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Schulungsübersicht
Einführung in GitHub Copilot
- Überblick über AI Pair Programming
- Funktionen und Grenzen von GitHub Copilot
- Copilot-Ökosystem: IDEs, CLI, PRs und Chat
Erste Schritte
- Installation und Konfiguration von GitHub Copilot in VS Code, JetBrains und Neovim
- Authentifizierung bei GitHub und Verwaltung von Abonnements
- Erkunden der Copilot-Einstellungen und Präferenzen
Effektive Nutzung von GitHub Copilot
- Generieren von Code-Vervollständigungen, Funktionen und Boilerplate-Code
- Arbeiten mit mehrzeiligen und kontextuellen Vorschlägen
- Anpassen und Verfeinern der Copilot-Ausgaben
- Schreiben von Kommentaren und Dokumentation mit Copilot
Copilot Chat und Kollaborationsfunktionen
- Nutzung von Copilot Chat zur Exploration von APIs und zum Refactoring
- Debuggen und Fehlerbehebung mit Copilot Chat
- Copilot in Pull Requests: Vorschläge und Code Reviews
Fortgeschrittene Workflows mit Copilot
- Integration von Copilot in CLI-Workflows
- Nutzung von Copilot im Test Driven Development (TDD)
- Kombination von Copilot mit Frameworks und Bibliotheken
Verantwortungsvoller und sicherer Umgang
- Verständnis bezüglich Lizenzierung, Datenschutz und geistigem Eigentum
- Minimierung von Risiken durch unsicheren oder voreingenommenen Code
- Best Practices für die Einführung in Unternehmen und Teams
Best Practices und Fallbeispiele
- Maximierung der Produktivität mit Copilot im täglichen Coding
- Praxisnahe Beispiele zur Nutzung von Copilot über verschiedene Sprachen hinweg
- Erkenntnisse und Erfolgsgeschichten von Teams, die Copilot einsetzen
Zusammenfassung und Ausblick
Voraussetzungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse in mindestens einer Sprache (z.B. Python, JavaScript, Java, C#)
- Vertrautheit mit der Nutzung einer IDE oder eines Code-Editors (wie VS Code oder JetBrains)
- Grundkenntnisse in Git- und GitHub-Arbeitsabläufen sind von Vorteil
Zielgruppe
- Entwickler
- Programmierer
- Softwareingenieure
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