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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
Nos clients témoignent (1)
J'ai acquis des connaissances sur la bibliothèque Streamlit en Python et je vais certainement essayer de l'utiliser pour améliorer les applications de mon équipe qui sont actuellement développées avec R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Formation - GitHub Copilot for Developers
Traduction automatique