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Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Graphite und moderne Code-Review-Workflows
- Übersicht über die Architektur und Kernfunktionen von Graphite
- Verständnis von gestapelten Pull Requests und Workflow-Automatisierung
- Einrichtung von Graphite mit GitHub für teambasierte Projekte
Installation und Konfiguration von Graphite
- Deployment von Graphite in Entwicklungsumgebungen
- Verbindung von Repositories und Verwaltung von Berechtigungen
- Konfiguration von Merge-Queues, PR-Inboxen und Code-Review-Richtlinien
Optimierung von Pull-Request-Workflows
- Implementierung von gestapelten PRs und Dependency-Tracking
- Reduzierung von Merge-Konflikten und Beschleunigung der Reviews
- Verwaltung großer Codebases mit dem Review-System von Graphite
KI-gestütztes Code-Review und Steigerung der Produktivität
- Nutzung des KI-gestützten Code-Review-Assistenten von Graphite
- Integration von Open-Source-LLMs wie Deepseek, Qwen und Mistral Small für Code-Insights
- Erstellung automatisierter Vorschläge und Durchsetzung von Qualitätsstandards
Integration von Graphite in DevOps-Toolchains
- Verknüpfung von Graphite mit CI/CD-Pipelines
- Integration mit GitHub Actions, Jenkins und anderen Automatisierungstools
- Sicherstellung von Compliance und Auditierbarkeit in Unternehmensworkflows
Analysen, Metriken und Reporting
- Nutzung der Graphite-Dashboards zur Teamleistungsüberwachung
- Identifikation von Engpässen und Ineffizienzen
- Erstellung massgeschneiderter Berichte und Visualisierungen
Skalierung von Graphite in Unternehmensumgebungen
- Einrichtung für mehrere Teams und Governance-Strategien
- Best Practices für die Einführung im Grossmassstab
- Berücksichtigung von Sicherheit, Datenspeicherung und Compliance
Praxisworkshop: End-to-End-Implementierung
- Einrichtung eines vollständigen Graphite-Workflows für Unternehmen
- Integration von KI-basierten Review-Pipelines
- Durchführung einer Teamleistungsanalyse und Planung von Verbesserungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der Git-basierten Workflows
- Erfahrung in der Softwareentwicklung und mit Versionskontrollsystemen
- Vertrautheit mit den Konzepten von Code-Reviews und CI/CD
Zielgruppe
- Engineering-Leads und Softwareentwicklungsmanager
- DevOps- und Plattform-Engineering-Teams
- Senior-Entwickler und technische Architekten
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