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 Durée 21 heures

Plan du cours

Introduction au Vibe Coding

  • Définition et historique du vibe coding
  • Philosophie de la collaboration « prompt-to-code »
  • Différences entre le codage par IA et le développement traditionnel

Grands modèles de langage (LLM) dans le codage

  • Aperçu des LLM pour les développeurs : GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
  • Comparaison entre coders IA open source et propriétaires
  • Déploiement de LLM en local ou via des API

Prompt Engineering pour les développeurs

  • Prompting efficace pour la génération et le refactorisation de code
  • Gestion du contexte et de l'état des conversations
  • Création de modèles de prompts réutilisables pour les tâches de codage

Environnements pratiques de Vibe Coding

  • Utilisation de Replit pour le codage collaboratif assisté par IA
  • Intégration de GitHub Copilot et Qwen Coder dans les IDE
  • Personnalisation des flux de travail pour la collaboration d'équipe

Qualité du code et validation dans les flux de travail IA

  • Revue et tests du code généré par les LLM
  • Garantir la cohérence, la maintenabilité et la sécurité
  • Intégration d'outils de validation du code dans le flux de travail

Intégration d'entreprise et gouvernance

  • Extension du vibe coding à travers les équipes
  • Gouvernance, éthique et conformité de l'IA dans la génération de code
  • Conception de cadres organisationnels pour le développement assisté par l'IA

Sujets avancés : Étendre le Vibe Coding

  • Combinaison de plusieurs LLM pour des flux de travail IA hybrides
  • Intégration du vibe coding avec l'automatisation CI/CD
  • Tendances futures : écosystèmes de développement multi-agents

Projet d'équipe et collaboration

  • Conception d'un projet de codage assisté par l'IA en conditions réelles
  • Collaboration entre développeurs humains et IA
  • Présentation des résultats et mesure des gains de productivité

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des flux de travail de développement logiciel
  • Expérience avec Python, JavaScript ou un autre langage de programmation moderne
  • Familiarité avec les systèmes de contrôle de version basés sur Git

Public cible

  • Ingénieurs logiciels explorant le développement assisté par l'IA
  • Responsables techniques supervisant l'adoption de l'IA dans les flux de codage
  • Équipes de développement d'entreprise souhaitant intégrer des LLM dans leurs pipelines de production

Nombre de participants


Prix par participant

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