合適的課程嗎?
macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
使用大型語言模型進行程式碼理解、重構與文件編寫培訓 - 詢問
使用大型語言模型進行程式碼理解、重構與文件編寫 - 咨詢詢問
客戶評論 (1)
我獲得了關於Python中Streamlit庫的知識,我肯定會嘗試使用它來改進我們團隊中基於R Shiny開發的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
課程 - GitHub Copilot for Developers
機器翻譯
相關課程
進階 GitHub Copilot 與項目及基礎設施的 AI 應用
14 小時GitHub Copilot 是一款具備 AI 功能的程式碼自動完成工具,能加速開發過程並提升品質與生產力。結合 AI 在項目、基礎設施和軟體中的應用,管理者可利用 AI 優化資源配置、簡化工作流程,並增強決策能力。
本課程由講師現場指導,提供線上或線下培訓方式,針對希望深化 GitHub Copilot 知識,同時探索企業環境中實用 AI 應用的高階管理者。內容包含大型項目及石油與天然氣等產業相關範例。
完成本課程後,學員將能夠:
- 在企業大型項目中應用進階 Copilot 功能。
- 將 Copilot 整合至多領域工作流程,以提升效率。
- 利用 AI 工具優化專案管理、基礎設施與軟體採購。
- 實施基於 AI 的策略,改善規劃、估算與時間優化。
- 識別石油與天然氣等產業特定情境中的實用 AI 應用。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 實作練習與案例研究。
- AI 工具與 Copilot 工作流程的實驗室示範。
課程客製化選項
- 如需此課程的客製化培訓,請聯繫我們安排。
進階 Cursor:提示工程、微調與自訂工具
14 小時Cursor 是一個先進的 AI 驅動開發環境,允許工程師擴展、微調並客製化其程式碼編譯智慧,以滿足特殊用途和企業工作流程的需求。
這門由導師帶領的實作訓練(線上或線下),目標受眾為進階開發者與 AI 工程師,旨在設計量身打造的提示系統、微調模型行為,並建立內部開發自動化所需的自訂擴充功能。
完成本訓練後,參與者將能夠:
- 設計並測試進階提示模板,以精確控制 AI 行為。
- 將 Cursor 連線至內部 API 與知識庫,實現具備情境感知的程式碼生成。
- 開發針對特定領域微調或適應的 AI 模型,用於特殊任務。
- 建立並部署自訂工具或轉接器,安全地擴展 Cursor 的功能。
課程形式
- 技術講解與引導式示範。
- 實作開發與提示優化實驗室環節。
- 整合 Cursor 與真實企業系統的實用專案。
課程自訂選項
- 本課程可針對特定的內部架構、AI 框架或安全合規要求進行客製化調整。
進階 GitHub Copilot
14 小時此課程由講師親自指導,並透過 澳門(線上或線下)即時直播的方式進行,主要對象為希望將 GitHub Copilot 客製化以用於團隊專案、利用其進階功能,並將其無縫整合至 CI/CD 管線中,以提升協作效率與生產力的進階層級學員。
完成本課程後,學員將能夠:
- 根據特定專案需求與團隊工作流程,客製化 GitHub Copilot 設定。
- 運用 Copilot 的進階功能處理複雜的程式碼任務。
- 將 GitHub Copilot 整合至 CI/CD 管線及協作環境中。
- 利用 AI 支援的工具優化團隊協作。
- 有效管理並排錯 Copilot 的設定與權限。
GitHub Copilot:進階代理模式
21 小時這項在 澳門 進行的講師帶領實訓(線上或線下),主要對象為希望使用 GitHub Copilot 代理模式來自主建構功能、執行測試並管理較大編碼任務的開發人員。
完成本培訓後,學員將能夠啟動代理模式、在代理迴圈中規劃與迭代、執行終端機指令,並實施企業治理。
GitHub Copilot for DevOps Automation and Productivity
14 小時GitHub Copilot is an AI-powered coding assistant that helps automate development tasks, including DevOps operations such as writing YAML configurations, GitHub Actions, and deployment scripts.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level professionals who wish to use GitHub Copilot to streamline DevOps tasks, improve automation, and boost productivity.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use GitHub Copilot to assist with shell scripting, configuration, and CI/CD pipelines.
- Leverage AI code completion in YAML files and GitHub Actions.
- Accelerate testing, deployment, and automation workflows.
