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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction au code piloté par agents
- Comment les agents autonomes génèrent et modifient le code
- Comprendre la décomposition des tâches et les traces d'exécution
- Modes d'échec courants dans les flux de travail des agents
Fondements de la vérification dans Antigravity
- Établir des points de contrôle de vérification
- Suivre les décisions des agents et évaluer les séquences logiques
- Identifier les anomalies dans le comportement des agents
Travailler avec les artefacts générés par les agents
- Évaluer les diffs de code et la qualité des correctifs (patches)
- Valider la documentation et les métadonnées créées par les agents
- Examiner les sorties structurées et non structurées
Vérification basée sur le navigateur et enregistrement d'activité
- Interpréter les enregistrements de sessions du navigateur
- Détecter les erreurs des agents lors des tâches pilotées par l'interface utilisateur
- Corréler les événements de l'enregistrement avec le flux de tâches attendu
Techniques de validation des tâches
- Confirmer l'exactitude et la complétude des tâches
- Appliquer des contrôles de reproductibilité et de répétabilité
- Utiliser une validation basée sur des contraintes pour les flux de travail IA
Considérations de sécurité dans le développement piloté par agents
- Reconnaître les actions à risque des agents
- Analyses statiques et dynamiques de la production des agents
- Renforcer les étapes de vérification contre les lacunes de sécurité
Test de la fiabilité et de la robustesse
- Détecter les comportements fragiles des agents
- Tester sous charge les opérations multi-étapes des agents
- Construire des pipelines de validation résilients
Intégration de la QA Antigravity dans les pipelines existants
- Concevoir des flux de travail de vérification des agents de bout en bout
- Automatiser les critères d'acceptation des tâches des agents
- Rapporter et surveiller la performance des agents
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des fondamentaux du test logiciel
- Une expérience des méthodologies d'automatisation ou de QA
- Une familiarité avec les flux de travail de développement assistés par IA
Public cible
- Ingénieurs QA
- SDETs
- Ingénieurs en sécurité
