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Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Graphite und moderne Code-Review-Workflows
- Überblick über die Architektur und Schlüsselmerkmale von Graphite
- Verständnis von gestapelten Pull-Requests und der Workflow-Automatisierung
- Einrichtung von Graphite mit GitHub für teambasierte Projekte
Installation und Konfiguration von Graphite
- Deployment von Graphite in Entwicklungsumgebungen
- Anbindung 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 Abhängigkeitsverfolgung
- Reduzierung von Merge-Konflikten und Steigerung der Review-Geschwindigkeit
- Verwaltung großer Codebasen mit dem Review-System von Graphite
KI-gestütztes Code-Review und Steigerung der Produktivität
- Nutzung des KI-Code-Review-Assistenten von Graphite
- Integration von Open-Source-LLMs wie Deepseek, Qwen und Mistral Small für Code-Einblicke
- 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
- Gewährleistung von Konformität und Prüfbarkeit in Unternehmensworkflows
Analytics, Metriken und Berichte
- Nutzung von Graphite-Dashboards zur Leistungserfassung im Team
- Identifizierung von Engpässen und Ineffizienzen
- Erstellung individueller Berichte und Visualisierungen
Skalierung von Graphite in Unternehmensumgebungen
- Einrichtung für mehrere Teams und Governance-Strategien
- Best Practices für großflächige Rollouts
- Berücksichtigung von Sicherheit, Datenaufbewahrung und Konformität
Praxisworkshop: End-to-End-Implementierung
- Einrichtung eines vollständigen Graphite-Workflows im Unternehmensmaßstab
- Integration KI-basierter Review-Pipelines
- Durchführung von Teamleistungsanalysen und Verbesserungsentwürfen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Git-basierten Workflows
- Erfahrung in der Softwareentwicklung und mit Versionsverwaltungssystemen
- Kenntnisse der Konzepte für Code-Review und CI/CD
Zielgruppe
- Engineering-Leads und Softwareentwicklungsmanager
- DevOps- und Plattformengineering-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