Curso de 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.
Programa do Curso
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
Requisitos
- 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
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- Acelerar fluxos de trabalho de testes, implantações e automação.
- Aplicar o Copilot com responsabilidade, compreendendo as limitações da IA e as melhores práticas.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
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Opções de Customização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
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- Utilizar o Copilot para melhorar as práticas de codificação colaborativa.
- Otimizar os fluxos de trabalho da equipa utilizando as funcionalidades do Copilot.
- Gerir a integração do Copilot em projectos com vários programadores.
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- Aproveite o Copilot para gerar HTML, CSS e JavaScript código de forma eficiente.
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- Solucionar problemas e depurar código de front-end usando a assistência do Copilot.
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- Instalar e configurar o GitHub Copilot para o desenvolvimento do Python.
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No final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Otimizar a utilização do GitHub Copilot para tarefas de codificação avançadas.
- Escrever códigos mais eficientes, sem erros e de fácil manutenção com as sugestões do Copilot.
- Integrar o GitHub Copilot em seus IDEs e fluxos de trabalho preferidos.
- Utilizar o Copilot para depuração e refatoração de código.
- Compreender as limitações e considerações éticas do uso de ferramentas de codificação baseadas em IA.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entender o que é o GitHub Copilot e como ele funciona.
- Configurar o GitHub Copilot com um editor de código suportado.
- Usar o GitHub Copilot para escrever, refatorar e depurar código mais rapidamente.
- Aproveitar o Copilot para explorar técnicas e soluções de codificação.
- Aplicar as melhores práticas para integrar o GitHub Copilot nos fluxos de trabalho diários.
Tabnine for Beginners
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores iniciantes que desejam aumentar sua eficiência de codificação com a ajuda do Tabnine.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instalar e configurar o Tabnine em seu IDE preferido.
- Utilizar os recursos de preenchimento automático do Tabnine para acelerar a codificação.
- Personalizar as configurações do Tabnine para obter assistência ideal.
- Entender como a IA do Tabnine aprende com seu código para fornecer melhores sugestões.
Tabnine for Advanced Developers
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível avançado e líderes de equipe que desejam dominar os recursos avançados do Tabnine.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Implementar o Tabnine em projetos de software complexos.
- Personalizar e treinar os modelos de IA do Tabnine para casos de uso específicos.
- Integrar o Tabnine nos fluxos de trabalho da equipe e nos pipelines de desenvolvimento.
- Melhorar a qualidade do código e acelerar os ciclos de desenvolvimento usando os insights do Tabnine.
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21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que variam de novatos a especialistas que desejam aproveitar a IA para geração de código com o Tabnine.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos básicos da geração de código alimentada por IA.
- Instalar e configurar o Tabnine em seu ambiente de desenvolvimento.
- Utilize o Tabnine para conclusão eficiente de código e correção de erros.
- Criar e treinar modelos de IA personalizados com o Tabnine para tarefas especializadas.
Tabnine for Python Developers
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário Python e cientistas de dados que desejam aumentar sua produtividade com a ajuda do Tabnine.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instalar e configurar o Tabnine em seu ambiente de desenvolvimento Python.
- Usar os recursos de preenchimento automático do Tabnine para escrever código Python com mais eficiência.
- Personalizar o comportamento do Tabnine para se adequar ao seu estilo de codificação e às necessidades do projeto.
- Entender como o modelo de IA do Tabnine funciona especificamente com o código Python.