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AI 编程工作流程:从云到本地

AI 编程工作流程:从云到本地是一个指导开发者将其 AI 编程环境从基于云的转变为混合和完全本地环境的课程,评估成本、速度和使用指标之间的权衡。

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AI 编程工作流程:从云到本地是一个为希望更好控制其 AI 编程环境的开发者设计的综合课程。课程从 Claude Code 基线开始,参与者将学习如何为较小的模型构建工作结构、切换编码代理,并连接到不同的模型和提供者。课程从云工作流程逐步过渡到混合和完全本地工作流程,使开发者能够评估成本、速度和使用指标之间的权衡。

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本课程由 JetBrains 的开发者倡导者 Paul Everitt 授课,与 JetBrains 合作构建,提供了一个实践的方法来理解 AI 编程设置。参与者将在不同环境中重建相同的 Python 应用程序,从基于云的工作流程开始,逐步过渡到混合和本地设置。课程的每个阶段都强调不同选择对成本、速度和数据隐私的影响。

该课程包括 14 个视频课程和一个评分作业,为中级开发者提供了结构化的学习路径。到课程结束时,参与者将能够选择最适合其需求的 AI 编程工作流程,考虑相关的权衡。

该课程适合熟悉 AI 编程代理(如 Claude Code 或 Codex)的开发者,要求对 Python 和终端操作有一定的熟悉度。关于本地模型的课程最适合具有合理能力的机器。额外的学习功能,如测验和项目,适用于 DeepLearning.AI Pro 会员。

  • 类别AI 编程助手
  • 定价模式会员制

  • 评估 AI 编程设置之间的权衡

  • 使用聚焦的上下文和清晰的规格

  • 在云、混合和本地工作流程中重建应用程序

  • 理解成本、速度和使用指标

  • 向开发者倡导者 Paul Everitt 学习

  • 中级课程

  • 14 个视频课程

  • 1 个评分作业

  1. 配置:设置您的环境

  2. 使用:实施 Claude Code 基线

  3. 优化:过渡到混合和本地工作流程

  4. 评估:评估不同设置中的权衡

  • 基于云的工作流程
  • 混合工作流程
  • 本地工作流程
  • 成本评估
  • 速度优化

AI 编程工作流程:从云到本地 评价

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