Programa do Curso
Compreendendo o Código com LLMs
- Estratégias de prompt para explicação e walkthrough do código
- Trabalhando com bases de código e projetos desconhecidos
- Analisando fluxo de controle, dependências e arquitetura
Refatorando o Código para Manutenibilidade
- Identificando cheiros de código, código morto e anti-padrões
- Reestruturar funções e módulos para clareza
- Utilizar LLMs para sugerir convenções de nomenclatura e melhorias de design
Melhorando Desempenho e Confiabilidade
- Detectando ineficiências e riscos de segurança com assistência de IA
- Sugerindo algoritmos ou bibliotecas mais eficientes
- Refatorar operações de I/O, consultas de banco de dados e chamadas de API
Automatizando a Documentação do Código
- Gerando comentários e resumos em nível de função/método
- Escrevendo e atualizando arquivos README a partir de bases de código
- Criando documentos Swagger/OpenAPI com suporte de LLM
Integração com Ferramentas
- Usando extensões do VS Code e Copilot Labs para documentação
- Incorporando GPT ou Claude em pre-commit hooks do Git
- Integração com pipeline de CI para documentação e linting
Trabalhando com Bases de Código Legadas e Multilinguagem
- Engenharia reversa de sistemas antigos ou sem documentação
- Refatoração entre linguagens (por exemplo, de Python para TypeScript)
- Estudos de caso e demonstrações de programação em par com IA
Ética, Garantia de Qualidade e Revisão
- Validando mudanças geradas por IA e evitando alucinações
- Boas práticas de revisão entre pares ao usar LLMs
- Garantir reprodutibilidade e conformidade com os padrões de codificação
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com linguagens de programação como Python, Java ou JavaScript
- Conhecimento em arquitetura de software e processos de revisão de código
- Compreensão básica de como os modelos de linguagem de grande escala funcionam
Público-Alvo
- Engenheiros backend
- Equipes de DevOps
- Desenvolvedores seniores e líderes técnicos
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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Testemunhos de Clientes (1)
Agora tenho conhecimento sobre a biblioteca Streamlit em Python e, com certeza, vou tentar usá-la para melhorar os aplicativos da minha equipe que são desenvolvidos no R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Máquina Traduzida