聯繫我們
 課程時長 21 時間:

課程簡介

氛圍編程簡介

  • 氛圍編程的定義與歷史
  • 「提示詞到代碼」協作的哲學
  • AI 編程與傳統開發的差異

編碼中的大型語言模型

  • 開發者視角下的大模型概覽:GPT-4、DeepSeek、Qwen、Mistral
  • 開源與專有 AI 編碼工具的比較
  • 本地部署或透過 API 調用大模型

開發者的提示詞工程

  • 用於生成及重構代碼的有效提示技巧
  • 上下文管理及對話狀態處理
  • 創建可重複使用的編碼任務提示模板

動手實踐的氛圍編程環境

  • 使用 Replit 進行協同 AI 編程
  • 將 GitHub Copilot 及 Qwen Coder 整合至 IDE
  • 定制工作流程以促進團隊協作

AI 工作流程中的代碼質量與驗證

  • 審查與測試大模型生成的代碼
  • 確保一致性、可維護性及安全性
  • 將代碼驗證工具整合至工作流程

企業整合與治理

  • 在團隊間推廣氛圍編程
  • 代碼生成中的 AI 治理、倫理與合規性
  • 設計組織級別的 AI 輔助開發框架

進階主題:擴展氛圍編程

  • 結合多個大模型以實現混合 AI 工作流程
  • 將氛圍編程與 CI/CD 自動化整合
  • 未來趨勢:多智能體開發生態系統

團隊項目與協作

  • 設計真實場景下的 AI 輔助編碼項目
  • 與人類及 AI 開發者進行協作
  • 展示成果並衡量生產力提升

總結與後續步驟

最低要求

  • 了解軟件開發工作流程
  • 具備 Python、JavaScript 或其他現代編程語言的經驗
  • 熟悉基於 Git 的版本控制系統

目標受眾

  • 探索 AI 輔助開發的軟件工程師
  • 監督編碼工作流程中 AI 應用的工程負責人
  • 尋求將大模型整合至生產流水線的企業開發團隊

客戶評論 (1)

課程分類