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Schulungsübersicht
Die konversationelle Cascade-Oberfläche
- Was unterscheidet Cascade von herkömmlichen Chat-Panels in anderen IDEs?
- Wie bleibt der Kontext einer Unterhaltung über verschiedene Feature-Anfragen hinweg erhalten?
- Wechsel zwischen den Modi „Erklären“, „Planen“ und „Ausführen“ in Cascade.
- Gängige Gesprächsmuster bei Fehlerbehebung sowie der Entwicklung neuer Funktionen.
Vorhersagebasierte Änderungen und Mehrdatei-Verarbeitung
- Was sind vorhersagebasierte Änderungen und wann werden sie automatisch ausgelöst?
- Akzeptieren, Ablehnen sowie Anpassen der Vorschläge über mehrere Dateien hinweg.
- Automatische Nachverfolgung von Abhängigkeiten zwischen bearbeiteten Dateien.
- Rückgängigmachen von Ergebnissen, falls die Vorhersagen nicht zutreffen.
Terminal-Integration direkt im Editor
- Öffnen und Verwalten integrierter Terminal-Sitzungen.
- Wie analysiert Cascade die Terminal-Ausgaben, um weitere Schritte zu planen?
- Ausführen von Tests, Builds sowie Deployment-Prozessen ohne den Editor zu verlassen.
- Umgang mit interaktiven CLI-Eingaben innerhalb automatisierter Abläufe.
Windsurf-Indexing und Kontextverwaltung
- Wie erstellt Windsurf ein Echtzeit-Projektindex?
- Unterschiede beim Indexing von Monorepos im Vergleich zu Einzel-Repositories.
- Ausschließen generierter oder build-spezifischer Ordner zur Beschleunigung des Indexings.
- Erneutes Erstellen des Indexes nach umfangreichen strukturellen Änderungen.
Konversationelle Feature-Entwicklung
- Beschreibung eines Features in allgemeiner Sprache und anschließende Planung durch Cascade.
- Einblick in die erzeugte Liste an Dateien vor der Akzeptierung von Änderungen.
- Sofortige Ausführung des generierten Codes sowie Weitergabe von Fehlermeldungen an Cascade.
- Iterative Verbesserung durch gezielte Nachfragen im Gesprächsverlauf.
Eigene Regeln und technologiebezogene Prompt-Optimierung
- Erstellung von projektspezifischen Regeln für interne Frameworks.
- Auferlegen benutzerdefinierter Benennungsregeln über Windurf-Regeldateien.
- Individuelle Anpassung des Indexings bei DSLs sowie nicht standardmäßigen Dateiformaten.
- Gemeinsame Nutzung von Regelsätzen innerhalb eines Entwicklerteams.
Debugging mit Unterstützung durch Cascade
- Einfügen von Stack-Traces in Cascade zur Ursachenanalyse.
- Auffordern an Cascade, funktionierende und fehlerhafte Versionen des Codes zu vergleichen.
- Ausführung von Regressionstests innerhalb der Terminal-Überwachungsfunktion von Cascade.
- Erkennung falscher Import-Anweisungen oder fehlender Abhängigkeiten nach Bearbeitungen.
Integration in Versionsverwaltung und Code-Reviews
- Automatische Erstellung von Commit-Nachrichten anhand der Beschreibungen konversationeller Änderungen.
- Erstellung von Pull-Request-Beschreibungen mittels Cascade-Chat.
- Bearbeiten bestimmter Dateien als Reaktion auf Anmerkungen der Code-Reviewer.
- Aufrechterhaltung eines sauberen Commit-Verlaufs während konversationeller Entwicklungsprozesse.
Leistungsfähigkeit und Einsatz in Unternehmen
- Umgang mit dem Indexing großer Projektbereiche unter begrenzten Speicherressourcen.
- Optimierung der Startzeit bei Repositories mit vielen Dateien.
- Verständnis zur Datennutzung und Option zum Verzicht auf Trainingsdaten in Windsurf.
- Konfiguration von Proxy- sowie VPN-Einstellungen für strenge Sicherheitsanforderungen im Unternehmensumfeld.
Umstellung von anderen Editoren auf Windsurf
- Importieren vorhandener Tastaturkürzel und Einstellungen aus VS Code oder JetBrains.
- Exportierung eigener Windsurf-Erweiterungen zurück in das Standard-Format von VS Code.
- Strategien für den Umstieg des gesamten Teams sowie Planung von Pilotprojekten zur Einführung.
Voraussetzungen
- Erfahrung mit einer IDE wie VS Code oder JetBrains
- Grundkenntnisse in Git sowie agilen Entwicklungsprozessen
- Erste Erfahrungen mit Chat-Oberflächen auf Basis von LLMs
Zielgruppe
- Entwickler, die Windsurf als primäre Entwicklungsumgebung in Betracht ziehen
- Produktteams, die eine konversationelle KI direkt in ihrem Editor nutzen möchten
- Freiberufler, denen es um reduziertes Wechseln zwischen verschiedenen Programmen geht – insbesondere durch das Nutzen des Terminals innerhalb von Windsurf.
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
