描述
AI 代码审查是由 DeepLearning.AI 与 Qodo 合作提供的综合课程，旨在教导开发人员如何有效利用 AI 进行代码审查。该课程强调上下文在 AI 代码审查中的重要性，指出审查的质量更依赖于提供给审查者的上下文，而非 AI 模型本身。随着 AI 生成更多代码，确保可靠的审查变得至关重要，以捕捉潜在问题，例如遗漏的需求或安全漏洞。
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该课程结构旨在提供增强 AI 代码审查的实用技术。参与者将学习在打开拉取请求之前进行审查，提供丰富的任务和代码库上下文，并根据风险对发现进行分类。课程的一个重要组成部分是构建一个上下文感知的审查系统，从检索相关代码的上下文引擎开始，并扩展为一组专门的代理。
在整个课程中，学习者将理解 AI 和人类代码审查之间的差异，应用有效 AI 审查的最佳实践，并发展构建自己的 AI 代码审查代理的技能。课程结束时，参与者将能够识别安全漏洞、遗漏的需求和传统审查可能忽视的模式违规。
该课程非常适合使用 AI 编写代码并希望利用 AI 进行代码审查的开发人员。具备 Python 背景将是有益的，因为参与者将构建上下文引擎和审查代理。课程包括 8 个视频课程、3 个代码示例和 1 个评分作业，此外，通过 DeepLearning.AI Pro 计划还提供额外的学习功能。
- 类别AI 代码审查与测试
AI 代码审查的核心功能
学习有效的 AI 代码审查技术
构建上下文感知的审查系统
在打开拉取请求之前进行审查
提供任务和代码库上下文
根据风险对发现进行分类
开发专门的审查代理
理解 AI 与人类代码审查的区别
包括 8 个视频课程和 3 个代码示例
如何使用 AI 代码审查？
理解：学习上下文在 AI 代码审查中的重要性
应用：使用实用技术进行有效审查
构建：创建上下文引擎和专门代理
审查：进行上下文感知的代码审查
AI 代码审查的使用案例
- AI 代码审查
- 上下文感知审查
- 安全检查
- 需求验证
- 模式检测
