Formation LLMs for Code Understanding, Refactoring, and Documentation
LLMs for Code Understanding, Refactoring, and Documentation is a technical course focused on applying large language models (LLMs) to improve code quality, reduce technical debt, and automate documentation tasks across software teams.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level software professionals who wish to use LLMs such as GPT to analyze, refactor, and document complex or legacy codebases more effectively.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use LLMs to explain code, dependencies, and logic in unfamiliar repositories.
- Identify and refactor anti-patterns and improve code readability.
- Automatically generate and maintain in-line comments, README files, and API documentation.
- Integrate LLM-driven insights into existing CI/CD and review workflows.
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.
Plan du cours
Understanding Code with LLMs
- Prompting strategies for code explanation and walkthroughs
- Working with unfamiliar codebases and projects
- Analyzing control flow, dependencies, and architecture
Refactoring Code for Maintainability
- Identifying code smells, dead code, and anti-patterns
- Restructuring functions and modules for clarity
- Using LLMs for suggesting naming conventions and design improvements
Improving Performance and Reliability
- Detecting inefficiencies and security risks with AI assistance
- Suggesting more efficient algorithms or libraries
- Refactoring I/O operations, database queries, and API calls
Automating Code Documentation
- Generating function/method-level comments and summaries
- Writing and updating README files from codebases
- Creating Swagger/OpenAPI docs with LLM support
Integration with Toolchains
- Using VS Code extensions and Copilot Labs for documentation
- Incorporating GPT or Claude in Git pre-commit hooks
- CI pipeline integration for documentation and linting
Working with Legacy and Multi-Language Codebases
- Reverse-engineering older or undocumented systems
- Cross-language refactoring (e.g., from Python to TypeScript)
- Case studies and pair-AI programming demos
Ethics, Quality Assurance, and Review
- Validating AI-generated changes and avoiding hallucinations
- Peer review best practices when using LLMs
- Ensuring reproducibility and compliance with coding standards
Summary and Next Steps
Pré requis
- Experience with programming languages such as Python, Java, or JavaScript
- Familiarity with software architecture and code review processes
- Basic understanding of how large language models function
Audience
- Backend engineers
- DevOps teams
- Senior developers and tech leads
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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- Utiliser GitHub Copilot pour aider à la rédaction des scripts shell, aux configurations et aux pipelines CI/CD.
- Tirer parti de l'achèvement du code IA dans les fichiers YAML et GitHub Actions.
- Accélérer les workflows de test, de déploiement et d'automatisation.
- Appliquer Copilot de manière responsable avec une compréhension des limites de l'IA et des meilleures pratiques.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
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Options de personnalisation des formations
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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- Utiliser Copilot pour améliorer les pratiques de codage collaboratif.
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- Optimiser leur utilisation de GitHub Copilot pour les tâches de codage avancées.
- Écrire un code plus efficace, sans erreur et facile à maintenir grâce aux suggestions de Copilot.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre ce qu'est GitHub Copilot et comment il fonctionne.
- Configurer GitHub Copilot avec un éditeur de code supporté.
- Utiliser GitHub Copilot pour écrire, remanier et déboguer du code plus rapidement.
- Exploiter Copilot pour explorer des techniques et des solutions de codage.
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14 HeuresCette formation en direct dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs débutants qui souhaitent améliorer leur efficacité en matière de codage à l'aide de Tabnine.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer Tabnine dans leur IDE préféré.
- Utiliser les fonctions d'autocomplétion de Tabnine pour accélérer le codage.
- Personnaliser les paramètres de Tabnine pour une assistance optimale.
- Comprendre comment l'IA de Tabnine apprend de leur code pour fournir de meilleures suggestions.
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14 HeuresCette formation en direct dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau avancé et aux chefs d'équipe qui souhaitent maîtriser les fonctionnalités avancées de Tabnine.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Implémenter Tabnine dans des projets logiciels complexes.
- Personnaliser et entraîner les modèles d'IA de Tabnine pour des cas d'utilisation spécifiques.
- Intégrer Tabnine dans les flux de travail de l'équipe et les pipelines de développement.
- Améliorer la qualité du code et accélérer les cycles de développement en utilisant les connaissances de Tabnine.
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21 HeuresCette formation en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs, novices ou experts, qui souhaitent tirer parti de l'IA pour générer du code avec Tabnine.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les bases de la génération de code par l'IA.
- Installer et configurer Tabnine dans leur environnement de développement.
- Utiliser Tabnine pour compléter efficacement le code et corriger les erreurs.
- Créer et entraîner des modèles d'IA personnalisés avec Tabnine pour des tâches spécialisées.
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14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire Python et aux scientifiques des données qui souhaitent augmenter leur productivité avec l'aide de Tabnine.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer Tabnine dans leur environnement de développement Python.
- Utiliser les fonctions d'autocomplétion de Tabnine pour écrire du code Python plus efficacement.
- Personnaliser le comportement de Tabnine pour l'adapter à leur style de codage et aux besoins du projet.
- Comprendre comment le modèle d'intelligence artificielle de Tabnine fonctionne spécifiquement avec le code Python.