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 Durée 14 heures

Plan du cours

Compréhension du code avec les LLM

  • Stratégies de prompting pour l'explication et l'analyse du code
  • Travail avec des bases de code et des projets inconnus
  • Analyse du flux de contrôle, des dépendances et de l'architecture

Refactoring du code pour la maintenabilité

  • Identification des code smells, du code mort et des anti-modèles
  • Restructuration des fonctions et des modules pour plus de clarté
  • Utilisation des LLM pour suggérer des conventions de nommage et des améliorations de conception

Amélioration des performances et de la fiabilité

  • Détection des inefficacités et des risques de sécurité avec l'aide de l'IA
  • Suggestion d'algorithmes ou de bibliothèques plus efficaces
  • Refactoring des opérations d'E/S, des requêtes de base de données et des appels d'API

Automatisation de la documentation du code

  • Génération de commentaires et de résumés au niveau des fonctions/méthodes
  • Rédaction et mise à jour des fichiers README à partir de la base de code
  • Création de documents Swagger/OpenAPI avec l'aide des LLM

Intégration avec les chaînes d'outils

  • Utilisation des extensions VS Code et de Copilot Labs pour la documentation
  • Incorporation de GPT ou de Claude dans les hooks pre-commit de Git
  • Intégration du pipeline CI pour la documentation et le linter

Travail avec des bases de code héritées et multilingues

  • Ingénierie inverse des systèmes plus anciens ou non documentés
  • Refactoring interlangages (par exemple, de Python à TypeScript)
  • Études de cas et démonstrations de programmation en binôme avec IA

Éthique, assurance qualité et revue

  • Validation des modifications générées par l'IA et évitement des hallucinations
  • Meilleures pratiques de revue par les pairs lors de l'utilisation de LLM
  • Garantie de la reproductibilité et de la conformité aux normes de codage

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience avec des langages de programmation tels que Python, Java ou JavaScript
  • Connaissance de l'architecture logicielle et des processus de revue de code
  • Compréhension de base du fonctionnement des grands modèles de langage

Public cible

  • Ingénieurs backend
  • Équipes DevOps
  • Développeurs seniors et responsables techniques

Nombre de participants


Prix par participant

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