- Apply Copilot responsibly with an understanding of AI limitations and best practices.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
使用 Cursor 進行 AI 輔助開發與編碼
21 小時本課程為教師指導的實戰培訓,提供線上或線下模式,專為希望利用 Cursor 提升生產力與代碼質量的中級軟體開發人員而設計。
學員完成此課程後將能夠:
- 安裝並配置 Cursor,用於 AI 輔助軟體開發。
- 將 Cursor 整合至 Git 倉庫及開發工作流程。
- 使用自然語言生成、除錯及最佳化代碼。
- 運用 AI 能力進行重構、文件撰寫與測試。
用於數據與機器學習工程的 Cursor:筆記本、管線與模型運維
14 小時Cursor 是一款由 AI 驅動的開發環境,透過智慧程式碼生成、上下文感知建議以及簡化的文件管理,提升數據和機器學習工作流程的效率與可靠性。
此培訓提供現場或線上實況教學,專為希望將 Cursor 整合至日常工作中的初級到中階數據及 ML 專業人士設計,旨在加快原型開發速度、構建可擴展的管線並優化模型運維。
完成本課程後,學員能夠:
- 使用 Cursor 加速筆記本開發和程式碼探索。
- 生成、重構以及記錄 ETL 和功能工程管線。
- 利用 AI 輔助程式碼進行模型訓練、調整與評估。
- 提升機器學習工作流程中的可重複性、協作效率及運維一致性。
課程格式
- 互動式講授與示範。
- 實況編碼環境中的實踐操作練習。
- 結合 Cursor 與 ML 管線和模型運維工具的案例研究。
課程客製化選項
- 本課程可針對特定框架(如 TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn)或組織專用的 MLOps 平台進行調整。
游標基礎知識:提升開發者生產力
14 小時Cursor是一款AI驅動的程式碼編輯器,旨在透過智能程式碼補全、上下文編輯和自适应協助來增強開發者生產力。
本課程由講師現場指導,提供線上或線下培訓形式,針對初級開發者和工程團隊,旨在簡化編碼工作流程並安全利用AI建議以提高效率。
完成本課程後,參與者將能夠:
- 安裝和配置Cursor以便在開發項目中最佳使用。
- 理解並應用AI輔助程式碼補全、內建聊天窗口重構工具等。
- 有效且安全地評估、接受或修改由AI生成的程式碼建議。
- 採用最佳實踐方法,用於團隊入職培訓、協作及版本控制整合。
課程格式
- 互動式講授與討論。
- 實作演示與指導練習。
- 真實世界的編碼挑戰和使用Cursor進行的實驗室實踐。
課程自定義選項
- 本課程可根據團隊使用的特定程式語言或框架進行客製化調整。
Cursor 團隊版:協作、代碼審查及 CI/CD 集成
14 小時Cursor 是一款基於 AI 的開發環境,它增強了團隊協作,自動化了代碼審查,並與現代 CI/CD 工作流程無縫集成。
這項由講師主導的培訓課程(線上或線下)旨在幫助中級技術專業人員將 Cursor 集成到其團隊環境中,從而改善協作、簡化審查流程,並在自動化管道中保持高品質標準。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 在 Cursor 中設置和管理團隊環境以進行協同開發。
- 利用 AI 工具自動化代碼審查、生成拉取請求(Pull Request),並驗證合併操作。
- 利用 Cursor 的能力實施代碼治理、審查策略及安全防護機制。
- 將 Cursor 與 CI/CD 系統集成,確保持續交付及一致的質量標準。
課程格式
- 講師主導的講授和團隊討論。
- 使用真實世界團隊協作場景的動手實驗。
- 與 CI/CD 及版本控制工具進行實時集成練習。
課程定制選項
- 課程可針對特定的 CI/CD 平台、倉庫工具或企業安全要求進行調整。
GitHub Copilot 為開發者設計
14 小時本課程由講師帶領進行直播教學(澳門 線上或線下),主要目標對象為初級至中階開發人員,旨在幫助學員學習如何在現代開發工作流程中有效運用 GitHub Copilot 的功能。
GitHub Copilot 在團隊環境中的應用:協作最佳實踐
14 小時本課程為導師主導的實體培訓(線上或線下),旨在幫助初級至高級參與者優化團隊工作流程,加強協作編碼實踐,並有效管理多開發者環境中的 Copilot 使用方式。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 為團隊環境配置 GitHub Copilot。
- 利用 Copilot 增強協作編碼實踐。
- 運用 Copilot 功能優化團隊工作流程。
- 管理 Copilot 在多開發者專案中的整合。
- 在團隊間維持一致的程式碼品質與標準。
- 為特定團隊需求運用高級 Copilot 功能。
- 將 Copilot 與其他協作工具結合以提升效率。
Tabnine 初學者指南
14 小時這是一門在 澳門(線上或線下)開展的由導師指導的實時培訓,目標是對初級開發人員希望借助 Tabnine 提高編碼效率的人。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 在他們的 IDE 中安裝和設置 Tabnine
- 利用 Tabnine 的自動補全功能來加快編碼速度
- 自定義 Tabnine 的設定以獲得最佳輔助
- 了解 Tabnine 如何從代碼中學習並提供更好建議
Tabnine 進階開發人員專用
14 小時本課程採由講師主導的實作培訓模式(位於澳門,線上或線下),主要對象為希望掌握 Tabnine 進階功能的進階級開發人員與團隊主管。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 在複雜軟體專案中導入 Tabnine。
- 針對特定使用情境,客製化並訓練 Tabnine 的人工智慧模型。
- 將 Tabnine 整合至團隊工作流程與開發管線。
- 利用 Tabnine 的洞察建議提升程式碼品質,並縮短開發週期。
Tabnine:使用AI更聰明地編碼
21 小時這門在澳門(線上或線下)舉辦的由講師主導的實時培訓,旨在幫助從新手到專家級的開發人員利用AI進行代碼生成。
參加完本培訓後,學員將能夠:
- 了解AI驅動代碼生成的基本原理。
- 在他們的開發環境中安裝和配置Tabnine。
- 利用Tabnine進行高效的代碼補全和錯誤修正。
- 使用Tabnine創建和訓練自定義AI模型,以執行專門任務。
用於Python開發者的Tabnine
14 小時這門在澳門(線上或線下)舉行的由講師主導的實時培訓,針對希望藉助Tabnine提升生產力的中級Python開發者和數據科學家。
在完成本課程後,參與者將能夠:
- 在Python開發環境中安裝和配置Tabnine。
- 使用Tabnine的自動完成功能更高效地編寫Python代碼。
- 自定義Tabnine的行為以適應其編碼風格和項目需求。
- 了解Tabnine的AI模型如何專門與Python代碼配合工作。