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課程簡介

Vibe coding 簡介

  • vibe coding 的定義與歷史。
  • “從提示到代碼”協作的哲學。
  • AI 編程與傳統開發的區別。

編程中的大型語言模型

  • 面向開發人員的 LLM 概覽:GPT-4、DeepSeek、Qwen、Mistral。
  • 比較開源與專有 AI 編程工具。
  • 本地部署 LLM 或通過 API 調用。

開發人員的提示工程

  • 生成和重構代碼的高效提示技巧。
  • 上下文管理與對話狀態處理。
  • 創建可複用的編程任務提示模板。

實戰 Vibe coding 環境

  • 使用 Replit 進行協作 AI 編程。
  • 將 GitHub Copilot 和 Qwen Coder 整合至 IDE。
  • 定制團隊協作工作流。

AI 工作流中的代碼質量與驗證

  • 審查與測試 LLM 生成的代碼。
  • 確保一致性、可維護性與安全性。
  • 將代碼驗證工具整合到工作流中。

企業集成與治理

  • 跨團隊擴展 vibe coding 應用。
  • 代碼生成中的 AI 治理、道德與合規。
  • 設計支持 AI 輔助开发的組織框架。

高級主題:擴展 Vibe coding

  • 結合多個 LLM 實現混合 AI 工作流。
  • 將 vibe coding 整合到 CI/CD 自動化中。
  • 未來趨勢:多代理開發生態系統。

團隊項目與協作

  • 設計一個真實世界的 AI 輔助編程項目。
  • 與人類和 AI 開發人員協作。
  • 展示結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。
  • 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。

受眾

  • 探索 AI 輔助开发的軟體工程師。
  • 負責監督編碼工作流中 AI 採用的工程負責人。
  • 尋求將 LLM 整合到生產流水線的企業開發團隊。
 21 小時

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