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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Devstral und Coding-Agenten
- Überblick über die Architektur von Devstral
- Konzepte von Agentic AI in der Softwaretechnik
- Anwendungsfälle für Coding-Agenten
Einrichten der Entwicklungsumgebung
- Installation und Konfiguration von Devstral
- Integration in Python- und Git-Workflows
- IDE-Unterstützung mit Visual Studio Code
Gestaltung von Coding-Agenten
- Definition von Agentenrollen und -fähigkeiten
- Workflow-Design für Code-Navigation und Refactoring
- Fehlerbehandlung und Rollback-Strategien
Tool- und API-Integration
- Verbindung von Agenten mit Entwickler-Tools
- API-Integration für externe Dienste
- Automatisierungsmuster mit Coding-Agenten
Agentic Workflows in der Praxis
- Code-Erfassung und Dokumentationsgenerierung
- Automatisiertes Refactoring und Unterstützung bei Tests
- Kollaboratives Programmieren mit Agenten
Sicherheit und Best Practices
- Sichere Ausführungsumgebungen
- Zugriffskontrollen und Berechtigungen
- Überwachung und Protokollierung von Agentenaktionen
Skalierung und Wartung von Coding-Agenten
- Bereitstellung von Agenten in Teams und Projekten
- Wartung und Aktualisierung von Agenten-Workflows
- Kontinuierliche Verbesserung durch Feedback-Schleifen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Gute Kenntnisse in Python
- Erfahrung mit Software-Entwicklungsprozessen
- Verschmitzung mit APIs und Code-Integration
Zielgruppe
- ML-Ingenieure
- Teams für Entwickler-Tools
- SREs, die an der Entwickler-Experience arbeiten
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