Beschreibung
AI Code Review ist ein umfassender Kurs, der von DeepLearning.AI in Zusammenarbeit mit Qodo angeboten wird und Entwicklern beibringt, wie sie AI effektiv in Überprüfungsprozesse für Code einsetzen können. Der Kurs betont die Bedeutung des Kontexts in AI-Code-Überprüfungen und hebt hervor, dass die Qualität einer Überprüfung mehr vom Kontext abhängt, der dem Prüfer bereitgestellt wird, als vom AI-Modell selbst. Da AI zunehmend mehr Code generiert, wird es entscheidend, zuverlässige Überprüfungen sicherzustellen, um potenzielle Probleme wie übersehene Anforderungen oder Sicherheitsanfälligkeiten zu erkennen.
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Der Kurs ist so strukturiert, dass er praktische Techniken zur Verbesserung von AI-Code-Überprüfungen vermittelt. Die Teilnehmer lernen, Überprüfungen durchzuführen, bevor sie Pull-Requests öffnen, reichhaltigen Kontext zu Aufgaben und Repositories bereitzustellen und Ergebnisse nach Risiko zu priorisieren. Ein wesentlicher Bestandteil des Kurses besteht darin, ein kontextbewusstes Überprüfungssystem zu entwickeln, beginnend mit einer Kontext-Engine, die relevanten Code abruft, und es in ein Ensemble spezialisierter Agenten zu erweitern.
Im Verlauf des Kurses werden die Lernenden die Unterschiede zwischen AI- und menschlichen Code-Überprüfungen verstehen, bewährte Verfahren für effektive AI-Überprüfungen anwenden und Fähigkeiten entwickeln, um ihre eigenen AI-Code-Überprüfungsagenten zu erstellen. Am Ende des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, Sicherheitslücken, übersehene Anforderungen und Musterverletzungen zu identifizieren, die bei traditionellen Überprüfungen möglicherweise übersehen werden.
Dieser Kurs ist ideal für Entwickler, die AI zum Schreiben von Code verwenden und AI für Code-Überprüfungen nutzen möchten. Ein Hintergrund in Python ist von Vorteil, da die Teilnehmer Kontext-Engines und Überprüfungsagenten erstellen werden. Der Kurs umfasst 8 Video-Lektionen, 3 Code-Beispiele und 1 benotete Aufgabe, mit zusätzlichen Lernfunktionen, die über den DeepLearning.AI Pro-Plan verfügbar sind.
- KategorieKI-Code-Review & -Testing
AI Code Review's Kernfunktionen
Erlernen effektiver Techniken zur AI-Code-Überprüfung
Erstellen eines kontextbewussten Überprüfungssystems
Durchführen von Überprüfungen vor dem Öffnen von Pull-Requests
Bereitstellung von Kontext zu Aufgaben und Repositories
Priorisierung von Ergebnissen nach Risiko
Entwicklung spezialisierter Überprüfungsagenten
Verstehen von AI- vs. menschlichen Code-Überprüfungen
Umfasst 8 Video-Lektionen und 3 Code-Beispiele
Wie verwendet man AI Code Review?
Verstehen: Lernen Sie die Bedeutung des Kontexts in AI-Code-Überprüfungen
Anwenden: Verwenden Sie praktische Techniken für effektive Überprüfungen
Erstellen: Erstellen Sie eine Kontext-Engine und spezialisierte Agenten
Überprüfen: Führen Sie kontextbewusste Code-Überprüfungen durch
AI Code Review's Anwendungsfälle
- AI-Code-Überprüfung
- Kontextbewusste Überprüfungen
- Sicherheitsprüfungen
- Anforderungsvalidierung
- Mustererkennung
