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Schulungsübersicht
Einführung in Devstral und Coding-Agenten
- Überblick über die Devstral-Architektur
- Agentic AI-Konzepte im Software Engineering
- Anwendungsfälle für Coding-Agenten
Einrichten der Entwicklungsumgebung
- Installation und Konfiguration von Devstral
- Integration in Python- und Git-Workflows
- IDE-Unterstützung mit Visual Studio Code
Entwurf von Coding-Agenten
- Definition von Agentenrollen und -fähigkeiten
- Workflow-Design für Code-Navigation und Refactoring
- Fehlerbehandlung und Rollback-Strategien
Tool- und API-Integration
- Anbindung von Agenten an Entwickler-Tools
- API-Integration für externe Dienste
- Automatisierungsmuster mit Coding-Agenten
Agentic Workflows in der Praxis
- Code-Erkundung und Dokumentenerstellung
- Unterstützung durch automatisiertes Refactoring und Testing
- Kooperatives Codieren mit Agenten
Sicherheit und Best Practices
- Sichere Ausführungsumgebungen
- Zugriffskontrollen und Berechtigungen
- Überwachung und Protokollierung von Agenten-Aktionen
Skalierung und Wartung von Coding-Agenten
- Bereitstellung von Agenten über Teams und Projekte hinweg
- Wartung und Aktualisierung von Agenten-Workflows
- Kontinuierliche Verbesserung durch Feedback-Schleifen
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Starkes Verständnis von Python
- Erfahrung mit Softwareentwicklungsworkflows
- Vertrautheit mit APIs und Code-Integration
Zielgruppe
- ML-Ingenieure
- Teams für Developer-Tools
- SREs, die sich mit der Developer Experience befassen
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Ich habe Wissen über die Streamlit-Bibliothek von Python erworben und werde sie sicherlich verwenden, um Anwendungen in meinem Team zu verbessern, die mit R Shiny erstellt wurden.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maschinelle Übersetzung