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Plan du cours
L'interface conversationnelle Cascade
- En quoi Cascade diffère des panneaux de chat traditionnels dans d'autres IDE.
- Maintenir le contexte conversationnel entre les demandes de fonctionnalités.
- Basculer entre les modes explication, planification et action au sein de Cascade.
- Patterns conversationnels réels pour la correction de bugs et la création de fonctionnalités.
Modifications prédictives et conscience multi-fichiers
- Quelles sont les modifications prédictives et à quels moments elles se déclenchent automatiquement.
- Accepter, rejeter et ajuster les suggestions de modifications sur plusieurs fichiers.
- Suivre automatiquement les dépendances entre les fichiers modifiés.
- Annuler les changements en cascade lorsque les prédictions sont incorrectes.
Intégration du terminal dans l'éditeur
- Ouvrir et gérer des sessions de terminal intégré.
- Comment Cascade surveille la sortie du terminal pour affiner les prochaines étapes.
- Exécuter des tests, des compilations et des déploiements sans quitter Windsurf.
- Gérer les invites CLI interactives lors de flux automatisés.
Indexation et gestion du contexte dans Windsurf
- Comment Windsurf construit et maintient un index de projet en temps réel.
- Comportement de l'indexation pour les monorepos par rapport aux dépôts uniques.
- Exclure les artefacts générés et les répertoires de build pour une indexation plus rapide.
- Reconstruire l'index après des changements structurels majeurs.
Création de fonctionnalités conversationnelles
- Décrire une fonctionnalité en langage courant et regarder Cascade la planifier.
- Examiner la liste des fichiers générés avant d'accepter les modifications.
- Exécuter immédiatement le code généré et renvoyer les erreurs à Cascade.
- Affinement itératif avec des invites conversationnelles de suivi.
Règles personnalisées et prompts spécifiques à la technologie
- Écrire des règles spécifiques au projet pour les frameworks internes.
- Appliquer les conventions de nommage via les fichiers de règles de Windsurf.
- Personnaliser l'indexation pour les DSL et les formats de fichiers non standard.
- Partager des ensembles de règles au sein d'une équipe de développement.
Dépannage avec l'assistance de Cascade
- Coller des traces de pile dans Cascade pour une analyse de la cause racine.
- Demander à Cascade de comparer les versions fonctionnelles et défectueuses.
- Exécuter des tests de régression dans le module de surveillance du terminal de Cascade.
- Identifier les imports hallucinés ou les dépendances manquantes après des modifications.
Intégration du contrôle de version et des revues
- Générer des messages de commit à partir de résumés conversationnels des changements.
- Préparer les descriptions des pull requests via le chat Cascade.
- Répondre aux commentaires des réviseurs avec des modifications ciblées de fichiers.
- Maintenir un historique de commits propre lors du développement conversationnel.
Performances et déploiement en entreprise
- Gérer l'indexation de grands espaces de travail dans les limites de mémoire.
- Optimiser le temps de démarrage pour les dépôts contenant beaucoup de fichiers.
- Comprendre la gestion des données par Windsurf et l'option de retrait de formation (opt-out).
- Configurations proxy d'entreprise et VPN pour les environnements réglementés.
Transition depuis d'autres éditeurs
- Importer les raccourcis clavier et paramètres depuis VS Code ou JetBrains.
- Exporter les extensions Windsurf vers un VS Code standard.
- Stratégies de migration d'équipe et structures de programmes pilotes.
Pré requis
- Expérience avec un IDE tel que VS Code ou JetBrains.
- Familiarité avec Git et les méthodologies de développement agiles.
- Expérience de base avec des interfaces de chat basées sur des LLM (Grands Modèles de Langage).
Audience cible
- Développeurs évaluant Windsurf comme principal environnement de développement.
- Équipes produit souhaitant intégrer une IA conversationnelle directement dans leur éditeur.
- Freelances cherchant à réduire le changement de contexte grâce aux workflows terminal-in-IDE.
14 Heures
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